我正在处理一个pandas数据帧,我希望在每一行中找到最远的非空值,然后颠倒这些值的顺序,并输出一个行值颠倒的数据帧,而不会在第一列中留下空值。本质上颠倒了列的顺序并将非空值向左移位。 在: 1 2 3 4 5
1 a b c d e
2 a b c
3 a b c d
4 a b c 输出: 1 2 3 4 5
1 e d c b a
2 c b a
3 d c b a
4 c b a
我有两个DataFrames,两个国家都是1--首先是183行,2--第二行是156行--它们都有相互导入的信息,我需要第一列的一列和第二列的一列,我的目标是创建一个单一的Dataframe,包含我需要的两个列,以及两个数据名通信的包含的名称。
这就是我所做的,我得到的信息
for i in range(183) :
for j in range(156):
if df['Country'][i]==df_happy['Country or region'][j]:
df.drop(i,axis=0,inplace
我正在尝试创建一个宏,用于检查列中的重复值,如果找到,则合并这些行。 我已经尝试使用循环来检查每个cell和cell.Offset(1,0),如果它们相等,则将它们合并。然后将格式从该列复制到相邻列。 这张图片显示了我正在努力实现的目标。 ? 我只尝试合并一列(E),但问题是它一次只检查两个单元格,所以它不会合并5个相同的值。如果最后一行被合并,它也会变得混乱。一旦选中的列被合并,我只需将格式复制到相邻的适当列。 Sub Merge()
Dim lastRow As Long
lastRow = ActiveSheet.Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).
我正在尝试使用zscore从我的数据集中删除异常值。只有一列,'Amount‘是数字,所以如果'Amount’包含一个被归类为异常值的数字,我想要删除整个行。这是我的代码,我将整个数据集称为' data‘
“”“
#Change 'Amount' data to numeric
Data['Amount'] = pd.to_numeric(Data['Amount'])
#Calculating and printing zscore
z = np.abs(stats.zscore(Data['Amount
我有一个english_words数据集,我加载到一个熊猫数据集。dataframe中包含的数据只是english_words的一列,大约有58109行。当我试图对单词进行任何数据操作时,我会得到以下错误:
for i in range(0,len(english_words):
print(i,english_words[0][i])
我希望看到所有的文字打印在我的数据。
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-8c
我有一个充满字符串的pandas数据帧,一些字符串在2个或更多连续的列中找到。我只想检索那些在上一列中没有找到的字符串实例。我还想拥有每个这样的string实例的dataframe列。
因此,如果我的数据帧如下所示
A B C D
a 'x' 'a' 'r' 'a'
b 'y' 'y' 'b' 'b'
c 'z' 'x' 'x' 'y'
我有两个数据,我想比较熊猫,一个太大,不适合记忆,另一个更小,适合记忆。
dfSmall:
cat1 cat2
foo bar
foo tiger
foo spam
bar spam
(5000 rows)
dfLarge:
cat1 cat2 cat3
foo dog green
foo tiger blue
foo snake green
foo bird pink
bar dog orange
...
(>1 million rows)
我使用过dask.dat
有点新的和学习Python,但我认为这是一个简单的,但我有麻烦。我需要为一列中的每一行找到5个数字的平均值,这是通过进入excel中的csv并检查我的数字来完成和确认的。现在我只需要返回最大值。我试过几件事,但似乎没能成功。不允许使用第三方软件包,如Pandas等。
这是我的密码:
def no_avg(in_file):
with open(in_file, newline='', encoding='utf-16') as file:
data = csv.reader(file, skipinitialspace=True, del
我正在尝试跨多个工作表集成几个表,但全部集成在一个工作簿中。目前,我正在使用Power从所有工作表上的表中获取数据,以便在第一个工作表的概述中显示。
例如,请考虑以下几点:
表1-
Date Time Note
01/02/03 13:59 First entry
03/04/05 08:36 Second entry
表2-
Date Time Type
02/03/04 19:19 Cold
06/07/08 07:22 Hot
概述-
Date T