我在python 3.X中使用了Pandas 0.20.3,我想从另一个熊猫数据框架中添加一列到熊猫数据框架中。这两个数据帧都包含51行。因此,我使用了以下代码:
class_df['phone']=group['phone'].values
我收到以下错误消息:
ValueError: Cannot set a frame with no defined index and a value that cannot be converted to a Series
class_df.dtypes给了我:
Group_ID object
YEAR
我有一个包含单词嵌入的pandas数据帧。单词是列名。为了得到句子的最终嵌入,我这样做:
st = ['some','random','text']
a = df[st].sum(axis=1)
当所有术语都出现在数据帧中时,这种方法效果很好。但是,当数据帧中不存在该列时,它会引发一个键错误。目前,我对每一项都进行了循环,并进行了try操作。我想避免循环,在一行中做事情。熊猫有没有提供同样的选择。
下面是组成一个包含两列的pandas数据帧的代码,一列名为data,另一列名为hours。data列是从-150到250的随机整数。hours列是从.5到15.5.的随机浮点数。
import random
import numpy as np
import pandas as pd
data = np.random.randint(-150,250,size=200)
df = pd.DataFrame(data, columns=['Data'])
#generate random floats for df2
randomFloatList = []
# Set a
这是我的代码,它搜索数据帧的一列,并在满足要求时返回值:
import pandas as pd
df=pd.read_csv("cl.csv")
count=0
print(len(df.sl_no))
print(len(df.sn_compare))
for i in range(len(df.sn_compare)):
if df.sn_compare[i] in df.sl_no:
print(df.margin[i])
count=count+1
print(count)
输出:
8258
8258
0.036621541
我有一个长长的短语列表(200,000+):
phrase_list = ['some word', 'another example', ...]
和一个两列的pandas数据帧,第一列中有一个描述,第二列中有一些分数
Description Score
this sentence contains some word in it 6
some word is on my mind 3
repeat another example
我正在尝试计算数据帧中每一列的最大和最小长度,该数据帧中有一些缺失值。Pandas将这些缺失值视为"NaN“,并将长度计为3。如何在计算最大和最小长度时完全忽略缺失值?下面是我的代码: import pandas as pd
columnname=[]
maxColumnLenghts = []
minColumnLenghts=[]
for colname in df.columns:
columnname.append(colname)
for col in range(len(df.columns))
我想使用pandas数据帧中的第一列作为行索引,所以我尝试使用来实现,但这样做的副作用是添加了额外的列索引。
(运行选项InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"的jupyter notebook代码):
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[l+r*10 for l in range(1, 5)] for r in range(1, 5)])
df # before
df.set_index(0, inplace=True)
df # after
set_index()之前的
我注意到,在pandas数据帧中使用.loc时,它不仅找到我正在查找的数据行,还包括我正在搜索的数据帧的标题列名称。
因此,当我尝试添加数据的.loc行时,它包含数据+列标题-我不想要任何列标题!
##1st dataframe
df_futures.head(1)
date max min
19990101 2000 1900
##2nd dataframe
df_cash.head(1)
date$ max$ min$
1999101 50 40
##if date is found in dataframe 2, I will collect the
想知道当列类型是分类的(特别是h2o enum类型)时,在h2o dataframe GroupBy对象中求和列时会发生什么。
将pandas数据帧转换为H2o数据帧。然后,我按某一列对行进行分组,并对其他列求和。
location_id price store
------------------
1 10 JCP
1 15 SBUX
3 20 HOL
then after grouping and summing; df.group_by('location_id').sum(['
这是我在pandas中的示例数据帧。它是一个数据透视表。 High School Middle School
Year Teachers Students COA Teachers Students COA
2019 40 500 3000 30 200 1000
2018 70 1000 5000 50 400 1500 我想添加三个新的列,名为“教师总