这里我读了一个文件"userdata.xlsx":
ID Debt Email Age User
1 7.5 john@email.com 16 John
2 15 john@email.com 15 John
3 22 john@email.com 15 John
4 30 david@email.com 22 David
5 33 david@email.com 22 David
6 51 fred@email.com 61 Fred
7 11 fred@email.com 25 Fred
8
我有一个pandas数据框,它的一个列包含一些字符串。我想根据字数将该列拆分成未知数量的列。 假设我有DataFrame df: Index Text
0 He codes
1 He codes well in python
2 Python is great language
3 Pandas package is very handy 现在,我想将text列划分为多个列,每个列包含2个单词。 Index 0 1 2
0
从这个问题:Python: Best Way to remove duplicate character from string答案: ''.join(ch for ch, _ in itertools.groupby(string_to_remove) 我知道如何删除重复的字母只存在于彼此相邻的位置,如何将此解决方案应用于pandas中的列? df: df=pd.DataFrame({'A':['ODOODY','LLHHEELLO'],'B':['NNMminee','DDasdss&
我有这样的数据:
nt
12062 Python Pandas: Create new column out of other columns where value is not null
12063 Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()
12064
12065 Python - Pandas - create “first fail” column from other column data
12066
12067
12068 Creating new column in
这里是一个带有多索引列的Pandasv0.14.0数据帧。
> import pandas as pd
> import numpy as np
>
> rng = pd.date_range('1/1/2001', periods=6, freq='H')
> mi = [(dt, i) for dt in rng for i in range(2)]
> f = pd.DataFrame(np.random.randn(len(mi), 2),
> index = pd.MultiIndex.from_tuples
我有一个函数,它接受dataframe列并根据特定条件返回一个布尔掩码:
def is_downtrending(close):
out = np.full(close.shape, False)
for i in range(close.shape[0]):
# if we've had two consecutive red days
if (close[i] < close[i - 1]) and (close[i - 1] < close[i - 2]):
out[i] = True
我的帖子类似于另一篇这样的文章:,但是我收到了一个错误。
假设:
我有一个数据文件df
A B C D
0 foo one -2.0 0.5
1 bar one -1.5 -1.5
2 foo two -0.5 -0.8
3 bar three -0.0 0.7
4 foo two -1.5 0.9
5 bar two 1.5 0.6
6 foo one -0.0 -0.4
7 foo three 0.5 1.8
我想要创建另一个列E,它具有c' each group when group
我有一个从csv文件读取的数据帧y,它有两列,一列用于文本,另一列用于投票
>>> y = pd.read_csv("./path/to/my/doc.csv",encoding="utf-8")
>>> y
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 43977 entries, 2 to 72308
Data columns:
vote 43977 non-null values
text 43977 non-null va
我是Python和Pandas的新手。我有以下DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C','C','C'], 'b':[1,3,1,2,3,1,3,3]})
a b
0 A 1
1 A 3
2 B 1
3 B 2
4 B 3
5 C 1
6 C 3
7
我有下面的数据框架。 Column_1 Column_2
Name Xxxx
Age 28
Gender M
Name yyyy
Age 26
Gender F 我的预期输出是 Name Age Gender
Xxxx 28 M
yyyy 26 F 我尝试过df.T(),但它将每个姓名、年龄和性别写到单独的列中。 如何在python/pandas中实现上述输出。