假设我在python和pandas中运行以下代码行 # Load data
data = pd.read_csv('C:/Users/user/Desktop/data.txt',\
keep_default_na=True, sep='\t', na_values='?')
# Convert to datetime column
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'], errors='raise', da
我知道如何按列值过滤数据:
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import randn
np.random.seed(101)
df = pd.DataFrame(randn(5,4),index='A B C D E'.split(),columns='W X Y Z'.split())
print(df)
# show only rows where 'W' is positive
# here, the row for 'C' will be d
我有一个csv文件,其中有Count和Country列。有许多Count列和Country列,但下面是我将要编写的示例。
Country Count Country Count
Japan 654 Japan 566
US 90 US 90
我想要结果:
Country Total Count
Japan 1220
US 180
我如何在熊猫中添加代码:
import pandas as pd
df = pd.read
我正在使用Pandas来处理庞大的时间序列数据集。如果两个连续索引之间的差值大于5,我希望在dataframe中的行之间添加行。
实际:
a result
Date
1497544649 1 1.0
1497544652 9 1.0
1497544661 9 NaN
预期:
a result
Date
1497544649 1 1.0
1497544652 9 1.0
1497544657 9 0
149754466
我有一只熊猫的数据,看起来是这样的:
x y
0 ny
21 ch
NaN ap
21 ca
NaN ap
列x中的所有缺失值(x)都应该具有列y中的值ap。我怎样才能确认这是否属实?我正在寻找一行自动执行此检查并返回True或False的代码。
编辑:此问题已关闭并标记为重复的。但建议的答案与我在这里的要求一点关系都没有。因此,我又问了一个问题。
我的目标是在dataframe中获得前面的元素。下面的代码显示了30,这是当前的代码。怎么能显示20,前一个是当前的呢?
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':[10,20,30]}, index=['2021-11-24','2021-11-25','2021-11-26'])
df1['A']['2021-11-26'] # the current one
我想覆盖/更新某些行中的一些值。这是初始数据。
Foo Bar vals
0 0 a 0
1 1 b 1
2 2 c 2
3 3 d 3
4 4 e 4
我想给Foo 2和4新vals。这是预期的输出。
Foo Bar vals
0 0 a 0
1 1 b 1
2 2 c 78
3 3 d 3
4 4 e 63
但是,使用DataFrame.update()的代码不是这样工作的,而是创建重复的行。
#!/