在Stack Overflow上也有类似的问题,但没有一个适合我的情况。我尝试过使用add(...)、merge(...)、concat(...)、drop_duplicates(...)等等的组合,但我似乎就是搞不明白。在此之前,我正在处理数据,如果ID匹配(类型为str),则需要组合A1、A2、B1、B2、B3、B4、B5和B6列(所有类型均为int)。新的FavoriteFood或索引“继承”什么并不重要。给定数据:
Index
有没有人知道有没有可能用更快的函数来代替python中的双循环呢?例如,我有这样的数据帧:df["col_1"] = ["hello", "salut","hello", "bye", "bye","hi","hello",100,45,100,51,51,32,100,85]def f (l1, l2): if li
我正在尝试编写一个pandas/python脚本,在jupyter notebookssee excel data for example中执行以下操作 我需要在列C中搜索每一行数据,并查看列E中该行对应的数字然后,我希望它在列G中查找相同的数字,并将从E获得的相应值放入列I中。 如果一个值在列C中有多个实例,而在列E中有不同的对应<e
背景是,我正在构建一个通用工具,它可以接收不同的客户数据库,并将其与内部仪表板连接。因此,在我的用例中,我经常遇到几十个varchar/int列,老实说,它们只是枚举。我正在寻找一种方法,这样我就不必手动筛选每一列,看看它是否可以是枚举。有没有可以自动检测表中可枚举列的命令
SQL: Select <column_name> FROM <table> WHERE <column_name> has maxi