我有一个Pandas DataFrame,包含i、行和j列。我希望将这个DataFrame中的值替换为第二个DataFrame中的所有值,后者具有相同的i行,但有k列,其中k是j的子集。
有效的办法是:
for col in df2.columns:
df1[col] = df2[col]
有没有一种更快、更无头绪的方法?
我有以下pandas (pd)数据帧:
> df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[4,5,6], 'z':[7,8,9]}, index=['one', 'two', 'three'])
> df
x y z
one 1 4 7
two 2 5 8
three 3 6 9
和一系列:
s = pd.Series([99,99,99])
当我尝试将b中的这些值分配给df中的某个列时,我没有得到任何错误,但该列中
给定一个pandas dataFrame,如何将多个数值列(其中x≠1表示值存在,pandas值不存在)转换为成对分类数据框?我知道这类似于one-hot解码,但列并不完全是one - hot。 举个例子: df
id A B C D
0 3 0 0 1
1 4 1 0 0
2 1 7 20 0
3 0 0 0 4
4 0 0 0 0
5 0 1 0 0 结果将是: df id匹配 result
0 A
0 D
1 A
1 B
2 A
2 B
2 C
3 D
5 B
我在我的数据集上使用statsmodels.api。我有一张熊猫系列的清单。熊猫系列有键值对。键是列的名称,值包含数据。但是,我有一个序列列表,其中的键(列名)是重复的。我想将熊猫列表中的所有值保存到一个单独的数据中,其中列名是熊猫系列的键。列表中的所有系列都有相同的键。我希望将它们保存为一个单一的数据框架,这样我就可以将数据作为CSV导出。是否知道如何将键保存为df的列名,然后让值填充其余的信息。
列表中的每个系列都返回如下内容:
index 0 of the list: <class 'pandas.core.series.Series'>
height
假设我有一个数据
df = pd.Dataframe({'A': [6,5,9,6,2]})
我也有一个数组/系列
ser = pd.Series([5,6,7])
如何将本系列作为新列插入到现有的df中,但从特定索引开始,而将缺失的索引“填充”为nan (我认为熊猫会自动这样做)。
即。psuedo代码:
insert ser into df at index 2 as column 'B'
示例输出
A B
----------
1| 6 | Nan
2| 5 | 5
3| 9 | 6
4| 6 | 7
5| 2 | Nan
我有一个dataFrame,我想要一个特定行的范围,同时一个由一个连续的列范围加上一个额外的列组成的范围。其中包括一段生成这样一个dataFrame的代码。
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(5)
dF = pd.DataFrame(np.random.randint(100, size=(100, 6)),
columns=list('ABCDEF'),
index=['R{}'.format(i) for i in rang
根据另一个函数,我需要在Pandas系列(列)中重新定义值。
在迭代过程中,在得到结果之后,我不想查找这个系列两次,因为我想它是浪费时间的,而不是必需的。
例如:
import pandas as pd
s = pd.Series(['A', 'B', 'C'])
for index, value in s.items():
s[index] = func_hard_to_vectorized(value) # lookup again!!!
用C++,的话来说,“如何获得那个单元格的引用?”
我想要的是:
import panda
假设我有以下数据帧: import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['Jim','Bob','Tim','Sal','Mel'],
'Time': [7,7,7,8,9],
'Value':[15,13,17,6,27]})
Out[1]:
Name Time Value
0 Jim 7 15
1 Bob
我正在尝试向Geopandas (0.4.0)中的geodataframe添加一个列,其中包含来自地理序列的单个值(点),以用于进一步的计算。 但是,在简单地创建一个新列并直接分配地理序列之后,我注意到新列中填充了NaN。 如果我使用shapely对象本身,我收到以下错误消息:“AssertionError:新值的形状必须与管理器形状兼容” 示例如下: import pandas as pd
import numpy as np
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
# create some geometry
我的名字是Nick,我是编程新手。我最近完成了Codeacademy的使用Python分析金融数据的课程。我已经开始做我自己的一些项目,但我遇到了一个障碍。 我正在使用pandas-datareader从美联储API (FRED)导入股指每日收盘价数据: import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
start = datetime(2020, 1, 1)
sp