Im正在寻找一种方法来乘所有列的值,但排除值为0的列。因此,结果不应该是0(乘0)。如果有这么多列和行,这很容易,但是如果有100列和5000行呢?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Col1":[6,4,3,0],
"Col2":[1,0,0,3],
"Col3":[2,4,3,2]})
所以结果应该是这样的:
print(df)
# result should be multiplication of all colu
我尝试将pandas dataframe中的Nan替换为None。它使用df.where(df.notnull(),None)是可行的。下面是这个方法的线程。Use None instead of np.nan for null values in pandas DataFrame 当我尝试在另一个数据帧上使用相同的方法时,它失败了。新的数据帧如下A NaN B C D E,数据帧的打印输出如下: Unnamed: 1 Unnamed: 2 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6
0 A NaN
我是python的新手,正在尝试将我的一些工作从excel转移到python,并希望在pandas中使用excel SUMIFS等效项,例如:
SUMIFS(F:F, D:D, "<="&C2, B:B, B2, F:F, ">"&0)
在我的例子中,我有6列,一个唯一的交易ID,一个发行者,一个交易日期,一个发布日期,一个交易者和一个数量。我想得到一个列,显示每一行可释放的可用数量的总和。如下所示:
A B C D E F G
ID Issue
我有一个相当大的DataFrame (大约30k行,大约30k列),我尝试基于每个列值迭代地创建两个子集,并存储每列的比率数组: for col in df.columns:
high_subset = df.query(col>cutoff_vals['high'][col]).mean(axis=0)
low_subset = df.query(col<cutoff_vals['low'][col]).mean(axis=0)
ratios = high_subset / low_subset
///
s
对于计算满足条件的连续值,有几个很好的答案,但我似乎找不到一个也允许一定数量的NaN的答案。 例如,采用以下数据帧: Date Val1
1900-01-01 NaN
1900-01-02 10
1900-01-03 11
1900-01-04 13
1900-01-05 NaN
1900-01-06 NaN
1900-01-07 17
1900-01-08 2
1900-01-09 NaN
1900-01-10 NaN
1900-01-11 2
1900-01-12 5
19
我的每一行数据中的最后两个实数都是用误差测量的。我想用np.NAN替换它们。实数的数目随行而异(也就是说,每行已经有不同数量的NAN)。列标题表示测量号,索引是一个在单元格中的实验trial.Values,等于测量读数。有些试验的测量读数比其他的要多;因此,有些行的测量读数比其他的多。下面的代码创建了一个类似于我的数据框架。
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(([1,2,3,4,5,2,np.NaN],
[2,2,3,2,3,np.NaN,np.NaN],[4,4,5,1,np.NaN,np.
我有一个相当大的数据,包含的数据是‘已知’和‘未知’。我正在尝试创建一个for-循环(或一个不同的解决方案),它迭代一个特定的dataframe列,并在每次找到“已知”值时填充一个值。找到该值后,循环必须填充该值,直到找到下一个已知值为止。在找到这个新的已知值之后,循环填充这个新的已知值等等。我不能删除未知的数据。
我目前拥有的for循环能够将已知值追加到其in行,但直到下一个已知值并重复此步骤,我才知道如何填充该值。
import pandas as pd
example = [{'A':"Value_01"}, {'A':"unkno
我已经创建了一个函数,它用相应列的方法替换了Pandas中的NaNs。我用一个小的dataframe测试了这个函数,它起了作用。但是,当我将它应用到一个更大的数据rows (30,000行,9列)时,我得到了错误消息: IndexError:索引超出界限
职能如下:
# The 'update' function will replace all the NaNs in a dataframe with the mean of the respective columns
def update(df): # the function takes one argument,
给定一个pyspark.sql.dataframe.DataFrame x:name day earnings revenue Oliver 1 100 44 Oliver 2 200 69 John 1 144 11 John 2 415 54 John 3 33 10 John 4 82 82
是否可以根据名称列(作为索引)将表拆分为两个表,并将这两个表嵌套在同一个对象下(不确定要使用的确切术语)。因此,在上面的示例