我有一个Pandas DataFrame,包含i、行和j列。我希望将这个DataFrame中的值替换为第二个DataFrame中的所有值,后者具有相同的i行,但有k列,其中k是j的子集。
有效的办法是:
for col in df2.columns:
df1[col] = df2[col]
有没有一种更快、更无头绪的方法?
所以我有一个带有y行的x列的Pandas DataFrame。DataFrame中的数据是float64值。我试图计算两列之间的斜率相关性,但是对于单个列的范围(例如,列有25000行,我只想要介于5-10之间的值,这些值恰好在2000-4000行中)。为了做到这一点,我将以下面的psuedocode演示的方式进行迭代:
for i in range(i, len(df['Column 1']))
if df.loc[i, 'Column 1'] <= 10.0 & df.loc[i, 'Column 1'] >= 5
试图理解Pandas的一些特性背后的设计原理。
如果我有一个具有3560行和18列的DataFrame,那么
len(frame)
是3560,但是
len([a for a in frame])
才18岁。
对于来自R的人来说,这可能是很自然的;对我来说,这感觉并不是很“Pythonic”。有没有介绍什么地方潘达的基本设计原理?
我正在尝试用python将一堆xlsx文件合并成一个单一的pandas数据帧。此外,我还想包含一个列,它列出了每一行的源文件。我的代码如下:
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import glob
import os
# get the path for where the xlsx files are
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
files_xlsx = [f for f in files if f[-4
我在“索引”中有超过8000项,但是for循环只为第一项执行任务。
from datetime import datetime
from pandas import Series
from pandas import DataFrame
series = Series.from_csv('something.csv', header=1)
index = DataFrame(series.index)
for item in index:
dt = datetime.strptime(item, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
我知道这个问题已经被问过很多次了,但是我已经尝试了几乎所有的方法,我试图使用下面的代码遍历DataFrame中的行。 import pandas as pd
df = pd.read_csv(r"file.csv")
for row in df:
print(row) csv文件中只有一列,并且只打印文件的header。我还使用了.items()、.iterrows()和.itertuples(),所有这些方法都将元组作为我不需要的输出。我试图在循环中执行的进一步任务只接受来自for row in df:的输出。请帮助我如何才能以这种方式打印实际行,而不仅仅是标题
给熊猫一个多列的DataFrame
pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Alice'], 'age': [20, 40], 'height': [2.0, 2.1]})
name age height
0 Bob 20 2.0
1 Alice 40 2.1
和一个接受多个参数的函数
def example_hash(name: str, age: int) -> str:
return "In 10 years {} wi
我编写了一段代码,将DataFrame的部分连接到相同的DataFrame,以便按照某一列规范行的出现。
import random
def normalize(data, expectation):
"""Normalize data by duplicating existing rows"""
counts = data[expectation].value_counts()
max_count = int(counts.max())
for tag, group in data.groupby(exp
使用Python3.6读取文本文件,提取相对行,将其转换为熊猫数据。
工作原理:在文本文档中搜索短语,并将这一行转换成熊猫df。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
list1 = []
list2 = []
with open('myfile.txt') as f:
for lineno, line in enumerate(f, 1):
if 'Project:' in line:
line = line.strip('\n')
我希望使用Python中的faker库来创建一个dataframe,但是我只能得到一个行,不理解代码中的问题是什么。这里也是这样:
import pandas as pd
for dat in range(int(input())):
dat = [[fake.email(),fake.phone_number(),fake.address(),fake.name(),fake.date(),fake.pyint(0,3)]]
v = pd.DataFrame(dat, columns=['Email','PhNo','Address'
给出了一个包含字符串的Python列表和一个具有X、Y、Z列的Pandas DataFrame。我需要顺序地查询列Y == mylist[index]所在的dataframe中X列的值。我尝试了以下几点,但没有结果:
filelist = glob.glob('/somedir/*.txt')
for f in filelist:
f = os.path.basename(f)
df.loc[df['Y'] == f, 'X'].item()
在使用熊猫读取.csv文件,然后使用rpy2包将其转换为R数据后,我使用一些R函数(也通过rpy2)创建了一个模型,现在我想将模型的摘要转换为pandas (这样我就可以将其保存为.csv文件或用于其他目的)。
我遵循了熊猫网站上的说明(来源:),以便找出答案:
import pandas as pd
from rpy2.robjects import r
import sys
import rpy2.robjects.packages as rpackages
from rpy2.robjects.vectors import StrVector
from rpy2.robjects imp