参见英文答案>Createacolumninadataframethatisastringofcharacterssummarizingdatainothercolumns                                    3个所以我有像这样的pandasdf(python3.6)indexABC...A1

我的数据框是这样的star_ratingactors_list09.3[u'TimRobbins',u'MorganFreeman']19.2[u'MarlonBrando',u'AlPacino',u'JamesCaan']29.1[u'AlPacino',u'RobertDeNiro&#0

提前抱歉,如果这是一个有点长的啰嗦,但如果我把它减少太多,问题就会丢失.我正在尝试在pandas和matplotlib之上创建一个模块,这将使我能够创建类似于scatter_matrix的配置文件图和配置文件矩阵.我很确定我的问题归结为我需要从Profile()返回什么对象,以便我可以处理Profile_Matrix()

有没有人知道一个有效的函数/方法,如pandas.rolling_mean,它将计算数组的滚动差异这是我最接近的解决方案：roll_diff=pd.Series(values).diff(periods=1)但是,它只计算单步滚动差异.理想地,步长是可编辑的(即当前时间步长和最后步骤之间的差异).我也写过这个,但是对于更大的

我正在使用python3.5并导入了numpy和pandas库.我创建了一个名为df的DataFrame,其索引从零开始,有两列;变化百分比(PofChg)和向上,向下或平坦(U_D_F).对于U_D_F列,我想根据PofChg列填充“Up”,“Down”,“Flat”字样.Up表示大于零,Down表示小于零,Flat表示等于零.除了两件事之外

我想从pd.DataFrame.idxmax获取结果并使用它来更改索引前的值,并使用最大值.如果我有df：MuleCreekSaddleMtn.CalvertCreekDate2011-05-0123.40000035.5999988.62011-05-0223.400000

此问题包含3个单独的数据帧.df1代表产品1,2,3的’Total’,包含’value1′,’value2′df2代表产品1,2,3的’Customer1′,包含’value1′,’value2′df3代表产品1,2,3的’Customer2′,包含’value1′,’value2′df2&df3基本上是df1的子集.我想创建另一个数据帧,从df1中减去df2&df

全部–我期待从一个非常大的csv的第一行和最后一行创建一个pandasDataFrame.本练习的目的是能够轻松地从这些csv文件中的第一个和最后一个条目中获取一些属性.我使用以下方法抓住csv的第一行没有问题：pd.read_csv(filename,nrows=1)我也可以通过各种方式抓取文本文件的最后

提前感谢您的阅读.我有一个数据帧：df=pd.DataFrame({'Words':[{'Sec':['level']},{'Sec':['levels']},{'Sec':['level']},{'Und':['ba']},{'Pro':['conf'],&#039

我有一个如下所示的Dataframe：OwnerIDValue1A1B1C1D这是缩短版本,我拥有数千个OwnerID的值.我想为Value列创建对,其中每个Value与其他每个Value配对,并将结果作为对列表.例如,对于OwnerID1,结果集应该是以下列表：[A

考虑Pandas中的数据帧,其中许多列中的一列具有列中具有两位小数的数据.喜欢13.343.0012.345.0098.765.00如何获得一个新的列(浮点数),其中值以1个十进制格式存储,剥离14.234(.00)的最后一部分.期望的输出应该是一个新的列13.34312.34598.765解决方法:如果第二个句点

是否有任何函数来检查pandas中任何列的任何行中是否存在值,例如columnAcolumnBcolumnC"john"3True"mike"1False"bob"0False在上面的数据框架中,我想知道在整个数据帧的任何元素中是否有任何名为“mike”的值,如果它存在,我想得到True–否则得到False.谢谢.解决

我有以下数据帧：importpandasaspdimportnumpyasnpdata={"index":[1,2,3,4,5],"A":[11,17,5,9,10],"B":[8,6,16,17,9],"C":[10,17,12,13,15],"target":[12,13,8,6,

参见英文答案>Pandas:Dropconsecutiveduplicates                                    4个给出像这样的Pandas系列(或numpy数组)：importpandasaspdmyseries=pd.Series([1,2,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,3,3,2,2,3,3,1]

我有几个字典设置如下：Dict1={'Orange':['1','2','3','4']}Dict2={'Red':['3','4','5']}我希望输出是一个组合数据帧：|Type|Value||--------------||Orange|1||Orange|

所以说我有一个像这样的pandas数据帧：012012314562789310111241314155161718我想保留每两组的其他组,即最终结果如下所示：0120123145641314155161718我知道如何

pandas作为python的一个常用库，主要用于数据的处理。比如数据的读取和整理。引入pandas模块：importpandasaspdcsv文件是什么？逗号分隔值（Comma-SeparatedValues，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着

data=pandas.read_excel(excel_path,sheet_name)#excel_path:文件名，sheet_name：表单名print(data.values)#把数据转换为列表形式data_col=data['data']#获取表格的某列print(data_col)data_cell=data.iloc[1,2]#获取某个单元格print(data_cell)data_rows=data.

我有一个如下所示的数据框：Daten2014-02-2742014-02-2852014-03-0112014-03-0262014-03-037我正试图找到一个看起来像这样的人Datencsn2014-02-27442014-02-28592014-03-01112014-03-026

importpandasdata=pandas.read_excel(excel_path,sheet_name)#excel_path:文件名，sheet_name：表单名print(data.values)#把数据转换为列表形式data_col=data['data']#获取表格的某列print(data_col)data_cell=data.iloc[1,2]#获取某个单元格print(data_cell)dat

我正在尝试提取分组行数据以使用值将标签颜色绘制为另一个文件.我的数据框如下所示.df=pd.DataFrame({'x':[1,4,5],'y':[3,2,5],'label':[1.0,1.0,2.0]})xylabel0131.01421.02552.0我想获得一组标签列表{'1.0':[{&#03

我们假设我们有这样的数据帧：df=pd.DataFrame({'key':['one','two','three','four']*3,'col':['A','B','C']*4,'val1':

我通过使用pandasmelt和groupby以及值和变量创建了以下数据帧.我使用了以下内容：df2=pd.melt(df1).groupby([‘value’,’variable’])[‘variable’].count().unstack(‘variable’).fillna(0)PercentilePercentile1Percentile2Percentile3value

我尝试更改多索引DataFrame的时区但是我得到一个冻结列表错误.有人知道怎么办吗？>>>array=[('s001',d)fordinpd.date_range(start='01/01/2014',end='01/01/2015',freq='H')]+[('s002',d)fordinpd.date_range(start='01

我有以下代码,试图找到数据框中“日期”列的小时：print(df['Dates'].head(3))df['hour']=df.apply(lambdax:find_hour(x['Dates']),axis=1)deffind_hour(self,input):returninput[11:13].astype(float)print(df[‘Dates’].head(3))如下所示：020

我是python的新手,并试图从字典中获取值,其中键在数据帧列(pandas)中定义.我搜索了很多,最接近的是a在下面的链接中的问题,但它没有答案.所以,在这里,我试图找到相同类型的问题的答案.Selectfromdictionaryusingpandasseries我有一本字典type_dict={3:'foo',4:'bar',

我对Pandas很新,但想在与R合作一段时间之后尝试一下.我遇到的一个问题是弄清楚为什么过滤器不能用于我的一个数据帧.我有一个包含多列的数据框data_df,其中一列是c,其中包含国家/地区名称.我正在尝试过滤掉c==None的行.我的第一次尝试是这样做：countries_df=data_df[data_df

我有一个数据帧df：abc00.897134-0.356157-0.3962121-2.3578612.066570-0.5126872-0.0806650.7193280.6042943-0.639392-0.912989-1.0298924-0.550007-0.633733-0.7487335-0.712962-

我拼命想要使用Pyxll来编写一些excel函数来获取一堆数组,在Python中加载它们,将它们转换为pandasDataFrames,稍微播放数据然后返回最终的DataFrame.现在,为了返回DataFrame,我找到了pyxllexamples,但无论我如何尝试,我似乎无法将我加载的excel数组转换为我可以使用的pandasDataF

我有一个数据帧df,它的列[“shares”]似乎是列表中的列表0[[10],[9],[9]]1[[3],[3],[2]]2[[17],[17],[18]]如何将此列拆分为3列：col1col2col31099332171718我试过df[“shares”].apply(literal_eval)但它给我错误的