我的数据集看起来像这样"NameofCountries","2001","2002","2003","2004","2005","2006","2007","2008","2009","2010""BANGLADESH","431312",

以下是我的CSV文件内容的示例：Fruit,colour,ripe,apple,green,,banana,yellow,,pineapple,green,,plum,purple,,我想循环遍历CSV文件的内容并根据测试(CSV数据的外部,使用提供给封闭函数的输入值),最终得到如下内容：Fruit,colour,ripe,apple,green,true,ban

这是问题here的后续跟进：如何使用函数修改数据框？假设我想在a中的值上调用.upper()df=pd.DataFrame({'a':['london','newyork','berlin'],'b':['uk','usa','germany'],&#039

我有这种数据帧：ABCD0(a,b)(c,d)(e,f)(g,h)1(a,b)(c,d)(e,f)NaN2(a,b)NaN(e,f)NaN3(a,b)NaNNaNNaN所以在每个单元格中都有一个元组,我想让它像这样：|A|B|

我正在使用PandasDataframe,看起来像这样：0Data1234556782191021112131415我试图通过以下有效值填充空白：df.fillna(method=’backfill’).这有效,但后来我需要将自上而下的有效值从下到上添加到下一个有效值,例如：

我有一个包含年度和月份多指数的数据框,如下所示||ValueYear|Month||1|31992|2|5|3|8|...|...1993|1|2|...|...我正在尝试选择每年的最大值,并将其放在DF中,如下所示：|MaxYear|1992|5

我有一个字典列表,如下所示：L=[{"timeline":"2014-10","total_prescriptions":17},{"timeline":"2014-11","total_prescriptions":14},{"timeline":"2014-12","total_presc

我有一个数据集,其中有一个名为Outlet_Size的系列,其中包含{‘Medium’,nan,’High’,’Small’}大约2566条记录丢失,所以我想用mode()值填充它我写了这样的东西：train['Outlet_Size']=train['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].dropna().mode()]但是当我试图通过命

参见英文答案>Howtopivotadataframe                                    1个我有一个pandas数据框,这是一个旋转的结果.它有多个指数.我想从这个旋转的df中得到一个“正常”的数据帧…这样我就可以对新的df做一些正常的操作了.这是一

以下按预期工作.有190列完全读入.pd.read_csv("data.csv",header=None,names=columns,#usecols=columns[:10],nrows=10)我之前使用过usecols参数,所以我很困惑为什么这不再适用于我.我猜想简单地切

我正在尝试使用Pandas将两列转换为一列,该列是两个转换列的字典表示.df=DataFrame({'Metrics':[[("P","P"),("Q","Q")],("K","K"),("Z","Z")],'Stage_Name':[&quot

我正在尝试使用Matplotlib绘制烛台图表,以及我为RESTAPI调用获取的数据.但是,由于调用使用了唯一的访问令牌,因此我已下载了一个示例数据并将其加载到csv中以用于此问题.Hereisapastebinlink到样本数据的样子.要在Python中处理数据,我使用Pandas来创建数据帧.这是我的代码的

我正在尝试创建一个名为“wage_rate”的新列,根据观察年份填写员工的适当工资率.换句话说,我的列表看起来像这样：eecodeyearw2011w2012w201312012789120137892201120252522012

我有一个数据帧,列中有一堆整数;在列中的某个点,将出现一个字符串或字母.我需要找到这个字符串或字母或非整数,然后删除它之后的所有数据.我该怎么做？解决方法:这应该够了吧：In[20]:df=pd.DataFrame({'x':[1,2,'a',1,2]})In[21]:dfOut[21]:x01122a3

我有一个大的numpy3d数组(10000,3,3).其中我想找到每个区域的中心坐标(具有相同数字的簇).每个子阵列可以具有1,2,3或4个区域.我的数组的一个子集是：largearray=array([[[1,0,0],[0,0,2],[3,0,2]],[[0,0,4],[0,0,4],[0,0,4]],[[5,0

我在这里尝试了所有解决方案：Pandas“Canonlycompareidentically-labeledDataFrameobjects”error不适合我.这就是我所拥有的.我有两个数据帧.一个是系统中已存在的一组财务数据,另一个是系统中可能存在或可能不存在的一些财务数据.我需要找到差异并添加不存在的东西.这是

我在熊猫中有一个数据框,其中包括自事件发生以来的天数.我想创建一个新列,通过减去当前日期的天数来计算事件的日期.每次我尝试应用pd.offsets.Day或pd.Timedelta时,都会收到错误消息,指出Series是不受支持的类型.当我使用apply时也会发生这种情况.当我使用map时,我收到一个运行时

我正在尝试使用如here所示的小计实现一个表,但是该代码不适用于最新的pandas版本(0.18.1),或者示例对于多列而不是一列是错误的.Mycodehere结果如下表所示201420152016project__nameperson__us

我有一个pandas数据框,我是根据存储在xml文件中的数据创建的：最初打开并解析xlm文件xmlData=etree.parse(filename)trendData=xmlData.findall("//TrendData")我创建了一个目录,列出了所有数据名称(用作列名)作为键,并给出了xml文件中数据的位置：Parameters={"Treatmen

问题设置importpandasaspddf=pd.DataFrame(data={'Currency':{0:111.23,1:321.23},'Int':{0:23,1:3},'Rate':{0:0.03030,1:0.09840}})生成以下DataFrameCurrencyIn

我有一个像这样的pandas数据帧：idcomment1itsnotproper2improvementneeded3organizationisproper4registrationnotdone5timelinesnotproper对于这些单词[‘proper’,’organization’,’done’],我想计算它们发生的id的数量.所以输出应该

我想将数据框中的所有数字列转换为它们的绝对值,并且我这样做：df=df.abs()但是,它给出了错误：***TypeError:badoperandtypeforabs():'unicode'如何解决这个问题？我真的不想手动指定列名解决方法:借用thisquestion的答案,如何选择数字列？假设你开始df=pd.DataFra

我有一个PandasDataFrame,它有11列,但我想将DataFrame从第1列而不是第0列拆分到第10列.我可以通过更复杂的方法实现它,而不是Pandas本身提供的方法.如何使用Pandas支持的DataFrame方法来实现？数据是595行乘11列,我想得到：>>>importnumpyasnp>>>importpandasaspd>>>tra

我有一个如下所示的数据帧,我根据列B的值重新排序了数据帧.a=df.sort([‘B’,’A’],升序=[真,假])#ThisismydfA,Ba,2b,3c,4d,5d,6d,7d,9然后,当列A相同时,我想计算B列中每个元素之间的差异.但是,如果列A仅包含单个数据点,则结果将为零.所以我首先使用grou

我有一个带有分类属性的数据框,其中索引包含重复项.我试图找到索引和属性的每个可能组合的总和.x=pd.DataFrame({'x':[1,1,3,3],'y':[3,3,5,5]},index=[11,11,12,12])y=x.stack()print(y)print(y.groupby(level=[0,1]).sum())产量11x1y3x1

我有一个~1.81GB的CSV文件,有49行的行.它只有一列包含38个字符的字符串.我正在使用DigitalOceanVPS(Ubuntu12.04.4,Python2.7,pandas0.18.0,512MBRAM)上的read_csv读取此文件.我一次读5000行.然而,它开始在skiprows=2800000处引发错误.这是我在重新启动的计算机上测试的代

可能是一个简单的问题,但我找不到简单的答案.例如,我们在数据帧df1中取以下列Status：**Status**PlannedUnplannedMissingCorrected我希望在单元格包含,计划和丢失时计算行数.我尝试了以下方法：test1=df1['Status'].str.contains('Planned|Missing').value_counts()列St

我有以下类型的数据帧：ChannelRegionFreshMilkGroceryFrozenDetergents_PaperDelicassen0231266996567561214267413381237057981095681762329317762

我有一个数据帧df,如下所示：Col1Col201T11B23S32A41C52Aetc...我想创建两个数据帧：df1是10行的随机样本,这样Col2==’T’.df2是df减去df1中的行.解决方法:假设你有一个唯一索引的数据框(

将字符串转换为代码值得注意的要点：>我不熟悉编码,正在测试各种要学习的东西;>即是的,我确信有更好的方法来实现我想做的事情;>然而,我想知道任何替代/更有效的方法;>我还想知道如何将字符串转换为代码以实现我的目标到目前为止,我已经浏览了论坛和谷歌,并看到了一些关于此的主