我在pandas dataframe中有一个类似这样的列,我想将它转换为多个列a、b、c、d {"a":false,"b":false}
{"a":false,"b":false,"c":true}
nan
{"a":false}
{"a":true,"d":true} 我试过了: ops = ops.join( pd.DataFrame(json.loads(d) for d in ops.pop('json_column')) ) 但是它会创建
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
如何将这样格式的excel文件读入pandas DataFrame? a b c d e f
Type 1 22 Car Yes 2019
Train Yes
Type 2 25 Car No 2018
Notype 1 Car Yes 2019
Train 第一行有三列,它们是合并的单元格(2行),而其余的是单独的行 问题是如果我用 data = pd.read_excel("excel
我使用以下代码将我的数据加载到数据帧中,并尝试使用.interpolate填充naN值,而不是将其替换为0
我的数据帧如下所示:
weight height wc hc FBS HBA1C
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 55.6 151.0 NaN NaN 126.0 NaN
2 42.8 151.0 73.0 79.0 NaN NaN
3 60.8 155.0 NaN NaN 201.0 NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 60.0 NaN 8
Python 3.9和Pandas 1.3.4
这里是df:
1 First Name Last Name fullname
2 Freddie Mercury Freddie Mercury
3 John Lennon John Lennon
4 David Bowie David Bowie
5 John Doe
6 Joseph Joseph
7 Jovi Jovi
我的代码目前只发现f
假设我有一个巨大的DataFrame,它只包含少数几个与我执行的过滤匹配的单元格。如何才能在一个新的dataframe中只获得与其匹配的值(以及它们的索引和列),而不使用整个其他的DataFrame,而后者变成了Nan。使用dropna删除Nans只会删除整个列或行,而filter用Nans替换非匹配项。
这是我的密码:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.random((1000, 1000)))
# this one is almost filled with Nans
df[df<
我的df:
A,B
hello my world, adam
i like my turbo1, nan
with love,nan
good morning, john
enev one,nan
turbo2,nan
good to you,nan
man too,emily
我想要将单词turbo1和turbo2提取到B列,然后填充这些单词的所有nans,但只在B列中的任何单词以上下方式出现为止。
预期产出:
A,B
hello my world, adam
i like my turbo1, turbo1
with love,turbo1
good morning, john
enev
在Python3Pandas中使用dataframe,需要创建一个新列。我有两个具有不同长度字符串的类似列。新列应返回具有13个字符长度的第1或第2列。在excel中,我会把它写成:c2=if(len(b2)=13,b2,a2),然后把公式复制下来。
我需要解释的代码是:
df = pd.read_csv("example15.csv")
#create a new column with if-then statment
df['13_digit_#'] = (df.column1 len = 13 or df.column2 len = 13)
我该怎么改
尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片,转置该切片,并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧,我目前正在运行for循环,逐个单元格地复制每个值,但效率非常低。
除了for循环,我已经尝试了.loc,.iloc,与转置,但没有成功。pivot,pivot_table,melt在这里似乎不适用,否则我无法理解如何将它们应用于这个看似简单的问题。
# Two dataframes here
import pandas as pd
import numpy as np
numRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df
下面是我从一个学习网站上复制的测试'NaN‘值的简单程序。我不确定赋值的用途,即missing = np.nan.The程序运行时没有任何问题,如果我省略了这个赋值。 import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
missing = np.nan
ser1 = Series (['row1',missing,'row3','row4',missing,'row6','row7',missing,'row9'])
se
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?
我想用已经存在于该列中的值填充该列。我的意思是所有的值都应该是‘德州’或另一个值(这个值存在于列中),.I尝试了ffill和bfill,它是有效的,但是有很多数据帧有这样的NaN值,但是它们的位置对于每个数据帧是不同的。如你所见,top和bottom的值是'nan',所以ffill和bfill不起作用。我如何用'Texas‘填充NaN值?
Date Country
2019-11-10 00:00:00 nan
2019-11-10 01:00:00 Texas
2019