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
python pandas的新手,需要删除重复的索引行,并根据一列的标志在重复行中只保留一行,示例如下: Index value 1 value2 flag
1 10 20 on
1 30 40 off
2 11 22 on
2 32 42 off
3 12 22 on
3 33 43 off 根据index和flag cloumn进行过滤后,输出应为: Index value 1 value2 flag
1 1
我的数据库中有许多以制表符分隔的文件,它们有7列,标题分别为'name','taxID','taxRank','genomesize','numReads','numUniqueReads','abundance‘。我想写一个程序,它一般会调用一个文件(就像使用sys.argv),一次引入一个文件,并保留0,1,4列(名称,taxID和numReads)。我正在尝试(非常糟糕)用Python来做这件事。 with open (sys.argv[1], 'r') as f:
好的,这看起来应该很容易与合并或连接操作,但我无法破解它。我在熊猫公司工作。
我有两个数据帧,它们之间有重复的行,我想以一种不重复行或列的方式组合它们。会像这样工作
df1:
A B
a 1
b 2
c 3
df2:
A B
b 2
c 3
d 4
df3 = df1 combined with df2
A B
a 1
b 2
c 3
d 4
我尝试过的一些方法是选择一个中的行,而不是另一个行(一个XOR),然后追加它们,但是我不知道如何进行选择。我的另一个想法是附加它们并删除重复的行,但我不知道如何执行后者。
我有两个独立的pandas数据帧(df1和df2),它们有多个列,但只有一个公共列('text')。
我希望在df2和df1共有的列的任何行中找不到匹配的df2中的每一行。
df1
A B text
45 2 score
33 5 miss
20 1 score
df2
C D text
.5 2 shot
.3 2 shot
.3 1 miss
结果df (删除包含未命中的行,因为它出现在df1中)
C D text
.5 2 shot
.3 2 shot
在这
这是我第一次使用Stack。抱歉,如果我重复了一个已有的主题,但如果我发现堆栈中如何比较两列,我不知道如何完成我的工作。我必须用csv,A和B。在A中有一个名字和ids的列表,在B中只有一个名字和其他信息的列表。这两个文件的行数不同。我想编写一个读取A和B文件的python脚本,并将它在A中找到的it写入一个专用列,前提是A的名称和B的名称相同。我不想使用excel,我正在努力提高我的python技能,因为我正在使用越来越多的matplotlib,pandas,seaborn for dataviz。有什么想法吗?非常感谢,如果我滥用了stackoverflow问题系统,我很抱歉
Trix
非常感谢您的阅读。
我有一个大约200,000行和46列的pandas数据帧。其中23列以"_1“结尾,另外23列以"_2”结尾。例如:
forename_1 surname_1 area_1 forename_2 surname_2 area_2
george neil g jim bob k
charlie david s graham josh l
pete keith k
我有两只熊猫DataFrames df1和df2,它们的格式相当标准:
one two three feature
A 1 2 3 feature1
B 4 5 6 feature2
C 7 8 9 feature3
D 10 11 12 feature4
E 13 14 15 feature5
F 16 17 18 feature6
...
和df2的格式相同。这些DataFrames的大小分别为175 MB和140 MB。
m
我试图使用Python将重复的数据排成一行。
让我给你举个例子:
“原始”数据具有重复数据。
“目标”是我正在努力实现的目标。
我该怎么做呢?
如果我用Pandas,它会是什么样子?
顺便说一下,我正在从csv文件中获得原始数据。
PatientID Model# Ear SerNum FName LName PName PPhone
P99999 300 Left 1234567 John Doe Jane Doe (999) 111-2222
P99999 400 Right 2345678 Jo