我有一个类似下面的表-唯一的ID和名称。我想返回任何重复的名字(基于匹配的第一个和最后一个)。 Id First Last
1 Dave Davis
2 Dave Smith
3 Bob Smith
4 Dave Smith 如果我没有ID列,我已经设法返回了所有列的重复计数。 import pandas as pd
dict2 = {'First': pd.Series(["Dave", "Dave", "Bob"
我有一个包含两列时间序列数据的pandas数据帧。在我的实际数据中,这些列足够大,如果没有数据着色器,渲染就会很笨拙。我正在尝试比较这两个时间序列中的事件。但是,我需要能够分辨出哪个数据点来自哪个列。下面是一个简单的函数示例。如何让A列和B列使用不同的颜色映射? import numpy as np
import hvplot.pandas
import pandas as pd
A = np.random.randint(10, size=10000)
B = np.random.randint(30, size=10000)
d = {'A':A,'B'
当我在一个skipna=False上使用agg方法时,我想设置DataFrame。
我的DataFrame有许多(动态)列。我正在执行groupby并使用agg进行聚合,如
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2], "B": [np.nan, np.nan], "C": [0, 0]})
# the sum of B is 0.0
df.agg({"A": "sum", "B": "sum&
我有一些JSON数据转换成一个熊猫DataFrame。我希望找到其字符串内容匹配多词短语列表的所有列。
我正在使用大量的Twitter JSON数据 (因此Twitter API的使用不适用)。这个JSON被转换成一个Pandas DataFrame。其中一个可用的列是text,它是tweet的主体。一个例子是
We’re kicking off the first portion of a citywide traffic calming project to make residential streets more safe & pedestrian-friendly, next
我必须将一个数据帧中的值替换为另一个数据帧中的值。 下面的示例可以工作,但我有额外的步骤,以便用"new“列中的值替换"first”列中的值,然后删除"new“列。 In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame([['A', 'X'],
...:
有没有办法检查一列是否存在于Pandas DataFrame中?
假设我有以下DataFrame:
>>> import pandas as pd
>>> from random import randint
>>> df = pd.DataFrame({'A': [randint(1, 9) for x in xrange(10)],
'B': [randint(1, 9)*10 for x in xrange(10)],
我想计算一个分组的pandas dataframe列中字符串的出现次数。
假设我有以下数据帧:
catA catB scores
A X 6-4 RET
A X 6-4 6-4
A Y 6-3 RET
B Z 6-0 RET
B Z 6-1 RET
首先,我想按catA和catB分组。对于这些组中的每个组,我希望在scores列中计算RET的出现次数。
结果应该如下所示:
catA catB RET
A X 1
A
我已经编写了几个步骤来处理一些文件(如果您很好奇,但这与我的问题无关:)的代码,为其他人编写的软件分析它们做好准备。
这对于使用上述软件进行分析是必要的。
现在,我正在尝试使用pandas DataFrame,稍后我打算将其写入文本文件。我还试图通过键入\#来转义这个特殊字符,但是它会报错:“SyntaxError: unexpected character after line continuation character.有人知道如何解决这个问题吗?这样我就可以用一个#字符作为结果数据库的标题行了。”
import pandas as pd
I_notid_lst = ["1
我肯定有人曾问过这样的问题,但我目前的努力并没有找到解决办法。
我有一列文本值,例如:
import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame({'text':['a','bb','cc','4','m','...']})
print(df2)
text
0 a
1 bb
2 cc
3 4
4 m
5 ...
“text”中的列由字符串、in、floats和nan类型数据组成。
我试图将文本列中的每个数字(int/float)中
如何仅聚合pandas中的特定列?
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],
'B': [1, 2, 3, 4],
'C': np.random.randn(4)})
df.groupby('A').agg(['max']) #works as expected, but gives values for col B & C
df.groupby('A&