Pandas -如何根据数据类型堆叠列？
Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具。在Pandas中，可以使用stack()函数来实现根据数据类型堆叠列。
stack()函数用于将DataFrame中的列转换为行，生成一个新的Series对象。具体步骤如下：
- 首先，创建一个DataFrame对象，包含多个列，每列的数据类型可以是不同的。
- 使用
stack()函数对DataFrame对象进行操作，将列堆叠为行。例如，df.stack()。 stack()函数会返回一个Series对象，其中包含了堆叠后的数据。可以将其赋值给一个新的变量，如stacked_data = df.stack()。
根据数据类型堆叠列的优势是可以将不同类型的数据进行整合和分析，方便进行数据处理和统计。它适用于需要对多个列进行聚合分析或者进行数据透视的场景。
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相关·内容
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dates = np.arange(1990,2061, 1)
dates = dates.astype('str').astype('datetime64')
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, dates.size, size=(dates.size,3)), columns=list('ABC'))
df['year'] = dates
浏览 0提问于2017-10-14得票数 4
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我是编程领域的新手，不知道如何在pandas中连接列。我并不打算连接这些列，而是将它们堆叠在一起。
这是我到目前为止所拥有的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel("C:\\Users\\Kit Wesselhoeft\\Documents\\NEM\\Northend Manufacturing_deletecol.xlsx")
print(df)
df = pd.concat(['A','A'])
print(df)
我想把所有的列组合在一起，这样
浏览 25提问于2018-12-13得票数 1
我整天都在试图弄清楚如何将100行的24列堆叠成一列。我从一个.xlsx文件中读到了一个pandas DataFrame：
df = pd.read_excel('some_groups.xlsx', index_col=[0]
我希望列在一列中直接堆叠在彼此的顶部，而不更改任何内容。我试着研究了熔化、堆栈等，但我的大脑就是不明白如何实现这一点。
我已经在下面提供了一个我试图实现的例子。附言我是编程新手，所以简单的解释与良好的例子将非常感谢。非常感谢你的帮助！
开始DataFrame 3列A、B和C，下面有4行：
A B C
1 5 9
2 6 10
3 7 1
浏览 0提问于2020-08-12得票数 0
我正在编写一个自定义的项目呈现器，以便在我的应用程序中呈现列系列。这是一个堆叠图，我想对这两个列系列使用相同的项目渲染器。堆栈中每个系列的颜色是不同的，并在这两个系列的“fill”属性中进行设置。我的疑问是如何从项目呈现器获取列系列的填充属性中指定的颜色。如果这样可以工作，那么我可以很好地为两个系列使用相同的渲染器。
提前谢谢你，阿努普
浏览 3提问于2010-05-17得票数 0
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1回答
假设我有以下Pandas dataframe：
>> df
Period Income Expenses Commissions
0 12034.23 1665.25 601.59
1 23432.77 2451.33 1521.4
2 62513.12 4210.35 3102.24
我想制作一个Expenses和Commissions的堆叠条形图，然后让Income列成为这个堆叠列旁边的一个相邻的栏。
我熟悉df.plot.bar()方法，但我不知道如何将x轴值转换为使Income条与堆叠的E
浏览 3提问于2020-06-09得票数 1
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我有一个由两列组成的pandas数据帧:一列是字符串标识符，一列是3维数组。数组已按ID分组，如何堆叠每个组的所有数组，使每个ID只有一个堆叠的数组？我的代码如下：
df1 = pd.DataFrame({'IDs': ids})
df2 = pd.DataFrame({'arrays':arrays})
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
grouped = df['arrays'].groupby(df['IDs'])
(我尝试了np.dstack(grouped)，但没有成功。)
浏览 1提问于2020-01-17得票数 1
1回答
我使用下面的代码将我的pandas转换成sql，但是我得到了以下错误，尽管对于这个特定的列，我的数据类型是float64。 我尝试将我的dtype转换为str，但这不起作用。 import sqlite3
import pandas as pd
#create db file
db = conn = sqlite3.connect(‘example.db’)
#convert my df data to sql
df = df(‘users’ , con=db, if_exists='replace') InterfaceError:绑定参数1214时出错-可能是不支持
浏览 24提问于2019-10-18得票数 0
1回答
我有一个火花DF in_df，有300多列，其中一列是字符串，其余的是双列字符串。我需要在上面运行一个GroupedMap Pandas UDF，并在运行之前定义输出的模式。在输出应该具有相同列数但类型不同的情况下，如何定义该模式？我能找到的几个Pandas UDF示例通常只使用in的模式作为输出模式。
我见过的一种方法是在in_df上使用withColumn和cast()。这是最佳实践吗？如果我希望输出的形状与in_df完全不同，但是需要手工编写太多的列，该怎么办呢？我还没有找到一个好的资源来解决这个问题。
浏览 7提问于2020-05-09得票数 1
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我有pandas数据框架和int64、object和datetime64[ns]数据类型。导出pandas DataFrame.to_Excel选项时如何保留这些数据类型？
我希望导出的Excel文件列如下所示：
Excel中的int64数字格式
Excel中的object文本格式
Excel中的datetime64[ns]数据格式
现在，我所有的Excel列格式都显示为General
浏览 10提问于2021-06-24得票数 2
1回答
我正在使用Pandas0.8查询底层的PostgreSQL数据库。Pandas正确地返回了对象，但是我的数据库中的底层时间戳列在Pandas中作为一个通用的“DataFrame”类型返回。因为我最终想要对我的数据进行季节性标准化，我很好奇如何将这个通用的“对象”列转换为适合分析的列。
下面是我检索数据的当前代码：
# get timestamp with time zone Pandas example
import pandas.io.sql as psql
import psycopg2
# define query
QRY = """
select
浏览 0提问于2012-07-05得票数 1
1回答
潘达斯的堆叠线
、、
我想在pandas Dataframe中画出堆叠的线条。所以，目前我画了一条线：
df.plot.line(x='xvals',y='yvals')
其中xvals列包含x值，yvals包含y值。
如何在同一图形中添加另一行？
浏览 2提问于2016-09-30得票数 2
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2回答
我有一个函数，它接收数据帧并将其作为表写入SQL。 def insert(df):
with connection.cursor as cur:
cur.execute('''create tablaexyz.xyz
(ID integer,
first_name varchar(100),
last_name varchar(100))''')
d
浏览 17提问于2021-04-07得票数 0
我需要从单个表的10+列中提取一列数据。与其堆叠10+联合select语句，还有其他方法可以做到这一点而不重复每个列的union语句吗？
我可以通过堆叠10+ select语句来获得它，如下所示：
select 'column_5' from table_a
union
select 'column_6' from table_a
union
select 'column_7' from table_a
union
.
.
.
union
select 'column_18' from table_a
(谢谢你提前抽出时间:
浏览 5提问于2015-08-21得票数 4
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我有一个位于 url的数据集。
我正在尝试从数据集中检索行数和列数，并输入了以下内容：
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url1= "http://hyperion.usc.edu/courses/ce119/data/Composite_Tensile_exp_1.dat"
value_url1 = np.loadtxt(url1)
value_url1.shape
print(value_url1.shape[1])
print('
浏览 0提问于2020-09-17得票数 0
我在读csv in pandas。现在，我需要填充空值并将其转储到表中。所以我就是这么做的。
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
df = pd.read_csv(file_path)
df.fillna('', inplace=True)
engine = create_engine('postgresql://username:******@localhost:****/database')
df.to_sql("my_table", engine)
现在的问题是
浏览 1提问于2020-03-24得票数 0
1回答
我有一个Pandas dataframe，它有4列。2列具有float64类型。其余均为int型。我想把它们输入到LSTM层。我需要数据类型保持原样。但是，当我使用dataframe.values将它们转换为Numpy array时，dataset数据类型更改为float64。如何才能保持数据类型的原样？
(2列：float64，2列：int)
浏览 1提问于2018-06-21得票数 1
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我有一个N列(按M dates表示)的数据。
我希望绘制一个堆叠的条形图的3个最大值的日期。
测试数据格式：
import pandas
import numpy
data = {
'A': [ 65, 54, 12, 14, 30, numpy.nan ],
'B': [ 54, 47, 60, 34, 40, 35 ],
'C': [ 34, 39, 57, 56, 48, numpy.nan ],
'D': [ 20, 18, 47, 47, 35, 70 ]
}
df = pandas.
浏览 0提问于2019-03-26得票数 1
我有一个df，它有带有str、int和时间戳列的列。但是，当我请求使用dtype时，除了时间戳以外的所有东西都是对象，如下所示：
ABC datetime64[ns]
BCD datetime64[ns]
CDF object
DEF object
EFG object
FGH
浏览 3提问于2022-03-12得票数 1
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2回答
如何为每一列设置特定的数据类型？
我用Pandas打开了一个包含236列的.txt文件。
例如，我有一个名为“系统时间”的列，另一个名为"Temperature“的列，还有一个名为"Alarm”的列，……
对于“系统时间”我想使用DateTime，对于“温度”我想使用float，因为值有十进制数(例如24.4)，而对于“警报”我想使用string。
有人能帮我吗？
浏览 0提问于2014-10-26得票数 0
当使用pandas将查询的输出加载到DataFrame中时，标准行为是将包含NULL的整型字段转换为浮点型，以便NULL变为NaN。
从pandas 1.0.0开始，它们包含了一个名为pandas.NA的新类型，用于处理具有NULL的整型列。但是，当使用pandas.read_sql()时，当出现NULL时，整型列仍然转换为浮点型，而不是整型。除此之外，read_sql()方法不像read_csv()那样支持使用dtype参数来强制字段。
有没有一种方法可以将查询中的整型列直接加载到Int64数据类型中，而不是先将其强制为浮点型，然后再手动将其转换为Int64？
浏览 26提问于2020-03-18得票数 2
我正在使用read_excel将一些excel电子表格(xlsx格式)读入pandas，它通常工作得很好。我遇到的问题是，当列包含数字时，pandas会将这些数字转换为float64类型，而我希望将它们视为字符串。在读取它们之后，我可以将列转换为str：
my_frame.my_col = my_frame.my_col.astype('str')
这对于为列分配正确的类型是有效的，但是当我查看该列中的值时，字符串的格式是科学格式的，例如8.027770e+14，这不是我想要的格式。我想弄清楚如何告诉pandas将列作为字符串读取，或者稍后进行转换，以便获得原始(非科学)格式
浏览 17提问于2014-01-07得票数 4
我有大约50个excel工作表与.'xlsb‘扩展名。我想将一个特定的工作表连接到pandas DataFrame中(所有工作表的名称都相同)。我遇到的问题是，每个工作表中的列名称并不完全相同。我使用pandas编写了一段代码，但它的工作方式是将所有值连接到pandas数据框中的同一列中，但基于列的名称。所以举个例子:有时我有一列叫做: FgsNr，有时叫做FgNr --两列中的数据类型和含义完全相同，我希望把它们放在数据框中的同一列中，但是pandas创建来分离数据框中的列，并将那些列中列出的同名的值堆叠在一起。 files = glob(r'C:\Users\Folder
浏览 29提问于2021-08-10得票数 0
1回答
我试图在pandas 0.18.1中显示一个条形图，其中不同列的值显示在彼此之上，但没有添加。因此，我认为这是一个没有添加所有堆栈值的“叠加”的堆叠条形图。
所以在下面的例子中
import pandas
from pandas import DataFrame
so_example = DataFrame( [(15 , 0 , 0 , 4),(16, 0, 1, 4),(17 , 0 , 0 , 6)]).set_index(0)
so_example.plot.bar(stacked=True)
这给出了Dataframe
>>> so_example
浏览 3提问于2016-08-05得票数 3
我有一个运行pandas版本0.25.2的服务。此服务从数据库读取数据并将快照存储为csv
df = pd.read_sql_query(sql_cmd, oracle)
查询的结果是一个包含一些非常大的日期时间值的数据帧。(如3000-01-02 00:00:00)之后，我使用df.to_csv(index=False)创建csv快照并将其写入文件
在安装了pandas 0.25.3的不同机器上，我将csv文件的内容读入数据帧，并尝试将date列的数据类型更改为datetime。这将导致OutOfBoundsDatetime异常
df = pd.read_csv("xy.csv
浏览 18提问于2019-11-08得票数 1
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我有一些csv文件，有时我在pandas.read_csv方法中错误地配置了dtype参数，因此Pandas失败了，并显示以下错误： TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('int64') according to the rule 'safe' 而没有说明此转换在哪一列上失败。 如何检索失败的列名或索引(可能还有第一个错误的值)？ PS:我不能使用自动检测/类型推断。
浏览 123提问于2020-11-26得票数 0
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我在Google bigquery中有一个表，其中有一列设置为数据类型timestamp。 我必须使用pandas的to_gbq函数插入数据。 如果我将数据类型设置为string，而不是timestamp，那么数据就会加载到表中。 但是我希望列是时间戳数据类型。 如何将dataframe的列类型转换为与Google bigquery兼容的时间戳。 错误 ? 表模式 ?
浏览 22提问于2019-09-11得票数 0
3回答
Numpy获取每列的数据类型
、、、、
我需要获取每个列的类型，以便对其进行适当的预处理。
目前，我通过以下方法做到这一点：
import pandas as pd
# input is of type List[List[any]]
# but has one type (int, float, str, bool) per column
df = pd.DataFrame(input, columns=key_labels)
column_types = dict(df.dtypes)
matrix = df.values
由于我只使用pandas获取数据类型(每列)，而使用numpy获取其他所有内容，因此我希望将panda
浏览 2提问于2018-11-30得票数 4
当使用Pandas解析CSV文件时，默认情况下，包含datetime的列被指定为object类型。
如何确保在本例中为第一列分配了正确的类型？
import pandas as pd
import datetime as datetime
data = pd.read_csv("scans.csv")
# dtypes = {
# 'date': datetime,
# 'muscle': str,
# 'side': str,
# 'MQ(0-100)': float,
#
浏览 16提问于2019-11-02得票数 3
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2回答
我想知道是否可以用几乎相同的名称从相同的数据帧中堆叠列值。我有以下数据框架
import pandas as pd
data = {'text':['hello','hi'],
'a':[1,2,],
'b':[2,1,],
'a.1':[3,4],
'b.1':[4,3]
}
我有多个A和B，所以它指向a.N和b.N，但是最终结果必须类似于下面的数据框架。
data2 ={'text'
浏览 3提问于2021-03-17得票数 1
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在我正在编写的一个程序中，我必须显式地设置包含布尔数据的列的类型。有时，此列中的所有值都为None。除非我提供明确的类型信息，否则Pandas将为该列推断出错误的类型信息。 是否存在与pandas兼容的类型来表示可空的-bool？我想做这样的事情，但要保留None： s = pandas.Series([True, False, None]).astype(bool)
print([v for v in s]) 提供： [True, False, False] Python的内置bool类不能有Null值。它只能是True或False。在这种情况下，因为bool(None)==False最终
浏览 12提问于2021-05-05得票数 0
回答已采纳
我使用的是pandas数据帧。数据包含3032列。所有列都是'object‘数据类型。如何将所有列转换为“float”数据类型？ ? ?
浏览 30提问于2020-12-01得票数 1
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我有一个由12个数据列组成的csv文件，并想用它们创建一个相关矩阵。然而，当使用pandas时，只有4个(看似随机的)列被合并。你知道为什么剩下的列没有进入相关矩阵吗？ d = pd.read_csv('national_raw_convictions.csv')
cm = d.corr().abs()
cm.to_csv('national_raw_convictions_correlation.csv') 我已经附上了输入(左)和输出(右) csv文件引用的屏幕截图。1
浏览 15提问于2020-04-06得票数 0
1回答
在某些情况下，单元格的格式(int、float等)在通过行访问时会丢失。
在该示例中，第一列具有整数，第二列具有浮点数。但是111被转换为111.0。
dfA = pandas.DataFrame({
'A': [111, 222, 333],
'B': [1.3, 2.4, 3.5],
})
# A 111.0
# B 1.3
# Name: 0, dtype: float64
print(dfA.loc[0])
# <class 'numpy.float64'>
print(type(dfA.l
浏览 6提问于2022-12-04得票数 0
回答已采纳
有没有办法创建一个由两列组成的pandas数据帧？第一列的数据类型是int，第二列的数据类型是字典。然后迭代地将数据插入到数据帧中。
浏览 0提问于2018-07-29得票数 0
1回答
我正在使用to_sql将pandas数据帧写入SQL server数据库。数据帧很小(1列，100行)。然而，我得到了一个错误：
cursor.executemany(statement, parameters)
MemoryError
该列的dataType为object (即string)。如果我将dataType转换为INT，则代码执行时不会出现错误。
为什么对象数据会导致内存不足错误?我如何修复它？
浏览 3提问于2020-09-19得票数 0
是否有一个库函数或正确的方法来堆叠两个Pandas数据帧列在彼此的顶部？
例如，将4列变为2列：
a1 b1 a2 b2
1 2 3 4
5 6 7 8
至
c d
1 2
5 6
3 4
7 8
我读过的大多数关于Pandas数据帧的文档只涉及连接行和执行行操作，但我确信必须有一种方法来完成我所描述的操作，而且我确信它非常简单。
任何帮助都是最好的。
浏览 5提问于2014-12-17得票数 2
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2回答
我已经安装了熊猫使用-> pip安装-升级熊猫。要求已经是最新的：
import pandas as pd
在spyder上，这是错误
import pandas as pd
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-5-7dd3504c366f>", line 1, in <module>
import pandas as pd
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
我尝试了在其他堆叠溢出问题上提供的
浏览 1提问于2018-03-20得票数 0
我有一个包含5个范围的列表，我想要从中创建一个DataFrame。得到的DataFrame应该有10行&5列。列的值将是给定范围内的随机数。
给定的范围是整数和浮点数的混合，即[1,31]代表整数的范围，[4, 172.583333]代表浮动的范围。
下面的代码只适用于整数或浮点数的输出。
如何将整数和浮点数组合在一起的输出？即A列持有整数，B列持有浮点数，C列也持有浮点数，D和E保留整数。
谢谢。
import numpy as np
import pandas as pd
min_max = [
[1, 31],
[4, 172.583333],
[0, 88.50561],
[
浏览 1提问于2019-12-07得票数 1
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2回答
我有一个熊猫系列
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame(np.array([[2,4,4],[4,3,3],[5,9,1]]),columns=['A','B','C'])
>>> df
A B C
0 2 4 4
1 4 3 3
2 5 9 1
一旦我将这个df的堆叠输出放入一个变量中：
sta=df.stack()
这基本上会导致sta是一个堆
浏览 0提问于2017-05-12得票数 0
1回答
我按照的建议更改了pandas数据帧的列数据类型。但是，如果我通过索引号而不是列名来引用列，这似乎不起作用。有没有一种方法可以正确做到这一点？
In [49]: df.iloc[:, 4:].astype(int)
Out[49]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 5074 entries, 0 to 5073
Data columns (total 3 columns):
5 5074 non-null values
6 5074 non-null values
7
浏览 2提问于2013-07-22得票数 6
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如果我有一个数据帧，它看起来像
import pandas
d = pandas.DataFrame( data = {'col1':[100,101,102,103] } )
# col1
#0 100
#1 101
#2 102
#3 103
我就是这么做的
d.set_value( 0,'col1', '200')
它将'200‘转换为一个整数：
type( d.col1[0] )
#numpy.int64
但是，如果我这样做了
d.set_value( 0,'col2', '200&#
浏览 3提问于2015-07-11得票数 2
我正在读取多个文件，并希望使用转换器转换温度列。我用来将Kelvin转换为Farenheit的函数可以独立运行，但在使用converters参数时不能运行。我得到了一个TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'float'。
目前，我的DataFrame如下所示
temp
date
2006-01-01 294.6
2006-02-01 294.1...
df“‘temp”.dtype为dtype('float64')
我的函数：
def k2f
浏览 2提问于2018-04-19得票数 0
我想要按2乘2的顺序进行垂直堆叠。我写了一段代码，它给了我两个水平图形，但我不知道如何在它们下面堆叠下两个图形。
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('dataset.csv')
print(df.columns)
for feature in df.columns:
data = df[feature].tolist()
fig, ax = plt.subplots(1,2)
sns.distplot(data, bins = 25, ax = ax[0
浏览 0提问于2020-08-19得票数 0
1回答
我搜索了堆叠溢出，并研究了与此相关的几个问题，即
关键的区别在于，这些问题回答了如何将列值替换为上的键、相同列的和字典中的值。
例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'key': ['bacd', 'fdvdf', 'scsdc'],
'value': [1, 2, 4]})
df['key'].replace({'bacd' : 200, 'sdfvs': 5000}, in
浏览 3提问于2018-08-07得票数 0
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我在Pandas中有一个未堆叠的DataFrame，它看起来像这样
Unique Sessions
Date 2016-06-21 2016-06-29
Name
ABCD 995 4,088
EFGH 8 25
OPEF 1 1
如何让Pandas从这个DataFrame绘制堆叠条形图，其中x轴是名称，y轴是堆叠日期的数字？
# df is the stacked DataFrame
plot = df.unstack().plot(kind=
浏览 2提问于2016-07-01得票数 4
回答已采纳
如果Pandas DataFrame有多个列(0或1)，那么是否可以方便地同时获得每个列的value_counts？
例如，假设我生成一个DataFrame，如下所示：
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, (10, 4)), columns=list('abcd'))
我可以得到这样的DataFrame：
a b c d
0 0 1 1 0
1 1 1 1 1
2 1 1 1 0
3
浏览 15提问于2015-09-15得票数 106
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1回答
自动将字符串列推断为字符串
、、、、
默认情况下，pandas.read_csv()将使用dtype object读取字符串列。从pandas 1.0开始，可以将其读取为字符串数据类型。我正在读取CSV，其中大多数列都是字符串。我是否可以告诉pandas在默认情况下(尝试)将所有非数字列读取为字符串而不是对象数据类型？
代码：
import pandas
import io
s = """2,e,4,w
3,f,5,x
4,g,6,z"""
df = pandas.read_csv(io.StringIO(s))
print(df.dtypes)
df = pandas.read_
浏览 7提问于2020-01-22得票数 0
我正在使用Pandas来转换一些体育数据。一列是主队统计数据，第二列是客队统计数据。 统计数据是从excel文件中读取的。当我从数据框中打印字典时，所有客场球队的统计数据都是浮点型的(但很多应该是整数)。当我打印每个列值的类型时，第一列将显示为整数和浮点数，而第二列的所有内容都由numpy.float64值组成。 如何将两列都设置为整型和浮点型？ 以下是python脚本和输出： import pandas as pd
import numpy as np
pd.options.mode.chained_assignment = None # Remove warning. default=
浏览 21提问于2021-04-27得票数 0
我有一个包含'geometry'列的geopandas df。显然，'geometry'列是geopandas dfs中的一个特殊列。我可以将BaseGeometry或None值添加到'geometry'列。 gdf
name ... geometry
0 Storages_0 ... POINT (9.34153 47.90014)
1 Storages_1 ... POINT (12.48775 48.04216)
2 Storages_2 .
浏览 78提问于2021-08-27得票数 0
回答已采纳
我已经创建了一个程序，它接收Excel表格，用Pandas修改它们，并将它们保存到CSV中。
当我检查输出CSV时，这些列被看作是ints，但是当我将这些列上传到Oracle时，这些列就会浮动。
输入excel中的某些列是诸如"3“"4”"1“之类的东西，但其他列包含货币值的实际浮动值。因此，我不能将数据转换为as_type(int)。
excel工作表的编号为数百张，每个月都有不同的列名。因此，as_type(int)的列式应用程序将无法工作。
代码示例：
import pandas as pd
output_location = save_location + &#
浏览 2提问于2020-03-04得票数 0
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