我正在执行功能,我按ID分组,并使用此代码为python汇总与这些ID相关联的$值：df=df.groupby(['Id'],as_index=False,sort=False)[["Amount"]].sum();但它没有重命名列.因此,我尝试这样做：`df=df.groupby(['Id'],as_index=False,sort=False)`[["Amount"]].sum();.res

我有两个这样的DataFrame：123061.5790.00000047.27986110.0000.0000000.000000262.7009.18000048.479861356.10040.18000071.679861473.10050.93000071.679861588.30037.93000036.479861

我有一个大型数据框,从中我可以获得groupby所需的数据.我需要从新数据帧的索引中获取几个单独的列.部分原始数据框如下所示：codeplacevlyearweek0111.0002.0056region112017291112.6500.2285region21201731

参见英文答案>IntersectionoftwoormoreDataFramecolumns                                    3个我正在考虑对数据帧进行合并操作,每个数据帧都有大量列.不希望结果具有两个具有相同名称的列.我试图查看两个框架之间共同的列名列表：

我有一个像这样的pandas数据帧：YearWinner41954Germany91974Germany131990Germany192014Germany51958Brazil61962Brazil81970Brazil141994Brazil162002Brazil如何绘制Winner列的频率计数,使y轴有频率,x轴有国家

我一直在寻找方法来加速将数据帧推送到sqlserver并偶然发现方法here.这种方法在速度方面让我感到震惊.使用普通的to_sql花了将近2个小时,这个脚本在12.54秒内完成,推动100k行X100列df.因此,在使用示例df测试下面的代码之后,我尝试使用具有许多不同数据类型的df(int,string,float

我想找到col1和col2的值,其中第一个数据帧的col1和col2都在第二个数据帧中.这些行应该在结果数据框中：>披萨,男孩>披萨,女孩>冰淇淋,男孩因为所有三行都在第一个和第二个数据帧中.我怎么可能做到这一点？我正在考虑使用isin,但是当我不得不考虑多个列时,我不确定如何使用它.解

我有一个如下所示的数据帧(前3行)：Sample_NameSample_IDSample_TypeISComponent_NameIS_NameComponent_Group_NameOutlier_ReasonsActual_ConcentrationAreaHeightRetention_TimeWidth_at_50_pctUsedCalculated_ConcentrationAccuracyIndex

我有一个字典,城市名称作为键,对应每个城市有一个日期列表.例如：{'A':['2017-01-02','2017-01-03'],'B':['2017-02-02','2017-02-03','2017-02-04','2017-02-05'],'C':['2016-02-02']}我想将其转

我有一个包含日期和值的数据框.我必须计算每个月的值的总和.即,df.groupby(pd.Grouper(freq=’M’))[‘Value’].sum()但问题是在我的数据集中,该月的开始日期是21,结束于20.有没有办法告诉该组从第21天到第20天到大熊猫.假设我的数据框包含开始和结束日期,starting_date=dat

d=[{'Number':'0001','Name':'A','Course':'Eng','Score':81},{'Number':'0001','Name':'A','Course':'Geo','Score'

我有一个数据框被操作了几次.最终结果是一个如下所示的数据框：Companyvolume1NV142GD83AB6我将这个数据帧转换为json格式,如下所示：formattedDF.to_json(orient='columns')但是,我得到这样的东西：'{"company":{"1":"NV","2":&q

我有一个参考DataFrame,如下所示：VariablesKeyValues0GRTYPE40Totalexclusions4-yearschools1GRTYPE24-yearinstitutions,Adjustedcohort2GRTYPE34-yearinstitutions,Completers41CHRTSTAT2Revisedcohort42

我有一个带有一些数值的数据帧列.我希望根据给定条件将这些值替换为1和0.条件是如果该值高于列的平均值,则将数值更改为1,否则将其设置为0.这是我现在的代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddataset=pd.read_csv('data.csv')datase

这一直困扰着我多年：给出一个简单的pandasDataFrame>>>dfTimestampCol12008-08-010.0013732008-09-010.0401922008-10-010.0277942008-11-010.0125902008-12-010.0263942009-01-010.0085642009-02-010.0077142009-03-01-0.01972

我正在构建遗传算法以在python中进行特征选择.我从我的数据中提取了特征,然后我分成了两个数据帧,“训练”和“测试”数据帧.如何将“填充”数据框(每个单独)和“训练”数据框中的每一行的值复用？‘火车’数据帧：feature0feature1feature2feature3feature4feat

我有一个pandas数据框定义为：ABSUM_C11101220我想做一个SUM_C的累积和,并将其作为新列添加到同一个数据帧.换句话说,我的最终目标是拥有如下所示的数据框：ABSUM_CCUMSUM_C111010122030

我有一个数据框,其中有很多’？’的实例在不同的行.列的数据类型是“对象”.   现在我要替换所有’？’0.我怎么做？解决方法:考虑数据帧dfdf=pd.DataFrame([['?',1],[2,'?']])print(df)010?112?更换df.replace('?',0)01001120面

我有以下数据框：importpandasaspddf=pd.DataFrame({'id':['a','b','c','d','e'],'XX_111_S5_R12_001_Mobile_05':[-14,-90,-90,-96,-91],'YY_222_S00_

我有一个数据框,其中一个人的名字作为索引(可以有多个条目)和两列“X”和“Y”.列’X’和’Y’可以是A-C之间的任何字母.例如：df=pd.DataFrame({'X':['A','B','A','C'],'Y':['B','A','A','C']},index=[&#0

我在组织数据帧时遇到了一些困难.我认为这很简单,但我已经坚持了这么久：这是df1：OutputEnergy,(Wh/h)Lights(Wh)Lights+Media(Wh)TotalUsage(h)\Hour10

我有一个包含这些索引和值的数据框：df[df.columns[0]]1example2example13example2当我访问df[df.columns[0]][2]时,我得到“example1”.说得通.这就是指数的运作方式.然而,当我访问df[df.columns[0]]时,我得到了“exampl

我在分组数据框架上计算了滚动总和,但是它加起来的方式错误,它是未来的总和,当我需要过去的总和时.我在这做错了什么？我导入数据并按维度和日期排序(我已尝试删除日期排序)df=pd.read_csv('Input.csv',parse_dates=True)df.sort_values(['Dimension','Date'])print(df)然

我有一个pandas数据帧,如下所示.我想格式化“通过/失败”列,就好像失败–>红色背景,否则绿色背景,如：我曾尝试使用Pandas进行格式化,但无法为excel添加颜色.以下是代码：writer=pandas.ExcelWriter(destination,engine='xlsxwriter')color=Answer.style.applymap(lambd

我在python中有一个列表列表.我试图将其转换为数据帧.例如=foo=[[1,2,3...],[a,b,c...],[aa,bb,cc...]]这3个列表中的每一个都包含100个元素.我尝试了以下转换为数据帧–df=pandas.DataFrame(foo,columns=headers)//whereheadersis['id','fnam

我有以下数据框：KEYPRODPARAMETERY/N1AAAPARAM1Y1AAAPARAM2N1AAAPARAM3N2AAAPARAM1N2AAAPARAM2Y2AAAPARAM3Y3CCCPARAM1Y3CCCPARAM2Y3CCCPARAM3Y我有兴趣通过P

我正在尝试为我的数据创建一个名为’mv_avg’的移动平均列.我得到了一个我无法修复的SettingWithCopyWarning.我可以抑制警告,但我无法弄清楚我的代码在哪里创建副本,我想利用最佳实践.我在下面创建了一个可推广的示例来说明问题.data={'category':['a','a','a','b','b',

在熊猫中有一个简单的方法来区分24小时之间的区别如下：9:4517:10差异是7小时25分钟,即445分钟.解决方法:我想你也可以在不安装pandas的情况下使用Python标准库datetime.datetime.>>>t1=datetime.datetime.strptime('09:45','%H:%M')>>>t2=datetime.datetime.strptime

这是我的代码：deftopK(dataMat,sensitivity):meanVals=np.mean(dataMat,axis=0)meanRemoved=dataMat-meanValscovMat=np.cov(meanRemoved,rowvar=0)eigVals,eigVects=np.linalg.eig(np.mat(covMat))我在上面最后一行的标题中得到了错误.我怀疑

我有几个数据帧.它们中的每一个都具有相同的列和相同的索引.对于每个索引,我想平均每列中的值(如果这些是矩阵,我只是将它们相加并除以矩阵的数量).这是一个例子.v1=pd.DataFrame([['ind1',1,2,3],['ind2',4,5,6]],columns=['id','c1','c2','c3']).set_index('id&#0