初始数据帧：df=IndexNatureInterval0010.0000001110.9996272211.0006073311.000612参赛作品总数约为700,000.有没有办法找到“Interval”

我有一个看起来像这样的DataFrame：dataab110.120.230.3210.520.630.7我想找到忽略b级别的每个级别的最小值,所以作为输出我正在寻找像amin10.120.5解决方法:最简单的是使用参数级别=0的min：print(

我有一个DataFramenamevalueA2A4A5A7A8B3B4B8C1C3C5我希望根据每个名称获得价值差异像这样namevaluedifA20A42A51A

如何在现有pandasDataFrame对象中的单个实例中初始化多个列？我可以在一个实例上初始化单列,这样：df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]},dtype='int')df['c']=0但我做不到这样的事情：df[['c','d']]=0ordf[['c']['d']

根据B中的值,每个A的前两个C值是多少？df=pd.DataFrame({'A':["first","second","second","first","second","first","third","fourth",

我有一个下面的数据集示例(仅显示前几行,但有193行)：country,beer_servings,spirit_servings,wine_servings,total_litres_of_pure_alcohol,continentAfghanistan,0,0,0,0.0,AsiaAlbania,89,132,54,4.9,EuropeAlgeria,25,0,14,0.7,AfricaAndorra,245,138,312,12.4,EuropeAngo

我正在努力让swarmplotot与熊猫一起工作.我有一个叫做SIAggs的3dnumpy数组,我用这样的pandas切片：rand_center={('Random_dist'):SIAggs[:,:,1],('Center_distance'):SIAggs[:,:,0]}forkey,valueinrand_center.items():rand_center[key]=pd.DataFrame(value)

我需要在Pandas索引中找到标签的整数位置.我知道我可以使用get_loc方法,但后来我发现了searchsorted.只是想知道我是否应该使用后者来提高速度,因为我需要搜索数以千计的标签.解决方法:这取决于你的用例.使用@ayhan的例子.使用get_loc,在第一次查找时创建哈希表会有很大的前期成

我有以下numpy矩阵：array([[64,22,],[58,64],[42,31])我希望得到以下内容：pd.DataFrame({'one':"6422",'two':"4231"})我的目的是将numpy.array中的每一行转换为一个字符串将用于pandas数据帧.是否有一些内置的熊猫功能来救援？解决方法:IIUC你可以使用DataFrame

我有一个熊猫系列：01152203-1让我们说我想在每两个元素上应用mean(),所以我得到这样的东西：03.019.5有一种优雅的方式来做到这一点？解决方法:您可以使用groupby按索引除以k=2：k=2print(s.index//k)Int64Index([0,0,1,1],dtype='i

dropna默认丢失任何含有缺失值的行。date=DataFrame([[1.,2.,3.],[NA,NA,NA],[1.,3.,NA],[1.,5.,NA]])clean=date.dropna()print(clean)你可能希望丢弃含有NA的行或列，传输how='all'将只丢弃含有NA的行。date=DataFrame([[1.,2.,3.],[NA,NA,NA],

我有一个df安排如下：xyz0ajjNan1biimm2ckknn3diiNaN4eNanoo5fjjmm6gNannn所需的输出是：xyzw0ajjNana1biimma2ckknnc3diiNaNa4eNan

我有一个基于不同气象站的数据集,用于几个变量(温度,压力等),stationID|Time|Temperature|Pressure|...----------+------+-------------+----------+123|1|30|1010.5|123|2|31|1009.0|202|1|

如何在不丢失格式的情况下在终端中打印df？让我们说我有这样的df：In:dfOut:TFsNoEsencialesGenesreguladosGenesReguladosPositivamenteGenesReguladosNegativamenteNoTentativodegenesasilenciarNoRealdegenesasilenciarNoTentativodegen

导入了一系列csv和xls文件,使用文件中的标题.我注意到这些标题不干净,所以当我调用它时,我得到一个错误,返回说没有这样的属性.我想要做的是与此类似的事情;使用内置函数创建导入标头的列表currentheaders=list(df.columns.values)清理那个清单(这是我坚持的部分)cleanedh

参见英文答案>SelectrowsfromaDataFramebasedonvaluesinacolumninpandas                                    14个这不是一个重复的问题,但类似于07001在上一个链接的答案中,如果我有多个标准,它只基于一个标准.我想在列

我有一个pandasmultiindexDataFrame,我想计算其在特定索引级别上的值的分位数.最好用一个例子来解释.首先,让我们创建DataFrame：importitertoolsimportpandasaspdimportnumpyasnpitem=('A','B')item_type=(0,1,2)location=range(5)idx=pd.MultiIndex.

我有以下pandas数据帧：abbob2325john1321paul2019david1714michael1424neil2211df.plot(kind='barh')我使用了熊猫情节功能.我想制作一个带有不同颜色的所有行(名称)的条形图有

我有一个.csv文件,其中包含2个单独的“日期”和“时间”列.我读了这样的文件：data1=pd.read_csv('filename.csv',parse_dates=['Date','Time'])但似乎只有’Date’列是时间格式,而’Time’列仍然​​是字符串或格式不是时间格式.当我执行以下操作时：data0=pd.read_csv('

我有以下格式的数据集：df=pd.DataFrame({'x':[1,2,3],'y':[10,20,30],'v1':[3,2,3],'v2':[13,25,31]})>>v1v2xy313110225220331330使用x设置索引列,我希望将v1和v2(V)组合的数据展平,预期输出如下：>>x

我想为JupyterNotebook上的以下pandas数据框绘制条形图.|Month|number-------------------------0|Apr|6.51|May|7.32|Jun|3.93|Jul|5.14|Aug|4.1我做了：%matplotlibnotebookimportmatplotlib.pyp

我在python2.7中有一个pandas日期帧,我想迭代这些行并获得两种类型事件之间的时间以及中间其他类型事件的计数(给定某些条件).我的数据是pandas.DateFrame,如下所示：TimeVar1EvntTypeVar2015121711911452216

我在400万行的数据框中搜索子字符串或多个子字符串.df[df.col.str.contains('Donald',case=True,na=False)]要么df[df.col.str.contains('Donald|Trump|Dump',case=True,na=False)]DataFrame(df)如下所示(有400万个字符串行)df=pd.DataFrame({'col':["verydefin

我正在设置一个Argparse解析器来通过shell读取一些用户输入.输入将用于从包含字符串和数字的pandasDataFrame中提取数据.我想在Argparse.add_argument()中自动设置type=参数以匹配相应列的数据类型.我的想法是设置像这样的Argparse参数,其中inputdata是DataFrame：forcininpu

我无法读取Pandas中的数据：输入：importpandasaspddata='a,b,c\n1,2,3\n4,5,6'pd.read_csv(StringIO(data),skipinitialspace=True)输出：NameError:name'StringIO'isnotdefined请让我知道错误发生的原因,并让我知道要导入的内容.解决方法:在这里找到解决方案：发生

Lambda函数实现简单的说，lambda就是一个函数，但是这个函数没有名字，所以我们介绍一下这个函数的调用形式，参数与返回值的实现。lambda的格式如下：lambda[arg1[,agr2,.....argn]]:expressionlambdax:expression那么这个函数怎么使用了，它常常不是单独使用，单独的使用的时候

我有一个导入的xls文件作为pandas数据帧,有两列包含坐标,我将用于将数据框与其他具有地理位置数据的数据框合并.df.info()显示8859条记录,坐标列有’8835非nullfloat64’记录.我想用所有列记录来观察24行(我假设为空)以查看其他列(街道地址镇)之一是否不能用于手动添加这24条记

我在pandas中有一个数据帧,我在python中使用fuzzywuzzy包来匹配数据帧中的第一列和第二列.我已经定义了一个函数来创建具有第一列,第二列和部分比率得分的输出.但它没有用.能否请你帮忙importcsvimportsysimportosimportnumpyasnpimportpandasaspdfromfuzzywuzz

我有一个panda数据帧,我写入xslx文件,并希望在该数据上添加一个表.我还想保留我已经编写的标题,而不是再次添加它们.那可能吗？例：importpandasaspdimportxlsxwriterasxw#randomdataframed={'one':pd.Series([1.,2.,3.],index=['a','b','c']),'two':p

有什么建议去掉column=periodo_dia而不丢弃任何列？原始数据框如下所示：||year|month|day|periodo_dia|valor_medida|Score_recogida||---|------|-------|-----|-------------|--------------|----------------||0|2015|4|18|manana|25.0