我正在尝试从官方的熊猫文档中做。因此,pandas.DataFrame.fillna基本上填充了dataframe的"myc“列中的NaN值,其值为1。
数据数据
df
myc B C D
0 NaN 2.0 NaN 0
1 0.2 4.0 NaN 1
2 NaN NaN NaN 5
3 NaN 3.0 NaN 4
代码1
values = {'myc': 1}
df.fillna(value=values)
结果目标1
myc B C D
0 1.0 2.0 NaN 0
1 0.2 4.0 NaN 1
假设数据框架的示例df
A
0 4.3
1 75
2 8.5
3 4.0
4 98
我需要将每个值从列A移动到每一列--每列一个值:
从第二个值开始:移动到第二列B,
第三个值到第三列C,
等等..。
期望输出:
A B C D E
0 4.3 NaN NaN NaN NaN
1 NaN 75 NaN NaN NaN
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN
3 NaN NaN NaN 4.0 NaN
4 NaN NaN NaN Nan 98
一个想法是将每个值复制到第二
Python 3.9和Pandas 1.3.4 下面是我正在使用的数据框架: First name Last Name
Freddie Mercury
John Lennon
David Bowie
Joseph
Jovi 我希望df["Full name"] = df["First name"] + df["Last name"]的结果能够产生一个结果,即使它没有同时填充名字和姓氏列。 所以df["Full name"]= Full name
Freddie Merc
我尝试过以下几种说法:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(index=[i for i in range(5)])
df.columns = ["res"+str(i) for i in range(5)]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Python35\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", lin
我想要更改一个数据框列的数据类型(从datetime64到object)。
首先,我创建数据帧:
Python 2.6.8 (unknown, Jan 26 2013, 14:35:25)
[GCC 4.7.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas as pd
>>> values = pd.Series(i for i in ran
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
我正在尝试使用python和pandas处理excell文件。这个文件有大量的列和行,但我将尝试使用这个示例来简化: Name Age Nationality Name1 Age1 Nationality1 Name2 Age2 Nationality2
Jane 32 Canada
Pedro 25 Spain
Lucas 30 Italy
我有以下数据框架,列sequence的值是一个列表:
id sequence
001 [A, B, C, E, F]
002 [A, C]
003 []
004 [D]
我想创建两个名为first和second_to_last的新列:first表示sequence列中列表的第一个元素,second_to_last表示sequence列中列表的第二个到最后一个元素。我期望新的df是这样的:
id sequence first second_to_last
001 [A, B, C, E, F] A