如何在pandas数据帧中填充NaN值?我的数据是这样的
id state zone
xxx AP south
xxx AP
xxx AP
xxx AP
xxx delhi north
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
基于已知zone只属于state的AP列,如何在south列中填充缺失的值,如何使用pandas来填充值?
我想对另一个数组中定义的组边界内的数组进行排序。组不会以任何方式预先排序,并且在排序后需要保持不变。在numpy术语中,它看起来如下所示:
import numpy as np
def groupwise_sort(group_idx, a, reverse=False):
sortidx = np.lexsort((-a if reverse else a, group_idx))
# Reverse sorting back to into grouped order, but preserving groupwise sorting
revidx = np.ar
你好,我在Pandas中准备了一个MultiIndex表,如下所示:
Lang C++ java python All
Corp Name
ASW ASW 0.0 7.0 8.0 15
Cristiano NaN NaN 8.0 8
Michael NaN 7.0 0 7
Facebook Facebook 8.0 1.0 5.0 14
这里是pandas和dataframes的新手!初始数据帧: A 1238 100
A 1238 90
A 3784 200
A 3784 500
B 1222 274
B 1222 400
C 2747 800
C 1384 100 我需要这样的输出:(C列是A列和B列的分组数据的最小值,B列是分组数据的顺序计数器): A 1 90
A 2 200
B 1 274
C 1 800
C 2 100 帮助!
下面是代码和控制台输出。
import pandas as pd
#data
df= pd.DataFrame([{'col1':'a', 'is_open':0}, {'col1':'b', 'is_open':1}])
#1
df = df.sort_values('is_open',ascending=False).reset_index(drop=True)
# print(df)
#2
for i, d in df.groupby(['col1', &
我正在尝试将多个excel文件与Python结合起来。有些文件有不同的标题:
这就是它失败的地方:
# Turn them into dataframes using pandas
frames = []
for excel in excels:
frame = excel.parse(excel.sheet_names[0],index_col=None)
frames.append(frame[['Charges', 'Amount','Taxes','Date','Discount Percent'
pandas中有没有一种简单的方法来调用一系列递增的值来调用groupby?例如,在给定以下示例的情况下,能否以0.155增量对列B进行入库和分组,使得例如,列B中的前几个组被划分为介于'0 - 0.155,0.155 -0.31...`之间的范围
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A':np.random.random(20),'B':np.random.random(20)})
A B
0 0.383493 0.250785
1 0.57
形势
我使用基于特定列中的值的特定分类器对DataFrame中的行进行分类。我的目标是根据特定条件将结果附加到一个或另一个新列。目前的代码如下所示:
df = pd.DataFrame({'A': [list with classifier ids], # Only 3 ids, One word strings
'B': [List of text to be classified], # Millions of unique rows, lines of text around 5-25 words long