我最后一次使用Python是在很久以前,所以有些东西已经褪色了。
我有一个给定的数据集,包含多个列。我希望创建一个新列,并根据其他列的多个值(文本或值)设置值。
因此,在下面的示例中,c1由A,a,b,b和c2 of A,b,a,b组成。现在,我希望新列c3是1,2,3,4
感谢所有的帮助!
import pandas as pd
data = pd.read_excel('data')
data['c3'] = 0
for i in range(len(data.c3)):
if data.c1[i] == a and data.c2[i] ==
我希望使用Python中的faker库来创建一个dataframe,但是我只能得到一个行,不理解代码中的问题是什么。这里也是这样:
import pandas as pd
for dat in range(int(input())):
dat = [[fake.email(),fake.phone_number(),fake.address(),fake.name(),fake.date(),fake.pyint(0,3)]]
v = pd.DataFrame(dat, columns=['Email','PhNo','Address'
我想使用 + 。我收到了一个奇怪的错误,在MWE下面:
from uncertainties import ufloat
import pandas
number_with_uncertainty = ufloat(2,1)
df = pandas.DataFrame({'a': [number_with_uncertainty]}) # This line works fine.
df.loc[0,'b'] = ufloat(3,1) # This line fails.
我注意到,如果我尝试添加ufloat的“动态”(就像我通常对float或其他东西所
我有一个巨大的CSV文件(3.5GB,每天都在变大),它有正常的值,还有一列名为“元数据”的嵌套JSON值。我的脚本如下所示,其目的只是将JSON列转换为其每个键值对的普通列。我正在使用Python3 (Anaconda;Windows)。
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import datetime as dt
from pandas.io.json import json_normalize
for df in pd.read_csv("source.csv", engine='c',
这是我在这里的第一篇帖子。我是sqlite的新手,也是Python编程本身的新手!所以,对不起,如果我的问题是愚蠢的!:)
我试图迭代地将一些值存储在sqlite数据库列中,这些值稍后将用于创建新列并保持代码运行。
我的问题是,当创建一个新列时,向它写入值不是从新列的第一行开始,而是从上一列的最后一行开始。假设上一列有100行长,则在新生成的列中写入值从第101行开始。
下面是我正在使用的代码的一部分:
...some lines....
iter=1 # counter for the iteration number which will be used in naming the
我用pandas库创建了一个数据帧。我想向dataframe中添加一列。然而,我得到了以下error.But,我想我必须输入与lines.How数量一样多的数据,我可以在我想要的行和列中输入信息吗?如果不输入数据,如何创建列? import pandas as pd
kd = pd.DataFrame(data)
insertColumns = kd.insert(0, "Age", [21, 23, 24, 21],True )
print(kd) 错误: ValueError: Length of values (4) does not match length o
我正试图通过一个Pandas系列来迭代。
如果列‘%’‘%可再生’中的值大于'%可再生‘列的中值,则应在新列中将该值分配给1否则,该值应保持原样。
新系列'HighRenew'中每一项的值应根据条件是否满足而改变。
for value in Reducedset['% Renewable']:
if value >= Reducedset['% Renewable'].median():
Reducedset['HighRenew'] = 1
else:
Reduced