据我所知,我目前更改pandas数据框中的值的方法还远远不是最优的,并且确实损害了我的工作流程。 示例:我想检查是否在另一个数据帧中找到了一个名称,如果是,使用第一个数据帧中搜索到的名称的iloc放入该数据帧中的值: for idx in id_list_of_names:
name = df["name"].iloc[idx]
if name in df_two["name"].values:
df["value"].iloc[idx] = df_two["value"][d
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
我有一个使用python和pandas的快速脚本,它应该比较两个excel表,获取我需要的信息,并创建一个新文件。但是,当它创建新文件时,或者如果我只是为了测试而打印它,那么根据我合并的位置(右边的左边),其中一列是空的。
import pandas as pd
base_data = pd.read_excel("UpdatedList.xls") - #this sheet has Names and clock number
today_data = pd.read_excel("LocationUP.xlsx") - #this sheet h
当从两个现有列创建新列时,为什么pandas要抛出一个SettingsWithCopyWarning
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
跑步时
df['c'] = df['a'] - df['b']
但跑的时候不行
df.c = df['a'] - df['b']
此外,c列是使用df['c'
我有2个具有公共列/键(x,y)的pandas dataframes df1 & df2。
我想在键(x,y)上进行"(df1 & not df2)“式的合并,这意味着我希望我的代码只在df1中返回包含(x,y)行的数据帧&而不是在df2中。
SAS具有相同的功能
data final;
merge df1(in=a) df2(in=b);
by x y;
if a & not b;
run;
谁能优雅地在熊猫中复制相同的功能?如果我们能在merge()中指定how="left-right“,那就太好了。
我希望使用pandas dataframes在python中重新创建一个我通常在SQL中运行的连接(但不能,因为我们的presto版本不会运行jsonb列,我需要用jsonb列来过滤其中一个表): SELECT
t1.a,
t1.b
FROM t1
JOIN df2 ON t1.a = t2.a
AND t1.b BETWEEN t2.c AND t2.d 有没有办法用python中的dataframe而不是SQL中的表来设置它?
在尝试使用pandas合并两个数据帧时,我收到了这样的消息:"ValueError: array太大了。“我估计合并后的表将有大约50亿行,这对于我的8 8GB的计算机来说可能太多了(这是仅受我的RAM的限制还是内置于pandas系统中?)。
我知道一旦我有了合并表,我将计算一个新的列,然后过滤行,在组中寻找最大值。因此,最终的输出表将只有250万行。
我如何分解这个问题,以便可以在较小的部分上执行此合并方法并构建输出表,而不会遇到RAM限制?
下面的方法对于这些小数据可以正常工作,但对于较大的真实数据则失败:
import pandas as pd
import numpy as n
我有一个包含几个csv文件(5k+)的文件夹,要使用它们,最好有相同的变量名和列数。但事实并非如此。 为了继续进行清理,我想根据它们的列创建一些子文件夹。例如,如果两个或多个csv具有相同的列和变量名,则使用它们创建一个子文件夹。 到目前为止,我找到了如何组合所有文件,但我不知道将条件与匹配的列子文件夹放在哪里。 import glob
import pandas as pd
extension = 'csv'
all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format(extension))]
col_