Pandas根据当前行值从另一个数据帧中以列表形式获取最后N条记录的列值
Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。根据当前行值从另一个数据帧中以列表形式获取最后N条记录的列值，可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入Pandas库并读取两个数据帧（DataFrame）的数据：
import pandas as pd
# 读取当前数据帧
df_current = pd.read_csv('current_dataframe.csv')
# 读取另一个数据帧
df_another = pd.read_csv('another_dataframe.csv')- 然后，使用Pandas的
apply函数结合自定义的函数来实现获取最后N条记录的列值：
# 自定义函数，用于获取最后N条记录的列值
def get_last_n_values(row, n):
return df_another[df_another['column_name'] == row['column_name']]['target_column'].tail(n).tolist()
# 设置N的值
N = 5
# 应用自定义函数，获取最后N条记录的列值
df_current['last_n_values'] = df_current.apply(get_last_n_values, args=(N,), axis=1)在上述代码中，column_name是当前数据帧中用于匹配的列名，target_column是另一个数据帧中需要获取值的列名，last_n_values是存储获取到的最后N条记录的列值的新列。
- 最后，可以通过访问
df_current['last_n_values']来获取最后N条记录的列值列表。
Pandas提供了丰富的数据处理和分析功能，适用于各种数据处理场景。腾讯云提供了云服务器、云数据库、云存储等多种云计算产品，可以满足不同需求的云计算场景。具体推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址可以根据实际需求来选择。
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将多个文本文件合并到python中的csv中
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我希望使用数据创建一个CSV文件，并根据标题添加一个列。如下所示：
。
我写了这个：
import glob
import pandas as pd
files = sorted(glob.glob('content/*.txt'))
df = pd.concat(map(pd.read_csv, files))
df.to_csv(r"C:\Users\srava\OneDrive - Deakin University\Desktop\final\combined.csv")
但是输出与我想要的不匹配：
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将每列中的唯一值与其出现的次数放入一列，pandas
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import pandas as pd
import dateutil
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..。这将导致以下错误：
ValueError: Usecols do not match names.
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import pandas as pd
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'prodkey2': [201,202,203,
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**Input:**
import pandas as pd
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df2 = pd.read_csv('2011-12-02-data.txt',sep = None, engine = 'python'
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引
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file
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import pandas as pd
import csv
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我希望这是有意义的-我在这里的第一篇帖子！
谢谢。
浏览 1提问于2018-10-03得票数 1
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import pandas as pd
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with df1:
c = a + b
SAS允许在其“数据步骤”中使用这种更简单的语法。如果Python/Pandas有类似的东西，我会很高兴的。
非常感谢!肖恩
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深度学习在腾讯云上有哪些应用？
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腾讯云有哪些相关产品呢？我想使用深度学习做一些事情，但是对我这种小白来说可能有点难，有没有相关的应用场景参考下，有教程的话最好！
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索引列未解析为日期
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浏览 4提问于2014-08-19得票数 0
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下面是一些便于讨论的示例代码：
engine = create_engine('sqlite:///store_data.db')
meta = MetaData()
table_pop = Table('xrf_str_geo_ta4_1511',
浏览 1提问于2016-01-13得票数 14
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随机选择Python中不同百分比的数据
pandas、dataframe、python-3.6、data-science
这里是Python初学者。我有一个有101行的数据集，我使用Pandas将其导入Python (作为csv文件)。实际上，我想要在0到1之间随机生成一个数字，并根据结果从数据集中随机选择等效百分比。因此，例如，随机生成的0.89个数字将需要选择89%的数据。
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我一直在试验不同类型的代码，如df.sample(frac=0.89)等，但我不知道如何扩展它以同时选择不同的百分比。
我目前的代码是：
im
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如何从pyspark中的dataframe列中获取第一个值和最后一个值？
apache-spark、pyspark、apache-spark-sql、pyspark-sql
我有数据帧，我想从Dataframe列中获取第一个值和最后一个值。
+----+-----+--------------------+
|test|count| support|
+----+-----+--------------------+
| A| 5| 0.23809523809523808|
| B| 5| 0.23809523809523808|
| C| 4| 0.19047619047619047|
| G| 2| 0.09523809523809523|
| K| 2| 0.0952380952380
浏览 4提问于2019-06-04得票数 3
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