我有以下pandasdataframedf：DescriptionCode0Apples0141Oranges0152Bananas0173Grapes021我需要将它转换为元组的元组,如下所示：my_fruits=(('Apples','014'),('Oranges&#03

因此,对于广义的方法：df=[['A','B']](dataframeisactuallybiggerbutforsimplicity)SC=df[['A','B']].groupby('A').agg({'B':['mean','std']})我正在尝试将此输出恢复为原始df,因此输出可以是：df=[[

我有一个数据框,如：groupsidsnumbersgroup3id489group1id150group1id130group1id290group2id489group2id676group3id490并且它想要通过groupby组找到重复的id并获得一个新的数据框,只有按组重复的ID,例如：group1id150group1id130group3

我目前正在尝试使用matplotlib和pandas库绘制一个相当小的数据集.数据集的格式是CSV文件.这是数据集：DATE,UNRATE1948-01-01,3.41948-02-01,3.81948-03-01,4.01948-04-01,3.91948-05-01,3.51948-06-01,3.61948-07-01,3.61948-08-01,3.91948-09-01,3.81948-10-01,3.7194

我在pandas中有以下数据帧IDBalanceATM_drawingsValue11005034511503323321001003332100100234我想要所需格式的数据ID

我有这个房地产数据：neighborhoodtype_propertytype_negotiationpriceSmallvillehouserent2000Oakvilleapartmentforsale100000KingBayhouseforsale250000...我创建了一个函数,通过您输入

我有一个概念上看起来如下的数据框：df=pd.DataFrame({"a":[1,1,1,2,2,3],"b":["a","a","c","a","d","a"],"c":["2","3","4",&qu

我有一个有两列的数据框countriesdataUnitedstatesofamerica(USA)1india132我想以这种格式从行获取数据countriesdataUnitedstatesofamerica1india

我想从Teradata中提取一个表作为Python数据框.我知道如何完成这一步.接下来我想在数据上运行算法来转换它,但是我想要.一旦我完成了在Python中操作数据,我希望将结果数据框保存为Teradata中的新表,以便我可以与数据库中的其他表执行连接.我的问题是如何将python数据帧保存回数据库,

我正在寻找一个解决方案来删除我的数据框中的重复列索引–我需要做的是逐行添加重复列中的值,然后只保留这些列中的一个与总和值df=pd.DataFrame(np.array([[0,0,0,1,0,0,0],[0,1,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,1]]),columns=[1,1,2,2,2,3,3],index=[

我有这样的数据帧：>>>df1overall0class1-10/class2-11/class3-131class3-31/class2-22/class1-232abc/def/xyz/prq我想计算3列class1,class2&如果在’整体’中找到它们,则为class3.期望的o/poverall

我有一个包含1739行和1455列的大型数据帧.我想找到每行150个最低值(不是第150个值,而是150个值).我用一个基本的for循环遍历行.我尝试了df.min(axis=1),但它只给出了一分钟.而且rolling_min函数也没有成功.是否有任何现有功能,我可以输入我想找到的值的数量.min？我的最终目标

我有一个名称和列表的数据框,如下所示：|Name|value||:-----|------:||A|[1,4,7]||A|[9,2,5]||A|[6,9,3]||A|[1,4,7]||A|[9,2,5]||B|[6,9,3]||B|[1,4,7]||B|[9,2,5]||B|[6,9,3]||B|[1,4,7]|我想将此数据帧重新

importpandasaspdd={'A':[1,2,3,4],'B':[[[1,2],[2,3]],[[3,4],[2,5]],[[5,6],[5,6],[5,6]],[7,8]]}df=pd.DataFrame(data=d)C=[1,2,3,4,5,6,7,8]我有一个pandas数据帧,并希望将C列表的每个元素附加到B的每个嵌套列表中,维护结构,以便生成的数据帧为：'A':[1

我是Python的新手,我正在尝试制作一个布尔数组的图.但是,我收到了一个错误,尽管其他人似乎没有绘制布尔数组的问题.对于数字数组,它按预期工作.所以,下面的代码工作正常.importpandasaspdseries_numeric=pd.Series([0,1,0])series_numeric.plot()但是,对于布尔数组,会

有人可以解释一下我发生了什么,或者我错过了一些非常明显的东西？importpandasaspddf=pd.DataFrame([[0.0094909865]])df=df.round(9)print(df)这给了我0.009490986.我期待圆形值0.009490987有人可以帮我理解吗？我正在使用Pandas’0.20.3′解决方法:好问题.这是一个无

Stata具有函数expand,其将行添加到对应于特定列中的值的数据库.例如：我有：df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3],"B":[3,4,5]})AB013124235我需要的：df2=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,2,3,3],"

我有一个大型DataFrame(大约4e07行).在对它进行求和时,无论是在列选择之前还是之后,我得到2个显着不同的结果.此外,类型从float32更改为float64,即使总计都低于2**31df[[col1,col2,col3]].sum()Out[1]:col19.36e+07col21.39e+09col36.37e+0

我有时间和电压的数据点,创建如下所示的曲线.时间数据是array([0.10810811,0.75675676,1.62162162,2.59459459,3.56756757,4.21621622,4.97297297,4.97297297,4.97297297,4.97297297,4.97297297,4.97297297,4.97297

试图读取MSExcel文件,版本2016.文件包含几个包含数据的列表.从DataBase下载的文件,可以在MSOffice中正确打开.在下面的示例中,我更改了文件名.编辑：文件包含俄语和英语单词.最有可能使用Latin-1编码,但编码=’latin-1’没有帮助importpandasaspdwithopen('1.xlsx','r',e

我使用pandas.Series.value_counts来计算用户的性别.但是我还需要获得结果的关键点来绘制绘图并使用键作为绘图的标签.例如,data.gender.value_counts()的结果是：female6700male6194brand5942unknown1117我需要得到一个清单[‘女性’,’男性’,’品牌

参见英文答案>ConvertingaPandasGroupByobjecttoDataFrame                                    8个我有一个问题,在这个例子中简化了.考虑一下这个PandasDataFrame,df_a：df_a=pd.DataFrame([['1001',34.3,'red'],['1001',900.04,'r

我一直在努力解决分组,组合和转换的问题.我目前的解决方案是：df=df.groupby(level='lvl_2').transform(lambdax:x[0]/x[1])但这并没有解决我问题的某些部分.假设代码如下：importpandasaspdimportnumpyasnpimportdatetimetoday=datetime.date.today()today_1

如何从谷歌驱动器导入MS-excel(.xlsx)文件到colaboratory？excel_file=drive.CreateFile({'id':'someid'})确实有效(驱动器是pydrive.drive.GoogleDrive对象).但,printexcel_file.FetchContent()返回无.和excel_file.content()抛出：TypeErrorTraceback(mostrecen

我有一个带有DateTimeIndex的pandasDataFrame：AB2016-04-2518:50:06440.967796201.0496002016-04-2518:50:13441.054995200.7670342016-04-2518:50:20441.142337200.484475...2016-07-2718:50:06440.967

我有一个Pandas数据框,看起来像：importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({"Dummy_Var":[1]*12,"B":[6,143.3,143.3,143.3,3,4,93.9,93.9,93.9,2,2,7],"C":[4.1,23.2,23.2,

我从列表列表中创建了一个pandas数据帧importpandasaspddf_list=[["a","1","2"],["b","3",np.nan]]df=pd.DataFrame(df_list,columns=list("ABC"))>>>ABC0a121b3

假设我有一个包含这些列名的数据框：['a','b','c','d','e','f','g']我想将名称从’c’更改为’f'(实际上将字符串添加到列的名称),因此整个数据框列名称将如下所示：['a','b','var_c_equal','var_d_equal',&#

我试图生成一些随机时间序列,其中包括周期性(例如销售),指数级下降(例如,Facebook喜欢帖子),指数级增长(例如比特币价格),通常增加(股票代码)等等.我可以产生一般性增长/减少时间序列如下importnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpyimportsqrtimportmatplotlib.pyplo

我的数据框有一个字符串列,可以包含长字符串.我想获得一个唯一字符串列表,以及每个包含行索引的唯一字符串的列表.我可以想到两种方法.>首先使用.unique()获取唯一列表,然后遍历数据帧以构建索引列表,其中每个唯一值都显示出来>使用.groupBy()创建组并获取每个组中的行索引列表