我正在尝试将dataframe转换为字典(因为它们在过滤key时速度更快),我目前正在使用 t3 = time()for i in df.index.unique(): r[i].append(df.loc[i].values)
print(round((time()-t3), 1), "s") 这种类型的转换速度很慢。我希望数据帧的索引作为键,行作为在单个键上具有多个值的值
假设我有一个转置形式的数据文件(即行是变量,列是观测值),如下所示:gender M F M 我将文件读入由于data.frame在每一列中都需要同构类型的值,因此"age“行被强制为字符。
然后,我会将dat转换回“正常”形式:dat_t <- t(dat)。现在"age“是一个列,但值仍然是字符。现在我的</e
,它工作得很好,但当其中一个数据框包含重复项而其他数据框只有一个条目时,它没有区别。我还尝试了Python Pandas - Find difference between two data frames中提到的解决方案,但在本例中也返回了空数据帧 类似的问题 我认为这不是一个重复的问题编辑 人们告诉我们,这是不可能的。我们可以这样做吗: 添加一列,给出每行出现的次数 将上面的df1转换为 jon,12,NewYor