Pandas: Dataframe只有一个条目
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，其中最重要的数据结构之一是DataFrame。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于关系型数据库中的表格，可以存储和处理具有不同数据类型的数据。
DataFrame只有一个条目意味着它只包含一个单元格的数据。这种情况下，DataFrame将只有一个行和一列。这种情况在实际应用中并不常见，因为DataFrame通常用于存储和处理大量的数据。
然而，如果DataFrame只有一个条目，它仍然可以提供一些有用的功能。例如，可以使用DataFrame的索引和列标签来访问和操作这个单元格的数据。可以使用.loc属性来访问特定行和列的值，使用.iloc属性来访问特定位置的值。
在Pandas中，可以使用以下代码创建一个只有一个条目的DataFrame：
import pandas as pd
data = {'Value': [42]}
df = pd.DataFrame(data)这将创建一个名为df的DataFrame，其中只有一个名为"Value"的列，包含值为42的单元格。
尽管只有一个条目的DataFrame在实际应用中并不常见，但它仍然可以用于某些特定的场景，例如存储和处理单个值的配置参数或计算结果。
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2回答
我有一个数据帧，它要求列的子集具有具有多个值的条目。下面是一个包含“runtime”列的dataframe，其中包含程序在各种条件下的运行时：
df = [{"condition": "a", "runtimes": [1,1.5,2]}, {"condition": "b", "runtimes": [0.5,0.75,1]}]
df = pandas.DataFrame(df)
这就形成了一个数据帧：
condition runtimes
0 a [1,
浏览 0提问于2014-11-08得票数 8
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我有下表
df = pandas.DataFrame({'foo': ['b', 'a,b', 'a,c', 'a,b,c'],
'bar': ['X,Y', 'Z', 'Z,X', 'X,Y']})
我希望有一个包含'a‘、'b’、'c‘、'X’、'Y‘、'Z’列的表，其中包含False/True条目。
这不是一个热编码器，因为多个值是可能
浏览 2提问于2018-05-27得票数 1
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我很难从DataFrame中的一个DataFrame列中选择一整天。
我最初在单独的列中从日期和时间开始，选择包含特定日期的所有行是一件很简单的事情。一个DateTime列似乎更方便，但我无法找到如何为特定日期选择所有条目。当我没有指定时间时，我会得到一个空的DataFrame。
#minimal example
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date_time':['2019-01-01 00:00:00', '2019-01-01 00:00:00', '2019-01-01 00:3
浏览 1提问于2019-07-06得票数 0
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2回答
Panda数据帧类型错误
、、、
我正在使用pandas数据帧读取csv文件。test-data.log的内容
name 1 2 3
value 4 5 6
type int float char
我使用此脚本读取该文件
import pandas as pd
url = "/usr/local/test-data.log"
dataframe = pd.read_csv(url, sep='\t', header=None)
df.dtypes
我得到的输出是所有条目都是object类型，其中必须是int、int、object
浏览 1提问于2018-07-06得票数 0
我正在尝试创建一个列长度不相等的数据帧。我该怎么做呢？我在试着用groupby。但我认为这不是正确的方式。
import pandas as pd
data = {'filename':['file1','file1'], 'variables':['a','b']}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('filename')
print(grouped.get_group('file1'))
上面是我的示例代
浏览 1提问于2020-03-18得票数 0
1回答
在熊猫数据中检测错误的连续行
、、、、
假设我有以下DataFrame：
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['tom', 10], ['tom', 10], ['sam', 23], ['sam', 23], ['sam', 23], ['alice', 23], ['alice', 30], ['alice', 30]]
# Create the pandas Data
浏览 2提问于2022-09-22得票数 0
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1回答
我已经编写了python代码，并且我正在尝试将一个矩阵写入Excel。我已经用python创建了一个字典，并且我使用DataFrame来构造矩阵。问题是，python中的字典不能排序。因此，当我写入Excel时，我得到一个没有排序的矩阵。
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
list = ['6M', '1yr', '2yr', '10yr', '30yr']
Corr = {}
for line in list:
for line2 in
浏览 1提问于2015-12-15得票数 0
是否有一个简单的解决方案来解决以下问题：
我用的是潘达斯的数据
dataframe = pandas.DataFrame(data, index=[categorieid], columns=['title', 'categorieid'])
其中范畴是整数值的列表(例如，1,2,3,1)，标题是字符串'a'，'b，'c'，'d‘的列表。
然后我试着在一个特定的位置访问标题
dataframe.ix[i]['title'].values.tolist()
问题是，如果给定的索引只存在一个标题，我就会
浏览 0提问于2015-06-26得票数 0
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我需要在有一个DataFrame的熊猫MultiIndex中设置一个细胞的值。是否有类似于pd.DataFrame.atindex的方法，我可以在MultiIndex DataFrame上使用该列。
import pandas as pd
arrays = [["a", "b", "c"], ["a", "b", "c"]]
multi_index = pd.MultiIndex.from_product(iterables=arrays, names=["i", "k
浏览 0提问于2018-03-29得票数 1
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可以在一个熊猫DataFrame的一个元素中存储一个复杂的字典吗？然后用类似的结构化字典填满整个专栏，好吗？ 我的迷你示例 import pandas as pd
import numpy as np
#create an example dict
dict={}
dict['key1']=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
dict['key2']=np.array([2])
dict['key3']='Mexico'
#create the pd D
浏览 42提问于2021-07-03得票数 0
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2回答
我试图在表的旧版本和新版本之间构建一个比较函数。单个常量是列的内容和名称。当新条目出现在表的新版本中时，行的数量可能会发生变化。输出应该是一个更新的表，其中新条目被视为附加行，被删除的条目应保留在表中，并在为此目的创建的列中标记为“非活动”(标记为“新建”的新条目)。一行中的单个条目可能会发生更改。为此，应更新行，更改后的值应为“旧值+新值”，并将该行标为“编辑”。
为了这个目的，我需要使用熊猫，并与merge(frame_old, frame_new, how='outer', indicator=True)进行了一些尝试。在这里，我自动生成状态列(包含"new“、”
浏览 4提问于2021-08-17得票数 1
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我在pandas DataFrame中有一列，我想将其拆分到一个空格中。使用DataFrame.str.split(' ')拆分非常简单，但是我不能从最后一个条目创建新的列。当我对列执行.str.split()操作时，我得到了一个数组列表，但是我不知道如何处理它来为我的DataFrame获得一个新的列。
下面是一个例子。列中的每个条目都包含‘符号数据价格’，我想拆分价格(并最终删除"p"...或"c“在一半的情况下)。
import pandas as pd
temp = pd.DataFrame({'ticker' : ['sp
浏览 1提问于2012-09-20得票数 103
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我是Pandas的新手，我被困在了一个点上。请帮我继续。我有一个表，其中一列如下所示：
categories
-------------
[Bakeries, Food]
[Restaurants]
[Bakeries, Food]
我需要从dataframe中选择包含餐厅或类似餐厅的值(类似于SQL where value LIKE '%restaurant%')的所有行。
我查看了各种论坛，但我找不到一个解决方案。
我该怎么做呢？
最新更新：
resmdt[resmdt['categories'].str.contains('restaurant&#
浏览 7提问于2014-09-22得票数 0
1回答
我有两个panas dataframe，我想用它们再生成一个：
import pandas as pd
df_name=pd.DataFrame({'CODE':['01','02','03','04'],
'NAME':['MICK','DAVID','JEAN','CHERRY']})
df_exp=pd.DataFrame({'TEST':['POST1','POST2',&#
浏览 8提问于2022-08-24得票数 1
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1回答
我有一个pandas dataframe df，它具有帐户条目，例如，人名、帐户id具有贷方和借方条目。
date Name transaction-type tran
2013-03-05 john Doe credit 10
2013-05-05 john Doe debit 20
2012-06-01 jane Doe credit 50
我想按日期、名称和事务类型对事务进行分组，并聚合事务。我怎么能这样做呢？我希望能够在tran列上执行reduce(numpy.subtract)，但我不
浏览 0提问于2013-03-20得票数 1
我正在尝试使用以下内容创建一个DataFrame：
from pandas import DataFrame, read_csv
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import sys
# The inital set of baby names and birth rates
names =['Bob','Jessica','Mary','John','Mel']
births = [968, 155, 77, 578, 973]
#No
浏览 3提问于2014-08-05得票数 1
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我有一个熊猫数据(大约100万行)与两个变量X和Y，并希望创建一个稀疏矩阵使用的枕木，稀疏。如果X=x和y =y，则输出为n矩阵，其条目为1。
下面是数据结构的一个示例
import pandas as pd
data = [[1256, 10], [3087, 15], [2199, 14], [2199, 10], [1256, 15], [3087, 14], [1056, 10], [408, 15], [1256, 14]]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['X',
浏览 1提问于2021-04-08得票数 1
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我有一个包含键-值对的pandas Series，其中键是我的pandas DataFrame中列的名称，值是DataFrame中该列的索引。
例如：
系列：
然后在我的DataFrame中：
因此，从我的DataFrame中，我希望从'A‘的DataFrame中提取索引12处的值，即435.81。我想将所有这些值放入另一个序列中，所以类似于{ 'A'：435.81，'AAP'：468.97，...}
我的声誉很低，所以我不能将我的图片作为图片发布，而不是链接(有人能帮我解决这个问题吗？谢谢！)
浏览 30提问于2017-08-15得票数 0
这是我的代码：
from urllib import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
url = "http://www.basketball-reference.com/draft/NBA_2014.html"
html = urlopen(url)
soup = BeautifulSoup(html)
column_headers = [th.getText() for th in soup.findAll('tr',limit=2)[1].findAll('th&
浏览 0提问于2016-11-29得票数 6
我试图更改dataframe打印输出，以便它开始将第一个dataframe条目编号为40而不是0。
import pandas as pd
import numpy as np
import glob
import datetime as dt
import math
principle = 50000 # Amount initially invested
rate_of_return = .076 # Return on investment or the interest rate
years = 26 # Assuming starting at age 40 and end at
浏览 0提问于2017-12-01得票数 0
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我正在写一个包含pandas功能的类。作为输入，我有一个pandas dataframe，但是python似乎没有正确识别它。 import pandas as pd
class box:
def __init__(self, dataFrame, pers, limit):
self.df = dataFrame,
self.pers = pers,
self.data = limit
def cleanDataset(self):
persDf = self.df.filter(regex=('^
浏览 11提问于2019-05-11得票数 1
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我正在尝试根据一些条件从DataFrame结构中选择一个条目。它可以工作--只要有一个条目适合这个查询(下面代码中的第一个例子) 但有时，没有正确的条目，因此返回值应该是空字符串(而不是错误消息)。这是我做不到的。 from pandas import DataFrame
data = {'ID': [1, 1, 2, 2],
'Key': ['Key1','Key2','Key1','Key2'],
'Value': ['Value1&#
浏览 6提问于2019-05-30得票数 0
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我将使用Tkinter窗口请求数据条目，然后获取这些条目，将数据存储到Pandas DataFrame中，然后将DataFrame导出到Excel。我想从这些用户条目中存储几行数据，并在每个条目之后保存。稍后，我想导出存储的数据。但我的问题是，我似乎无法将数据输入DataFrame。我成功地导出了一个Excel文件，但它存储的唯一值是Blank。有什么简单的方法可以获取这些值并将它们插入到DataFrame中吗？我熟悉Pandas，知道如何出口，但我对Tkinter相当陌生。
我尝试过用insert()将数据插入到DataFrame，我尝试使用entry.get()来存储值并将它们传递给Dat
浏览 0提问于2019-10-13得票数 1
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这就是问题所在：
我有一个包含关键字列表的dataframe。我有第二个包含关键字和值列表的数据。
目标是创建一个新的dataframe，其中列出关键字的值之和。
import pandas as pd
#Creating dataframe
d = {'col1':['a','b','b','b','c','d','c','a','z','c'] , 'col2': [1,2,3,4,5,6,7,8,
浏览 1提问于2020-05-30得票数 1
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假设一个表有3列: orderid、entry和time。对于每个orderid，在打开订单和关闭订单时，将有2个条目。在默认情况下，条目为0，我希望更新该条目，使其稍后时间为1。如果orderid只出现一次，这意味着这个顺序仍然是打开的，因此条目应该保持为0。
无论如何，我可以使用更新查询来完成它吗？
编辑：
我发现在MYSQL中运行update查询效率极低，因为这个表很大，并且不断插入新的数据。
由于我在将DataFrame插入到表中之前使用Python大熊猫来生成它，那么在DataFrame中有什么方法可以做到吗？
所以
order = [(11111,0,'2020-
浏览 3提问于2020-09-30得票数 1
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晚上好!
我有一个类似的代码，我将粘贴下面，它有更多的数据，但前提是相同的。从这两个DataFrames中，我必须提取前五个值，但是当我处理数以千万计的条目时，我无法承受等待，有时长达一个小时的时间来计算整个DataFrame并返回前五个值。我也不能使用简单的Pandas DataFrames，因为它们超过了我的内存限制。有解决办法吗？
import random
import pandas
import dask.dataframe as dd
import time
# Random list from 1 to 10,000,000.
random_pool = [random.ran
浏览 1提问于2021-10-28得票数 2
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1回答
我有两个CSV文件(每个大约4 4GB )，我想检查这两个文件条目之间的差异。
假设1.csv中的Row1条目与2.csv的row1不匹配，但与2.csv的第100行相同，则不会显示任何差异。
只有当两个CSV文件中没有相同的条目时，才能看到差异。限制条件是不能使用任何数据库。
我使用dask.Dataframe来输入这个文件，但我没有看到任何api或函数来找出Dask文档中的区别。
我甚至还没有找到将Dask Dataframe转换为Panda Dataframe的方法，也无法将此Dataframe转换为任何文本或CSV文件。
有没有什么解决方案可以比较这么大的文件并找出不同之处。
请找到我
浏览 1提问于2018-01-18得票数 3
4回答
我有一个元组列表，其中每个元组都具有相同的长度，我需要将元组转换为Pandas dataframe，以便dataframe的列等于元组的长度，并且每个tuple项都是跨列的行条目。
我在这个话题上咨询了其他问题(例如，，，)，但没有成功。
我得到的最接近的是关于堆栈溢出的另一个问题的列表理解：
import pandas as pd
tupList = [[('commentID', 'commentText', 'date'), ('123456', 'blahblahblah', '2019'
浏览 0提问于2019-08-15得票数 8
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我将一个txt文件读取到一个dataframe中，现在尝试遍历pandas dataframe中的行，并为每个数据条目创建一个学生对象。最终，将学生对象存储在“学生”列表中。 我对如何迭代行并将学生对象添加到学生列表中感到有点困惑。有人能帮我创建这个列表吗？谢谢 students = []
import pandas as pd
data = pd.read_csv('students.txt')
df = pd.DataFrame(data)
print(df) 文件输出 firstname lastname status gpa
0 Mike
浏览 42提问于2021-10-31得票数 0
一个常见的SQLism是"Select A，mean(X) from table group by A“，我想在pandas中复制这一点。假设数据存储在CSV文件中，并且太大而无法加载到内存中。
如果CSV可以放在内存中，那么一个简单的两行代码就足够了：
data=pandas.read_csv("report.csv")
mean=data.groupby(data.A).mean()
当无法将CSV读入内存时，可以尝试：
chunks=pandas.read_csv("report.csv",chunksize=whatever)
cmeans=pa
浏览 2提问于2014-04-21得票数 5
我希望有一个循环来迭代索引，以及dataframe的一个特定列中的条目。我找到了一个可行的解决方案，但我觉得应该有一些更优雅的东西。有什么建议吗？
工作实例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(index = [10, 20, 30])
df['A'] = [1, 2, 3]
df['B'] = [5, 7, 9]
# This is the part that feels like it could be more elegant
for i, v in zip(df.index, df['A']):
浏览 1提问于2022-06-16得票数 1
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我有一个用例，我认为这个用例很常见，所以我认为我的这个问题应该很容易回答，但是我在任何地方都找不到答案。请考虑以下几点。
df = pandas.DataFrame({"id": numpy.random.choice(range(100), 5, replace=False),
"value": numpy.random.rand(5)})
df2 = pandas.DataFrame([df["id"], df["value"]*2]).T
基本上，我正在创建一个DataFrame
浏览 4提问于2016-02-09得票数 3
回答已采纳
2回答
我试图在Pandas DataFrame列中将NaN转换为0，而"where“函数的行为与我所期望的相反。
下面的代码将创建一个数据框架，其中包含一个列，其中NaN位于索引4、5、6和7。
from collections import Counter
import pandas as pd
x = Counter(pd.np.random.choice(24,2000))
df = pd.DataFrame({'x':x})
df.loc[4:7,'x'] = pd.np.nan
df
我用过
df.where(df.isnull() == True
浏览 2提问于2017-07-20得票数 3
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我如何检查一个条目是否在熊猫DataFrame中？例如，比如说
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A' : [1,2,3], 'B' : [4,5,6], 'C' : [7,8,9]})
如何检查条目1,4是否存在于列A,B下的条目中，而不管C中是什么
浏览 2提问于2019-10-20得票数 0
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1回答
我需要将SQL表中的条目读取到dask数据帧中，以处理我需要读取的条目数量可能会超过内存中可以容纳的条目数量如何使用dask完成此操作？
我正在做这件事
def get_frame_from_query(query, column_names):
frames = []
batch = []
# TODO ask stackoverflow about this.
for row in database_conn.FetchManyIter(query,batch_size=30000): #read from the database 30k rows at
浏览 13提问于2020-03-04得票数 1
回答已采纳
5回答
考虑python中有一个名为time的整型列的pandas dataframe，我可以使用以下指令将其转换为datetime格式。 df['time'] = pandas.to_datetime(df['time'], unit='s') 因此，现在该列具有如下条目：2019-01-15 13:25:43。 将字符串恢复为整数时间戳值(表示从1970-01-01 00:00:00经过的秒数)的命令是什么？ 我检查了pandas.Timestamp，但找不到转换实用程序，也无法使用pandas.to_timedelta进行转换。 是否有用于此转换
浏览 384提问于2019-01-23得票数 31
回答已采纳
假设我有像d = [dict(animal='cat', weight=5), dict(animal='dog', weight=20)]这样的数据(基本上是JSON，其中所有条目都具有一致的数据类型)。 在Pandas中，您可以使用df = pandas.DataFrame(d)创建一个表--有什么可以与普通的NumPy记录数组相媲美的吗？np.rec.fromrecords(d)似乎没有提供我想要的东西。
浏览 4提问于2014-07-17得票数 13
我使用pandas.io.data从肯·弗伦奇的数据库中获得了法马-法语因子，但是我不知道如何将整型的年-月日期索引(例如，200105)转换为datetime索引，以便能够利用更多的pandas特性。
下面的代码会运行，但是我在最后一个未注释的行中的索引尝试删除了DataFrame ff中的所有数据。我还尝试了.reindex()，但这不会将索引更改为range。什么是pandas方式？谢谢!
import pandas as pd
from pandas.io.data import DataReader
import datetime as dt
ff = pd.DataFrame(D
浏览 0提问于2012-10-17得票数 1
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1回答
我在pandas dataframe中有一个表，需要遍历一列，并检查ADX中是否有该值。我该怎么做呢？我在考虑将pandas中的每个条目设置为一个变量，并在KQL中调用它。你知道怎么做吗？像这样的东西，但不确定是怎么做的： val=df['col_name'][0]
%%kql
table_name
| where value == $val 谢谢!
浏览 23提问于2021-08-23得票数 0
当从字典中创建DataFrame时，元组会自动展开，即
import pandas
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': (3,4)}
df = pandas.DataFrame.from_dict(d)
print(df)
返回
a b c
0 1 2 3
1 1 2 4
除了首先将元组转换为字符串之外，还有什么方法可以防止这种情况发生呢？我希望结果是
a b c
0 1 2 (3, 4)
浏览 0提问于2016-05-09得票数 3
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我有一个Pandas DataFrame，具有大量独特的值。我想将这些值归类到一个更一般的列中。通过这样做，我希望向数据中添加层次结构，从而使分析更容易。
有一件事起作用了，就是复制列并替换如下的值：
data.loc[data['new_col'].str.contains('string0|string1'), 'new_col']\
= 'substitution'
但是，我试图找到一种方法来轻松地复制这个条目，而无需为每个条目添加一个条件。
还尝试使用以下方法，但没有成功：
dict.items()
浏览 1提问于2019-08-17得票数 4
2回答
我目前正在比较来自不同来源的德国的日冕数据。为此，我使用了RKI API，并获得了以下Pandas Dataframe： 0 ObjectId [{'name'：'IdBundesland'，'type'：'esriFieldTy... True [{'attributes'：{'IdBundesland'：5，'Bundeslan... ObjectId True 但是这个输出是错误的，因为它只有一个条目，并且条目看起来不应该是这样的。有谁知道原因是什么吗？也许是pd.json_normaliz
浏览 27提问于2021-04-04得票数 0
回答已采纳
我有一只Pandas Dataframe：
fruits = ['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'orange']
quantities = [10, 5, 20, 12, 25]
products = pd.DataFrame({'Fruits': fruits, 'Amount': quantities})
我想要做的是收敛'Fruits'列，这样唯一的条目是
'apple', 'banana&#
浏览 1提问于2014-04-03得票数 0
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结果左连接中的行数比左数据帧中的行数多。 # Importing Pandas and changing it's call to pd
import numpy as np
import pandas as pd
SalesDF = pd.read_csv(r"C:\Users\USER\Documents\Reports\SalesForAnalysis.csv")
print("This is the Sales shape")
print(SalesDF.shape)
CustInfoDF = pd.read_csv(r"C:\U
浏览 47提问于2020-12-11得票数 0
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假设我在唯一代码上建立了一个DataFrame索引。每个条目可以从另一个(唯一)条目中继承:父级代码以Code格式给出。
我需要一个新的列，列出每个条目的孩子名单。我可以获得它提供的代码，但我没有成功地设置整个专栏。
这是我的M(非)我们：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
"Code": ["a", "aa", "ab", "b", "ba", "c"],
"Herit": [""
浏览 1提问于2021-06-23得票数 1
回答已采纳
假设您有两个独立的pandas DataFrames，它们具有相同的行和列索引(在我的例子中，列索引是通过对使用df.groupby(col1，col2)构建的MultiIndex执行.unstack()来构建的)。
df1 = pd.DataFrame({'a':[.01,.02,.03],'b':[.04,.05,.06]})
df2 = pd.DataFrame({'a':[.04,.05,.06],'b':[.01,.02,.03]})
现在假设我想创建第三个DataFrame，df3，其中df3的每个条目都是一个字符串，
浏览 13提问于2019-11-19得票数 1
我有一个列表，巨大的扭曲数据列表存储在文本中，我需要做一些争论，但只是找不出什么是最好和最有效的方法。考虑到的另一个因素是，这些数据相当庞大。样本量为160万行，产量达10s /百万。
In [200]:data=['Bernard 51','Ber%nard Bachelor','BER78NARD$ bsc','BERnard$d B.']
In [201]:test=pd.DataFrame(data,columns=['Names'])
In [2020:test
Out[202]:
Name
浏览 2提问于2014-02-12得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在尝试获取两个熊猫数据表的相同元素，并对数据进行索引和合并。我使用它来处理非常大量的数据(数百万)。第一个表(df)是constatn，第二个表(D2)在每个循环中都在变化，新元素将与第一个表合并。
下面是我在这个过程中的代码：
df = pd.read_csv("inputfile.csv",header=None)
d1 = pd.DataFrame(df).set_index(0)
for i in range(0, len(df)):
try:
follower_id=twitter.get_followers_ids(user_
浏览 0提问于2017-01-06得票数 0
1回答
我正在DataFrame中创建一个NAME列，并根据另一列中包含的子字符串设置它的值。
有没有更有效的方法来做到这一点？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['www.pandas.org','low'], ['www.python.org','high']],
columns=['URL','speed'])
print(df.head())
df['Name'] = df['URL']
print(df
浏览 0提问于2020-06-25得票数 3
回答已采纳
2回答
如果我有两个波长和通量的数组。
print(wave)
array([3872.06965186, 3872.07965186, 3872.08965186, ..., 6942.82937577,
6942.83937577, 6942.84937577])
print(flux)
array([0.00278573, 0.00270251, 0.00324619, ..., 0.0014955 , 0.0015335 ,
0.00155908], dtype=float32)
df1 = pandas.DataFrame({'wave':[
浏览 2提问于2021-05-19得票数 0
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