我正在使用pandas,并执行一些计算和转换,最后得到两个数据帧,它们看起来或多或少如下所示:
ID 'abc' 'def'
Total 4 5
Slow 0 0
Normal 1 2
Fast 3 3
ID 'abc' 'def'
Total 3 4
Slow 0 0
Normal 0 1
Fast 3
Python新手。我正在导入一个CSV,如果有任何数据丢失,我需要返回一个带有附加列的CSV,以指示哪些行缺少数据。我的同事建议我将CSV导入到一个数据帧中,然后创建一个带有"Comments“列的新数据帧,在其中填充对目标行的注释,并将其附加到原始数据帧中。我陷入了使用与"dfinput“匹配的正确行数填充新的dataframe "dferr”的步骤。 我搜索过"pandas csv return error column where data is missing",但没有找到任何与创建标记坏行的新CSV相关的内容。我甚至不知道提出的方法是不是最好
我是Python的新手--我试图用该列中最常见的项替换Pandas数据帧中的一个列中的空值和空白值。但是我需要能够对所有列和数据帧的所有行都这样做。我编写了以下代码--但执行起来需要很长时间。你能帮我优化一下吗?
谢谢Saptarshi
for column in df:
#Get the value and frequency from the column
tempDict = df[column].value_counts().to_dict()
#pop the entries for 'NULL' and '?'
tempDict.p
使用Python 2.7和Pandas
我必须解析我的目录并绘制一组CSV。如果CSV为空,脚本将中断并生成错误消息:
pandas.io.common.EmptyDataError: No columns to parse from file
如果我将我的文件路径存储在
file_paths=[]
如何读取每个CSV并仅绘制非空的CSV?如果我有一个定义为df=[]的空数据帧,我会尝试以下代码
for i in range(0,len(file_paths)):
if pd.read_csv(file_paths[i] == ""):
print "
我正在处理一个数据集,其中我需要从数据集中查找完整的空列。示例: A B C D
nan nan nan nan
1 ss nan 3.0
2 bb w2 4.0
nan nan nan nan 目前,我正在使用 import pandas as pd
nan_col=[]
for col in df.columns:
if df.loc[df[col].isnull()].empty !=True:
nan_col.append(col) 但这是在指定的列中捕获空值,但我需要捕获空行。 expected Answer: row [0,3]
实际上,我正在尝试将付款收据列的记录转换为pandas数据帧。我逐行读取记录,确定哪些数据应该在哪一列中。所以我像这样创建了空的数据帧: df=pd.DataFrame
df['QTY']=None
df['Unit Price']=None 并尝试像这样填充那个空的df :在本例中,记录是"1X527,000“ i=0
buff=[]
for line in df1.iterrows():
if 'X' in line:
try:
buff=[float(a.replace(',
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
我有一个包含许多空值的稀疏Pandas数据帧,我希望对其进行过滤,以便在最终数据集中只保留具有超过10个浮点型条目的行和列。我尝试使用现有的代码片段,但似乎不起作用: df.drop([col for col, val = df.count(axis=1, numeric_only='float') if val < 10], axis=1, inplace=True) 谁能告诉我在我的数据帧中删除稀疏列的最好方法是什么?
我正在处理一个pandas数据帧,我希望在每一行中找到最远的非空值,然后颠倒这些值的顺序,并输出一个行值颠倒的数据帧,而不会在第一列中留下空值。本质上颠倒了列的顺序并将非空值向左移位。 在: 1 2 3 4 5
1 a b c d e
2 a b c
3 a b c d
4 a b c 输出: 1 2 3 4 5
1 e d c b a
2 c b a
3 d c b a
4 c b a
我是python的新手,我正在尝试将参数(dataframe)传递给函数,并通过读取excel文件来更改参数(dataframe)的值。(假设我已经导入了所有必要的文件)
我注意到python在这里没有通过引用传递参数,并且我最终没有初始化/更改数据帧。
我读到python是通过对象引用传递的,而不是通过值或引用。但是,我不需要更改相同的数据帧。
输出为: class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
from pandas import DataFrame as df
class Data:
x = df
@staticmeth
我正在尝试合并两个都有'product_desc‘列的数据帧。我使用的是Pandas 0.13和Python 2.7。
small_df = pd.merge(small_df, linregress_df, on = 'product_desc', how = 'left')
但是,我得到以下错误:
pandas.core.index.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
我将两个数据帧导出到平面文件中,其中的索引或其他列都没有重复值。我需