我有一个包含2列的Dataframecol1col21catthecat2doganicedog3horsehorseishere我需要在col2中找到每个col1字符串的位置.解决方案必须是：col1col2col31catthecat42doganicedog7

我有一个DataFrame,它有一个开放时间和一个关闭时间,我试图计算差异,以毫秒为单位.我的代码目前是这样的df=df.assign(Latency=lambdad:d.CloseTimeStamp-d.CreationTimeStamp)df.Latency=df.apply(lambdad:d.Latency.total_seconds()*1000.,axis=1)但是,我想知

importpandasaspdimportnumpyasnppb={"mark_up_id":{"0":"123","1":"456","2":"789","3":"111","4":"222"},"mark_up":{"0"

我有一个简单的问题,我不禁感到我错过了一些明显的东西.我已经从源表(SQLServer)读取数据并创建了一个HDF5文件来通过以下方式存储数据：output.to_hdf(‘h5name’,’df’,format=’table’,data_columns=True,append=True,complib=’blosc’,min_itemsize=10)数据集约为

type(Table)pandas.core.frame.DataFrameTable=====================Column1Column2Column302311521231195256122223243145459

参见英文答案>Howtopivotadataframe                                    1个我试图通过将数据中的一个列转换为行(通过旋转或取消堆叠)来重塑pandas数据帧.我是新手,很可能我错过了一些明显的东西.我进行了广泛的搜索,但未能成功应用

我正在尝试基于另一个类似数据帧中的列来对pandas数据帧进行子集化.我可以在R中轻松做到这一点：df1<-data.frame(A=1:5,B=6:10,C=11:15)df2<-data.frame(A=1:5,B=6:10)#Selectcolumnsindf1thatexistindf2df1[df1%in%df2]AB116227338449

我正在尝试创建类似于ISLR示例的逻辑回归,但是使用python代替data=pd.read_csv("data/Default.csv")#firstwe'llhavetoconvertthestrings"No"and"Yes"tonumericvaluesdata.loc[data["default"]=="No","default"]

我知道可以使用例如数据帧屏蔽数据帧中的某些行.(1)mask=df['A']=='a'其中df是手头有一个名为“A”的列的数据框.调用df[mask]会产生我新的“蒙面”DataFrame.当然也可以使用多个标准(2)mask=(df['A']=='a')|(df['A']=='b')然而,当需要满足几个标准时,最后一步可

所以我想要做的是将列添加到数据帧并用单个值填充它们(分别为所有行).importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.array([[1,2],[3,4]]),columns=["A","B"])arr=np.array([7,8])#thisiswhatIwouldliketododf[["C","D"]]=ar

我想根据基于列的条件制作整行NaN.例如,如果B>5我想整排NaN：未处理的数据帧：'A''B'14354687如果B>5,则整行NaN'A''B'1435NaNNaNNaNNaN谢谢.解决方法:你也可以使用df.loc[df.B>5,：]=np.nan例In[14]:dfOut[14]:AB

我有pandas数据帧：df=pd.DataFrame()df['city']=['NY','NY','LA','LA']df['hour']=['0','12','0','12']df['value']=[12,24,3,9]cityhourval

我有一个像这样的pandas数据框：ts|thing_0|qty_0|thing_1|qty_1|thing_2|qty_2--------------------------------------------------------1|dog|5|cat|3|mouse|12|house|6|dog|4|cat|2..

我有一个类,其对象包含pandas数据帧(self.before和self.afterunder)和save()方法,该方法使用xlsxwriter导出数据(有两个工作表,“before”和“after”).我正在尝试freezepanes(后来也想使用conditionalformatting).即使我知道你can’tchangethestyleofcellsyou’vealrea

我正在查看数据框中的一组临时员工.我正在使用熊猫,我需要为列表中的每个人获得第一个’apnt_ymd’日期.所以对格林来说,我需要2011-04-10.对于LEMERISE,我需要2011-05-08.In:name=temphires[['ssno','nm_emp_lst','nm_emp_fst','apnt_ymd']].sort('ssno')name.drop_duplic

考虑以下数据框,d={'Score':[0.25,0.52,0.26,0.22,0.31,2.45,3.68,41.3,87,91],'Thr1':16.5,'Thr2':45.5,'Anomaly':[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1]}df=pd.DataFrame(data=d)我想要做的是绘制极坐标图,用虚

在下面的代码中,我想得到’–‘和’u’之间的数字.我以为我可以应用正则表达式非捕获组格式(？：…)忽略从“–”到第一个数字的所有内容.但输出总是包含它.如何使用非捕获组格式生成正确的输出？df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4],'b':['41u-428u','31u-68u'

接着上篇我们继续进行pandas中的DataFrame，话不多说，直接撸代码，里面有注释#dataframe的操作不外乎增删改查frompandasimportSeriesfrompandasimportDataFramedf=DataFrame({'age':Series([18,20,30]),'name':Series(['x1','x2','x3'])})print(df)'

对于数据框,例如：dtCOL000COL001STK_IDRowname122Rowname214Rowname311将Row1除以Row2的结果附加到同一数据帧的最简单方法是什么？即期望的结果是：COL000COL001STK

我有一个熊猫系列的布尔值,我想标记连续的True值组.怎么可能这样做？是否有可能以矢量化方式执行此操作？任何帮助将非常感谢！数据：A0False1True2True3True4False5False6True7False8False9True10True期望：ALa

我有一个非常大的pyspark数据帧和一个较小的pandas数据帧,我读如下：df1=spark.read.csv("/user/me/data1/")df2=pd.read_csv("data2.csv")两个数据帧都包括标记为“A”和“B”的列.我想创建另一个pyspark数据帧,只包含来自df1的那些行,其中“A”和“B”列中的条目出现在df2

我有以下广泛的df1：Areageotypetype...1a2...1a1...2b4...4b8...以下两栏df2：Areageotype1London4Cambridge我想要以下内容：Areageotypetype...1

我有一个数据帧’df’,如下所示：iddate1date2111/1/201611/1/2016111/1/201611/2/2016111/1/201611/1/2016111/1/201611/2/2016111/2/201611/2/2016211/1/201611/1/2016211/1/201611/2/2016211/1/201611/1/20162

假设我有一个数据帧：|timestamp|value||-------------------|-----||01/01/201300:00:00|2.1||01/01/201300:00:03|3.7||01/01/201300:00:05|2.4|我想将数据框设为：|timestamp|value||-------------------|-----

我创建了一个DataFrame,现在需要计算每个重复的行(例如df[‘Gender’].假设性别’男性’出现两次而女性出现三次,我需要这个列：GenderOccurrenceMale1Male2Female1Female2Female3有没有办法与熊猫一起做到这一点？解决方法:按性别分组后使用cumcount

我需要通过属性“ids”将数据框随机分成两个不相交的集合.例如,请考虑以下数据框：df=Out[470]:0123ids017.018.016.015.013.0118.016.015.015.013.0216.015.015.016.013.01311

我有一个数据集,我正在执行主成分分析(PCA).我尝试转换数据时收到ValueError消息.以下是一些代码：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.decompositionimportPCAassklearnPCAda

似乎有类似的问题,但我找不到合适的答案.让我们说这是我的数据框架,对不同品牌的汽车有不同的观察结果：df=pandas.DataFrame({'Car':['BMW_1','BMW_2','BMW_3','WW_1','WW_2','Fiat_1','Fiat_2'],'

我有一个生成器,它返回我想要转换为索引的pandas数据帧的未知数量的数据行.我所知道的最快的方法是将CSV写入磁盘,然后通过’read_csv’解析.我知道创建一个空数据帧然后不断追加新行是没有效率的.我无法创建预先调整大小的数据帧,因为我不知道将返回多少行.有没有办法将迭代器输出

这实际上是here的后续问题.我在上一个问题中并不清楚,因为它已被回答,我觉得最好发布一个新问题.我有一个如下数据框：Column1Column2Column3Column4Column55FQ1.047S$55.3UG44.2asof02/Jun/2016S$8.2mm600