country = []
for i in df_temp['Customer Name'].iloc[:]:
if i in gui_broker['EXACT_DDI_CUSTOMER_NAME'].tolist():
country.append(gui_broker["Book"].values[gui_broker['EXACT_DDI_CUSTOMER_NAME'].tolist().index(i)])
else:
country.append("No Book
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?
我喜欢在pandas dataframe中填充na,其中dataframe中的两列都在同一行上。 A B C
2 3 5
Nan nan 7
4 7 9
Nan 4 9
12 5 8
Nan Nan 6 在上面的数据框中,我希望将列A和列B都有Nan的行替换为“不可用”。 因此: A B C
2 3 5
Not available not available 7
4 7 9
Nan 4 9
12 5 8
Not available not available 6 我尝试了多种方法,但得到了不想要的结果
我正在合并熊猫中的两个数据集,并希望加快这个过程,所以我在用于合并的列中对这两个数据集进行了排序。(以前,这些列根本没有排序。)排序没有造成明显的速度差异,两者都花了大约8秒。
如果我手动合并两堆纸,比如说,它们的页码,我会首先按页码对它们进行排序。否则,我将不得不做很多来回翻转之间的堆栈。
我写了一个测试来比较这两个过程。它按随机顺序生成两个帧,每个帧有一百万行。然后,它将生成第一列上已排序的另外两个列。然后,它合并前两个,最后,合并后两个。
数据生成过程太慢了,以至于我没有时间尝试更多的行--但是合并仍然是在零感知的时间内进行的,即使没有排序。
import pandas as pd
im
我有以下pandas (pd)数据帧:
> df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[4,5,6], 'z':[7,8,9]}, index=['one', 'two', 'three'])
> df
x y z
one 1 4 7
two 2 5 8
three 3 6 9
和一系列:
s = pd.Series([99,99,99])
当我尝试将b中的这些值分配给df中的某个列时,我没有得到任何错误,但该列中
我有一些JSON数据转换成一个熊猫DataFrame。我希望找到其字符串内容匹配多词短语列表的所有列。
我正在使用大量的Twitter JSON数据 (因此Twitter API的使用不适用)。这个JSON被转换成一个Pandas DataFrame。其中一个可用的列是text,它是tweet的主体。一个例子是
We’re kicking off the first portion of a citywide traffic calming project to make residential streets more safe & pedestrian-friendly, next
我有两个DataFrames,其中一个是单行DataFrame。我想在较大的行的所有行中添加一行dataframe。我可以解决这个问题,但我正在寻找一个更简单的解决方案:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'C':['car'],'D':['bus']})
print(df1)
C D
0 car bus
df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[8,2,0]})
print(df2)
A B
我有一个dataframe w/索引列是股票符号。我的问题是,如何循环遍历股票符号列表,并在dataframe中添加一个列,其中包含每个符号的股价?
这就是我的想法..。
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas.io.data as web
import datetime as dt
start = '2005-01-01'
end = dt.datetime.today()
for index, row in df