我有一个包含一列的数据框,我想将其拆分为两列,一列标题为’fips’,另一列为’row’我的数据帧df如下所示：row000000UNITEDSTATES101000ALABAMA201001AutaugaCounty,AL301003BaldwinCounty,AL401005BarbourCounty,AL我不知道如

给出两个DataFramenp.random.seed(0)df1=pd.DataFrame(np.random.choice(10,(5,4)),columns=list('ABCD'))df2=pd.DataFrame(np.random.choice(10,(5,4)),columns=list('ABCD'))df1ABCD050331793522476

我有一个包含4列的DataFrame,其中2列包含字符串值.我想知道是否有办法根据与特定列的部分字符串匹配来选择行？换句话说,函数或lambda函数会做类似的事情re.search(pattern,cell_in_question)返回一个布尔值.我熟悉df[df[‘A’]==“helloworld”]的语法,但似乎无法找到一

我有3个CSV文件.每个都有第一列作为人的(字符串)名称,而每个数据框中的所有其他列都是该人的属性.如何将所有三个CSV文档“连接”在一起以创建单个CSV,每行具有该人员字符串名称的每个唯一值的所有属性？pandas中的join()函数指定我需要一个多索引,但我对层次索引方案与基于单个索

我知道pandas旨在加载完全填充的DataFrame,但我需要创建一个空的DataFrame,然后逐个添加行.做这个的最好方式是什么？我成功创建了一个空的DataFrame：res=DataFrame(columns=('lib','qty1','qty2'))然后我可以添加一个新行并填充一个字段：res=res.set_value(len(res),'

原文链接：https://blog.csdn.net/yj1556492839/article/details/79885210方法一frompandasimportDataFrame,Seriesdata=DataFrame({"a":[1,2,3,4],"b":[4,5,6,7]})data.columns=["c","d"]#直

假设我的数据框看起来像这样：column_name1book2fish3icecream|book4fish5campfire|book现在,如果我使用df[‘column_name’].value_counts(),它会告诉我鱼是最常见的值.但是,我希望将书归还,因为第1,3和5行包含“book”一词.我知道.value_counts()将icecre

我的第一个问题：我对pandas(0.12.0-4)中groupby的apply方法的这种行为感到困惑,它似乎将函数TWICE应用于数据帧的第一行.例如：>>>frompandasimportSeries,DataFrame>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({'class':['A','B','C&#

这似乎相当明显,但我似乎无法弄清楚如何将数据框的索引转换为列？例如：df=giptt_loc038444468359313844446845942384444686596至,df=index1giptt_loc0038444468359311384444684

我有一个非常大的数据帧(大约100万行),包含来自实验的数据(60位受访者).我想将数据帧拆分为60个数据帧(每个参与者的数据帧).在数据框(称为=data)中,有一个名为“name”的变量,它是每个参与者的唯一代码.我尝试了以下,但没有任何反应(或者不会在一小时内停止).我打算做的是将数

参见英文答案>HowtoiterateoverrowsinaDataFrameinPandas?                                    17个我希望以顺序方式对数据框中的财务数据执行我自己的复杂操作.例如,我使用的是从YahooFinance获取的以下MSFTCSV文件：Date,O

我有一个数据框,其中包含日期和公共假期DateWeekNumPublic_Holiday1/1/2015112/1/2015103/1/2015104/1/2015105/1/2015106/1/2015107/1/2015108/1/2015209/1/20152010/1/20152011/1/2015

当使用具有以下数据帧的多个列时,我在使用Pandas应用函数时遇到一些问题df=DataFrame({'a':np.random.randn(6),'b':['foo','bar']*3,'c':np.random.randn(6)})以及以下功能defmy_test(a,b):retu

我正在使用这个数据框：FruitDateNameNumberApples10/6/2016Bob7Apples10/6/2016Bob8Apples10/6/2016Mike9Apples10/7/2016Steve10Apples10/7/2016Bob1Oranges10/7/2016Bob2Oranges10/6/2016Tom15Oranges10/6/2016

我正在尝试根据条件从另一个数据帧填充数据帧的列.假设我的第一个数据帧是df1,第二个数据帧命名为df2.df1描述如下： ————|Col1|Col2| ————|A|1||B|2||C|3||A|1| ————而且：df2描述如下： ————|Col1|Col2| ————|A|NaN||B|

用Python和Pandas进行数据分析，很快就会用到循环。但在这其中，就算是较小的DataFrame，使用标准循环也比较耗时。遇到较大的DataFrame时，需要的时间会更长，会让人更加头疼。现在，有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师，名叫BenediktDroste。他说，当自己花了大半个小时等待代

尝试从groupby计算中创建新列.在下面的代码中,我得到了每个日期的正确计算值(参见下面的组),但是当我尝试用它创建一个新列(df[‘Data4’])时,我得到了NaN.因此,我尝试在数据框中创建一个新列,其中包含所有日期的Data3总和,并将其应用于每个日期行.例如,2015-05-08是2行(总计505

我在Pandas中使用布尔索引.问题是为什么声明：a[(a['some_column']==some_number)&(a['some_other_column']==some_other_number)]工作正常,而a[(a['some_column']==some_number)and(a['some_other_column']==some_other_number)]退出有错误？例

我有以下数据框称为语言langlevel0englishintermediate1spanishintermediate2spanishbasic3englishbasic4englishadvanced5spanishintermediate6sp

原文链接：https://www.cnblogs.com/datablog/p/6127000.htmlpandas.read_csv参数整理转载读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame也支持文件的部分导入和选择迭代更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html参数：filepath_or_buffer

参见英文答案>Howtoimplement‘in’and‘notin’forPandasdataframe                                    7个我有一个PythonpandasDataFramerpt：rpt<class'pandas.core.frame.DataFrame'>MultiIndex:47518entries,('00

参见英文答案>Remapvaluesinpandascolumnwithadict                                    8个我正在尝试做一些在熊猫中应该非常简单的事情,但似乎不过.我正在尝试将列添加到现有的pandas数据帧,该数据帧是基于另一个(现有)列的映射

我使用groupby按职业和性别对数据集进行分组.现在我想找到每个职业的男女比例.我无法想到如何继续.解决方法:这是使用pandas.pivot_table和矢量化Pandas计算的一种方法.请注意,此方法无需执行单独的groupby.df=pd.DataFrame([['A','F'],['A','F'],['A','M'],['B',&#0

我有一个使用pandas和列标签的DataFrame,我需要编辑它来替换原始列标签.我想更改原始列名称为的DataFrameA中的列名：['$a','$b','$c','$d','$e']至['a','b','c','d','e'].我将已编辑的列名存储在列表中,但我不知

我有pythonpandas数据帧,其中一列包含月份名称.如何使用字典进行自定义排序,例如：custom_dict={'March':0,'April':1,'Dec':3}解决方法:Pandas0.15引入了CategoricalSeries,它允许更清晰的方式来执行此操作：首先使月份列成为分类,并指定要使用的顺序.In[21]:df['m

参见英文答案>Howtoimplement‘in’and‘notin’forPandasdataframe                                    7个>            Filterdataframerowsifvalueincolumnisinasetlistofvalues        

我正在寻找一种有效的方法来从DataFrame列中的字符串中删除不需要的部分.数据看起来像：timeresult109:00+52A210:00+62B311:00+44a412:00+30b513:00-110a我需要将这些数据修剪为：timeresult109:0052210

我正在尝试替换数据帧的一列中的值.列(“女性”)仅包含“女性”和“男性”的值.我尝试过以下方法：w['female']['female']='1'w['female']['male']='0'但是收到以前结果的完全相同的副本.理想情况下,我希望获得一些类似于以下循环元素的输出.ifw['female']=='female':

是否有任何函数相当于df.isin()和df[col].str.contains()的组合？例如,假设我有这个系列s=pd.Series([‘cat’,’hat’,’dog’,’fog’,’pet’]),我想找到s中包含[‘og’,’at’]的所有地方,我想要得到除了“宠物”之外的所有东西.我有一个解决方案,但它相当不优雅：searchf

我有一个大型电子表格文件(.xlsx),我正在使用pythonpandas进行处理.碰巧我需要来自该大文件中两个选项卡的数据.其中一个标签有大量数据,另一个标签只有几个方格.当我在任何工作表上使用pd.read_excel()时,它看起来像整个文件被加载(不只是我感兴趣的工作表).因此,当我使用该方法