我想在excel数据帧中创建一个新的列"HQ_LOC",它接受来自wharton['conm']的字符串j作为值
xls = excel[(excel['prowess_compustat_h1b'] == 1) | (excel['compustat_h1b'] == 1)]
excel['HQ_LOC'] = pd.Series([])
for name in xls["coname"]:
for j in wharton['conm']:
if nam
我有一个很大的Pandas数据帧,24'000'000行×6列加上索引。我需要读取第1列中的一个整数(=1或2),如果第1列= 1,则强制第3列中的值为负;如果第1列= 2,则强制第3列中的值为正。我在Jupyter notebook中使用以下代码: for i in range(1000):
if df.iloc[i,1] == 1:
df.iloc[i,3] = abs(df.iloc[i,3])*(-1)
if df.iloc[i,1] == 2:
df.iloc[i,3] = abs(df.iloc[i,3]) 上面的代
我将csv文件读入到pandas数据帧中,结果如下所示:
A B C D ...Z
1 5 P 8 H ...1
2 5 K 8 K ...2
3 6 K 8 K ...5
如何将列B和列D(以及dataframe中的任何其他列)转换为数字?它可以是A =1、B =2等,或者我尝试了ord()函数,但它不接受整个系列。
我有以下数据帧
我想添加两列“季度期间的统计总数”( "stat“的总值,没有应用参数分解)和”季度总数的百分比“--这将显示比例是如何随着时间的推移而变化的,并构建一个总和为100%的堆叠图
不幸的是,我在用"pandas方式“计算”季度统计总数“时遇到了麻烦。我最终逐个单元格地迭代数据帧,这感觉像是一个次优解,然后将一列除以另一列,得到%
for elements in df.index:
df.ix[elements,3] = df[df['period']==df.ix[elements,0]]['stat'].su
我刚接触pandas,我正在尝试更新基于'Id'列的'Text‘列。
我的数据是这样的[(1,'One'), (0, 'Zero'), (4,'Four'), (3, 'Three')]我在数据中也有一些丢失的id,对于那些丢失的id,我必须将其留空
原始数据帧
Id A Text
0 0 NaN
1 1 NaN
2 2 NaN
3 3 NaN
4 4 NaN
最终数据帧
Id A Text
0 0 Zer
假设我计算了熊猫数据帧中的行数。我使用以下代码来完成此操作:
df.shape
它给出了以下结果:(1700,12)
如何将1700值添加到现有的pandas数据帧中?我们将把与该值相关联的列称为D。
当前数据帧:
A B C
30 40 text
所需数据帧:
A B C D
30 40 text 1700
假设我有一个数据帧,如下: df
cat income
1 10
2 20
2 50
3 60
1 20 我想根据方案按类别应用固定百分比的增长: If the cat==1-----> income * 1.1 (10% increase)
If the cat==2-----> income * 1.2 (20% increase)
If the cat==3-----> income * 1.3 (30% increase) 然后,我需要将增加的列附加到上面的数据框中,如下所示: df
cat income
我将csv文件读入pandas数据帧,并希望将具有二进制答案的列从yes/no字符串转换为1/0整数。下面,我展示了其中一列("sampleDF“是pandas数据帧)。
In [13]: sampleDF.housing[0:10]
Out[13]:
0 no
1 no
2 yes
3 no
4 no
5 no
6 no
7 no
8 yes
9 yes
Name: housing, dtype: object
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