有人能给我看一下在列中筛选2个或更多选项的脚本吗?
例如:
A B C D E F G
1 x x x x x AAA
3 x x x x x BBB
4 x x x x x AAA
1 x x x x x CCC
4 x x x x x CCC
5 x x x x x AAA
我想一次过滤"AAA“和"BBB”。我试过:
import pandas as pd
import numpy as np
import openpyxl
from numpy.random import cho
我正在尝试搜索熊猫数据框中是否存在特定的日期,然而,我看到一些奇怪的行为,特别是日期,如下所示。我是python和pandas的新手,所以如果有任何帮助,我将非常感激。
示例数据帧:
>>> hd.dtypes
Date datetime64[ns]
NAV float64
dtype: object
>>> hd.head()
Date NAV
2004-04-01 41.106
2004-04-02 41.439
2004-04
因此,基本上我尝试比较两个CSV文件并返回匹配。 CSV1:包含关键字列表。 keywords
Apple
Banana
Orange CSV2:包含随机内容。 content
I like Apples
Banana is my favorite Fruit
Strawberry Smoothies are the best 如果我像这样在代码中包含关键字...我得到了一个不错的结果。 import pandas as pd
df = pd.read_csv('CSV1.csv')
result = df[df.content.str.contains('Ap
编辑:
如果其他单元格上的值满足条件,我希望替换单元格中的值
目前,我有这个
for a in ACPurchased:
aPos = self.model.grid.get_cell_list_contents(a.pos)
CustAC = [a for a in aPos if a.breed =='AC']
for b in CustAC:
AC_Data = [b.AC,b.Appliance,b.COP]
self.AC_DataPOS[self.AC_Data
当你使用Tiingo+pandas_datareader时,有没有人遇到这个FutureWarning? 警告如下: python3.8/site-packages/pandas_datareader/tiingo.py:234: FutureWarning: In a future version of pandas all arguments of concat except for the argument 'objs' will be keyword-only
return pd.concat(dfs, self._concat_axis) 我认为这个警告不会
我试图比较两个Excel文件,并输出一个文件,让人看到这两个文件之间的差异。我得到了一个关键错误,我不知道如何修复它?目前,我的完整代码是:
import pandas as pd
import numpy as np
def report_diff(x):
return x[0] if x[0] == x[1] else '{} ---> {}'.format(*x)
old = pd.read_excel('Y:\Client Files\Client\ClientBill\March 2017\SPT List Retro Bill Mar
给出了一个包含字符串的Python列表和一个具有X、Y、Z列的Pandas DataFrame。我需要顺序地查询列Y == mylist[index]所在的dataframe中X列的值。我尝试了以下几点,但没有结果:
filelist = glob.glob('/somedir/*.txt')
for f in filelist:
f = os.path.basename(f)
df.loc[df['Y'] == f, 'X'].item()
在这个程序中,我创建了一个泛型方法,其中第二个参数扩展了第一个参数,但是当我传递String作为第一个参数和整数数组作为第二个参数时,程序也运行得很好。当Integer不扩展字符串时,为什么它不会给出编译时错误?
class GenericMethodDemo {
static <T, V extends T> boolean isIn(T x, V[] y) {
for (int i = 0; i < y.length; i++) {
if (x.equals(y[i])) {
return
如果之前有人问过类似的问题,我向您道歉。 我有一个任务,我需要一个函数,这个函数需要一个unix时间列表和一个pandas df。 pandas df有一个表示unix时间的列、一个表示纬度的列和一个表示经度的列。 我需要从df中提取纬度,其中df unix时间与传递给函数的列表中的unix时间匹配。 到目前为止,我有: ` `def nl_lat_array(pandas_df,unixtime_list): lat = dict()
data = pandas_df
for x, row in data.iterrows():
if data[data[
我有两个数据帧df1有3列cust_id,名字df2有1列cust_id
对于df2中的每一行,我想从df1中提取数据并附加到df3中,df3有3列cust_id、name、姓氏
我试过这个
for i,r in df2.iterrows():
data = df1[df1[cust_id]==r]
pandas.concat(data,df3)
上面的内容给了我一个错误:第一个参数必须是可迭代的熊猫对象,您传递了一个类型为"DataFrame“的对象。
我试过其他的
for i,r in df2.iterrows():
data = df1[df1[
我正在处理一些Pandas数据格式,但我不太明白为什么允许一些布尔运算符在.loc-selector中工作,而另一些则给出一个错误。准确地说,让我们以以下数据为例:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
'B': 'one one two thr two two one thr'.split()})
现在,'two' == 'two
在试图构建Django API时,我总是会遇到错误。
我有一节课:
from uuid import UUID
from django.shortcuts import render
from django.http.response import JsonResponse
from django.http.request import HttpRequest
from rest_framework import viewsets, status
from rest_framework.parsers import JSONParser
from rest_framework.response
我正在尝试根据多层列来筛选行。我不能确定我的数据是否有错误 df[df[[('description','type')]].isin(["Filter1","Filter2"])]
>> TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'float' 如果我尝试转换为字符串,我得到相同的错误 df.loc[:,[('description','type')]]