我的目标是转换数据格式。源和目标表单是这样的。而taget的日期列是索引。如何将源表转换为目标窗体?(我尝试了pd.DataFrame([sum(list(df.values()),[]),但它不起作用)
#Source form
#date is 2021-11-24
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30],'B': [100, 200, 300]})
A B
10 100
20 200
30 300
#Target form (date is inde
来自R,我试着让我的头为熊猫数据切片整数。令我困惑的是,使用相同的整数/切片表达式对行和列进行不同的切片行为。
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({'a': range(0,6),
'b': range(7,13),
'c': range(14, 20)})
x.ix[0:2, 0:2] # Why 3 x 2 and not 3 x 3 or 2 x 2?
a b
0 0 7
1 1 8
2 2 9
我
我有一个pandas数据帧,其中包含如下数据: levels char_1 char_2
a dog dog
a cat dog
b cow cat
b dog dog 我想对levels列执行group_by操作,并计算某个值在char_1列或char_2列中出现的总次数 生成的数据帧将如下所示: levels char count
a dog 3
a cat 1
b dog 2
b cow 1
b cat 1 我已经尝试过使用数据透视表,但是我
例如,我跟踪熊猫DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'])
print(df)
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
我想把它转换成以下格式:
field data
0 a 1
1 a 4
2 b 2
3 b 5
4 c 3
5 c 6
原始列名作为新的colume f
如何在pandas中将多列合并为一列? 我有一张桌子: ID | A | B | C | D
1 1 1 0 3
2 1 0 1 2
3 0 0 1 8 我想要这张桌子: ID | X | D
1 A 3
1 B 3
2 A 2
2 C 2
3 C 8 我想根据它们的值将A、B、C列合并到X列中。如果一个id有多个true (1)值合并列(A/B/C),则会有该id的新行副本。
需要提取pandas数据帧的前n个元素的属性 输入数据如下所示 KEY variable value
0 1 A 0.476970
101 1 B 0.513333
202 1 C 0.376970
203 2 B 0.5667
101 2 A 0.513333
202 2 C 0.376970 ..。 我需要从前两名中脱颖而出 KEY variable value
1 A 0.476970
1 B 0.513333
2 B 0.5667
2 A 0.513333
... 我尝试的代码如下
在这段代码中,我试图用一个条形图来创建一个条形图(作为“总”栏,它将放置在其他条形图旁边),其中包含一个数据帧的片段。它适用于数据帧的另一个部分,但对于“总计”切片(仅为一行),我一直得到以下“键错误: 0":
x_4t = dfCOPN['Percent'][-1:]
y_4t = dfCOPN['index'][-1:]
ind4t = np.arange(len(y_4t))
..。
for i, text in enumerate(ind4t):
if x_4t<72:
ax4t.annotate(str(x_4t)
我使用蟒蛇熊猫,我想调整一个相同的索引为多个列,并使它成为一个列。如果可能的话,我也想删除零值。
我有这个数据框架
index A B C
a 8 0 1
b 2 3 0
c 0 4 0
d 3 2 7
我希望我的输出像这样
index data value
a A 8
b A 2
d A 3
b B 3
c B 4
d B 2
a C 1
d C 7
===
我按以下方式解决了这个任务。我的原始数据有两个索引&数据中的0是NaN值。
我需要添加一个列来计算AreaName在df_canada中的加拿大移民总数。
df_canada = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/iikotelnikov/datasets/main/canada_immigration.csv', sep=';')
df_canada
第二,我又加了一行,按年计算加拿大的移民总数。
# Here we add cell for sum of immigrants in Canada by year
import numpy as np
import panda