考虑一个按列分组的数据帧。 example = pandas.DataFrame({
'A': numpy.arange(100) // 10,
'B': numpy.nan
}) 现在,我希望通过对每个组进行一些计算来更新一个列。结果是一个序列,而不是像平均值或中位数那样的单个聚合数。一种解决方案是: for a, rows in example.groupby('A'):
# Some update that is performed per group
some_update = numpy.arange(
我是R的新手,我希望从我的dataframe中获得一个新的数据集,其中包括一个新列,该列表示dataframe现有列(称为Total )中值的median。后者包括大约5,000项个人意见。我有点困惑如何继续这项工作,因为中位数需要根据以下标准计算:房产、月份、年份和市场
目前,我的dataframe (让我们称之为mydata1)如下(前5行所示):
Property Date Month Year Market TotalExtras
ZIL 1-Jan-15 1 2015 UK 450.00
ZI
考虑以下数据帧: b c d e f g h
0 6.25 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
1 32.50 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
2 16.75 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
3 29.25 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
4 21.75 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
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vaex是一个类似于pandas的库,它提供了一个dataframe类,我正在寻找一种按行和列访问特定单元格的方法 例如: import vaex
df = vaex.from_dict({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6]})
df.a[0] # this works in pandas but not in vaex
我有一个完成以下要求的功能:
对于每一行,如果行中50%或更多列高于中位数,则确定该行的列值是否高于相应列的中值(),删除行。
我试图通过以下功能来完成这一任务:
def remove_rows(df):
col_count = len(df.columns)
remove_rows = []
for idx, row in tqdm(df.iterrows(), total=df.shape[0]):
count = 0
for col in df.columns:
if int(count) >= in
我的问题类似于
但是,这个问题询问了如何将两个字典合并到一个dataframe中,使用字典作为列。在我的例子中,字典是dataframe的行。MRE:
foo ={‘平均数’:0.11,‘中位数’:0.09,'p90':0.24} bar ={‘平均数’:0.10,‘中位数’:0.09,'p90':0.20} }
我想要这样的数据文件:
set mean median p90
foo 0.11 0.09 0.24
bar 0.10 0.09 0.20
我怎样才能创建它?
我有一个有15列和5000行的DataFrame。在DataFrame中有4列包含NaN值。我想用中位数代替这些数值。
由于有几个列,我想通过一个for-循环来实现这一点。这些是列号:1、5、8、9。每列的NaN值得到相应的中值。
我试过:
for i in [1,5,8,9]:
df[i] = df[i].fillna(df[i].transform('median'))
在使用熊猫读取.csv文件,然后使用rpy2包将其转换为R数据后,我使用一些R函数(也通过rpy2)创建了一个模型,现在我想将模型的摘要转换为pandas (这样我就可以将其保存为.csv文件或用于其他目的)。
我遵循了熊猫网站上的说明(来源:),以便找出答案:
import pandas as pd
from rpy2.robjects import r
import sys
import rpy2.robjects.packages as rpackages
from rpy2.robjects.vectors import StrVector
from rpy2.robjects imp
我想检查pandas.DataFrame列是否包含特定值。例如,这个玩具Dataframe在"two"列中有一个"h"
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
np.array(list("abcdefghi")).reshape((3, 3)),
columns=["one", "two", "three"]
)
df
one two three
0 a b c
1 d e f
2 g h i
此问题是以下问题Check if pandas column contains all elements from a list的扩展 在问题中,为了派生输出,在Pandas列中检查列表的所有成员。我需要检查列表的一个或多个元素,即即使列表中只有一个元素与pandas列中的元素匹配,我也希望在输出中考虑这一点 示例数据将为 frame = pd.DataFrame({'a' : ['a,b,c', 'a,c,f', 'b,d,f','a,z,c']})
letters = ['a','
我正在使用Python的pandas库处理Excel文件中的一些数据,并根据这些数据创建两个新列。我想将这些列添加到Excel文件中现有列的最右侧,而不会扰乱已经存在的数据。由于这个原因,我不能使用pd.to_excel(),因为这会覆盖现有的数据,并且整个工作表都会丢失其格式。
我正在查看OpenPyXL以保存新数据(必须读取文件两次并不是很好,但是使用OpenPyXL处理头并将它们传递给pandas在我看来有点混乱)。问题是ws.append()函数在第一列(A列)的底部插入数据,我想在第一个可用空闲列(例如C和D列)的顶部(第1行)插入数据。理想情况下,这应该从两个pandas Seri
alcohol file import pandas as pd
import statistics as st
def median_1(table):
print(table.median())
def median_2(table):
print(st.median(table))
# Reading the excel file and sorting the value according to the X column
file=pd.read_excel("C:\\Users\\hp\\Desktop\\alcohol.xls").
我有CSV文件: lang
12345,it
77777,en 第一行是标题。我的表有一列lang。在接下来的每一行中,都有两个值: index和value。 当我用pd.read_csv(path)的Pandas阅读这张表时,我得到了下一个DataFrame结构: lang
12345 it
77777 en 但是当我通过df.to_csv(path)将它保存回CSV时,我在CSV文件的头之前得到了冗余的,: ,lang
12345,it
77777,en 似乎pandas处理这个逗号就像处理未命名的列一样,当我下次阅读这个文件时,我得到了这个DataFrame结构:
我有一个带有dtype('int64')列的dataframe。列中的值从0到10不等。dataframe有770 K行和56列的不同类型。当我运行下面的代码时,我得到了dtype('int64')。我本以为结果至少会降到int32或int16。下面是一个可复制的例子。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([x for x in range(10)]*77000, columns=['recommendation'])
df.dtypes
df.recommendation.apply(lambda x: