所以我有一个带有y行的x列的Pandas DataFrame。DataFrame中的数据是float64值。我试图计算两列之间的斜率相关性,但是对于单个列的范围(例如,列有25000行,我只想要介于5-10之间的值,这些值恰好在2000-4000行中)。为了做到这一点,我将以下面的psuedocode演示的方式进行迭代:
for i in range(i, len(df['Column 1']))
if df.loc[i, 'Column 1'] <= 10.0 & df.loc[i, 'Column 1'] >= 5
我有以下Pandas数据帧:
Index Name ID1 ID2 ID3
1 A Y Y Y
2 B Y Y
3 B Y
4 C Y
我希望添加一个新列'Multiple‘,以指示在ID1、ID2和ID3列中有多个列中有Y值的那些行。
Index Name ID1 ID2 ID3 Multiple
1 A Y Y Y Y
2 B Y Y Y
我有一个包含多个ID的pandas系列对象。我想通过检查它们的ID是否出现在我的pandas系列对象中来过滤掉其他数据帧的行:
DATA['y'] = DATA['ID'].apply(lambda x: 1 if x in IDs else 0)
我注意到数据中的ID 279779在列'y‘中有'1’,尽管该ID不存在于我的ID系列对象中。我运行了以下代码行:279779 in IDs,它返回True,但以下代码没有打印任何内容:
for id in IDs:
if id == 279779:
print('fo
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ticker':['x','x','y','z','z'],
'bid':[1,2,np.nan,2,np.nan]})
使用pandas .dropna()是否可以从指定的索引范围或数据子集中删除行?例如,在上面的DataFrame中,如果我想只删除ticker等于'z'的索引中的行。这将有望返回:
ticker bid
x 1
x
我有一个非常大的数据文件(foo.sas7bdat),我希望在不将整个数据文件加载到内存的情况下过滤其中的行。例如,我可以通过执行以下操作来打印数据集的前20行,而无需将整个文件加载到内存中:
import pandas
import itertools
with pandas.read_sas('foo.sas7bdat') as f:
for row in itertools.islice(f,20):
print(row)
但是,我不清楚如何只打印(或者最好放在新文件中)包含任何包含数字123.1的列的行。我该怎么做呢?
pandas中有没有一种方法来计算一列中有多少个True或False条件。
例如:如果一个数据框有5列,并且我想选择至少有三列且值大于3的行,可以在不使用迭代器的情况下完成吗?因此,在下面的示例中,我将选择b和c行。
In [12]: df2
Out[12]:
A B C D E
a 1 2 2 8 6
b 3 6 5 8 8
c 6 2 5 5 2
使用Pandas DataFrame、df和函数,如下所示 def code(x):
for item in x:
if x in [21,32]:
return'Cat A'
elif x in [22,34]:
return"Cat B"
else:
print ('sorry') 我有一个DataFrame df,它有一个包含数字的列('Ref') df =
**Document No**
Link of the data sets of csv file Link包含.csv文件,其中一列是状态名称和脱牙数量。我想要计算每个州儿童的平均缺牙数。我尝试使用df.interrows,但我不能对任何特定行的列值使用condition。 for row in df.iterrows():
if row["State"] == "NSW":
Count += row["Number of teeth lost"] 如果新南威尔士州包含3个值2,3,4,那么我需要计算这三个数字的平均值,对于其他六个州也是如此。我使用
我正在尝试使用zscore从我的数据集中删除异常值。只有一列,'Amount‘是数字,所以如果'Amount’包含一个被归类为异常值的数字,我想要删除整个行。这是我的代码,我将整个数据集称为' data‘
“”“
#Change 'Amount' data to numeric
Data['Amount'] = pd.to_numeric(Data['Amount'])
#Calculating and printing zscore
z = np.abs(stats.zscore(Data['Amount
我需要从数据库表中获取满足某些给定条件的x行。我知道我们可以使用ORDER BY RAND ()从MySQL获得随机行。
SELECT * FROM 'vids' WHERE 'cat'=n ORDER BY RAND() LIMIT x
我正在寻找最优化的方式,做同样的{系统资源的低使用率是主要优先事项。下一个重要的优先级是查询的速度。另外,在表格设计中,我应该创建“cat”索引吗?
我有一个带有列DataFrame的Pandas data对象data
我想选择符合以下条件的所有行:列'b'、'c'、'g'中的数据不是同时NaN。我试过:
new_data = data[not all(np.isnan(value) for value in data[['b', 'c', 'g']])]
但它不起作用-抛出一个错误:
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <
试着和一些优秀的人一起工作..。我的头也弄不清楚该怎么做。
我有两张有数据的床单。Sheet1包括:
A B C
User UserID Area
Sheet2包括:
A
UserID
表1:B可以由多行上相同的userid组成。Sheet2 2:a有一个有序列表,没有重复的userid
我想得到Sheet1 2:一个与Sheet1 1:B相匹配的userid。如果匹配,将Sheet1 2:B userid插入到匹配行的Sheet1 1:d(新列)中,如果上面匹配,区域= 2,用颜色红色标记行。
亲切问候拉尔斯
我有一张每分钟一排的数据。我需要访问与当前分钟对应的行。
value
2022-01-12 11:27:24+01:00 a
2022-01-12 11:28:41+01:00 b
2022-01-12 11:29:36+01:00 c
2022-01-12 11:30:11+01:00 d
2022-01-12 11:31:03+01:00 e
2022-01-12 11:32:39+01:00 f
我只需要一分钟就能匹配。我尝试用pandas和datetime找到当前的时间(再现它的代码):