我有一个简单的任务,我想知道是否有更好/更有效的方法.我有一个如下所示的数据框：GroupScoreCount0A51001A1502A353B1404B2205B160我想添加一个包含组总计数值的

我试图通过以下代码在pandas数据框中删除索引号的多列(我的数据集中的第2列和第70列,分别索引为1和69)：df.drop([df.columns[[1,69]]],axis=1,inplace=True)我收到以下错误：TypeError:unhashabletype:'Index'在我的代码中,[1,69]突出显示并说：Expectedtype'Integral

我有一个大型数据集,格式如下：id,socialmedia1,facebook2,facebook3,google4,google5,google6,twitter7,google8,twitter9,snapchat10,twitter11,facebook我想在那时进行分组并分配一个group_id列然后取消组合(展开)回到各个记录.id,socialmedia,gro

我有以下数据帧df：idlatlonyearmonthday038153.30660-0.54649200412138153.30660-0.54649200413238153.30660-0.54649200414我想创建

所以我初始化了一个空的pandasDataFrame,我想在这个DataFrame中迭代地将列表(或Series)作为行附加.这样做的最佳方式是什么？解决方法:有时候在熊猫之外做所有附加操作会更容易,然后,只需一次创建DataFrame即可.>>>importpandasaspd>>>simple_list=[['a','b']]>>>simple_l

我目前有一个由1和0作为值的列组成的数据帧,我想迭代列并删除仅由0组成的列.这是我到目前为止所尝试的：ones=[]zeros=[]foryearinyears:foriinrange(0,599):ifyear[str(i)].values.any()==1:ones.append(i)ifyear[str(i)].va

2018-09-18_reproducible_dataframe.ipynb这似乎是一个显而易见的问题.然而,许多提出有关熊猫问题的用户都是新手,而且缺乏经验.提出问题的一个关键组成部分是HowtocreateaMinimal,Complete,andVerifiableexample,它解释了什么,但不是真正的问题.例如,作为提问的人,我可

df=df[~df["column"].str.contains("Total")]TypeError:badoperandtypeforunary~:'float'为什么.str.contains()会返回一个浮点数？我该怎么办？解决方法:我认为有NaNs值,所以需要指定参数na：df=pd.DataFrame({'column':['Total',&#039

参见英文答案>Suppressingscientificnotationinpandas?                                    3个如何抑制dataframe.describe()的科学记数法输出：contrib_df["AMNT"].describe()count1.979680e+05mean5.915134e+02std

假设我有一个如下的重新排列：importnumpyasnp#exampledatafrom@unutbu'sanswerrecs=[('Bill','31',260.0),('Fred',15,'145.0')]r=np.rec.fromrecords(recs,formats='S30,i2,f4',names='name,a

我在文件夹中有多个CSV文件,其值如下：GroupID.csv是文件名.有这样的多个文件,但值范围在同一XML文件中定义.我正在尝试将它们分组我怎样才能做到这一点？UPDATE1：根据BobHaffner的评论,我已经做到了这一点importpandasaspdimportglobpath=r'patho/files'allFiles=gl

我试图结合2个不同的Excel文件.(感谢帖子Importmultipleexcelfilesintopythonpandasandconcatenatethemintoonedataframe)我到目前为止的工作是：importosimportpandasaspddf=pd.DataFrame()forfin['c:\\file1.xls','c:\\file2.xls']:data

我从pandas函数输出这样的文件.Series([],name:column,dtype:object)311race317genderName:column,dtype:object我试图只用第二列得到一个输出,即racegender删除顶行和底行,第一列.我怎么做？解决方法:您只需要.values属性：In[159]:s=pd.Series([

energy.loc['RepublicofKorea']我想将“韩国”指数的价值改为“韩国”.但是数据框太大,无法更改每个索引值.我如何仅更改此单个值？解决方法:你想做这样的事情：as_list=df.index.tolist()idx=as_list.index('RepublicofKorea')as_list[idx]='SouthKorea'df.index

我有一个包含日期的固定宽度数据文件,但是当我尝试绘制数据时,日期没有在x轴上正确显示.我的文件看起来像2014-07-1011:49:14.377102452014-07-1011:50:14.449150452014-07-1011:51:14.521168212014-07-1011:52:14.57424182014-07-1011:53:14.646137

我想为pandasDataFrame对象创建一个简单的条形图.但是,图表上的xtick似乎过于细化,而如果我将图表更改为折线图,则xtick会进行优化以便更好地查看.我想知道我是否可以将相同的折线图xtick频率带到条形图？谢谢.locks.plot(kind='bar',y='SUM')编辑结果情节：解决方法:您可以通过

根据我对左外连接的理解,结果表应该永远不会有比左表更多的行……如果这是错误的,请告诉我…我的左表是192572行和8列.我的右表是42160行和5列.我的左表有一个名为’id’的字段,它与我右表中名为’key’的列匹配.因此我将它们合并为：combined=pd.merge(a,b,how='left',left_

我正在使用MultiIndexedpandasDataFrame,并希望将DataFrame的子集乘以一定数量.它与this相同,但具有MultiIndex.>>>d=pd.DataFrame({'year':[2008,2008,2008,2008,2009,2009,2009,2009],'flavour':['strawberry','strawbe

如何将大熊猫中的时间序列重新采样到每周开始的周数？我看到有一个可选的关键字库,但它仅适用于短于一天的间隔.解决方法:你可以通过anchoredoffsets到resample,其他选项涵盖了这种情况.例如,星期一的每周频率：ts.resample('W-MON')

我有一个系列有一些日期时间(作为字符串)和一些空值为’nan’：importpandasaspd,numpyasnp,datetimeasdtdf=pd.DataFrame({'Date':['2014-10-2010:44:31','2014-10-2309:33:46','nan','2014-10-0109:38:45']})我正在尝试将这些转换为日期时间：

我在使用pandas导入JSON文件时遇到了一些困难.importpandasaspdmap_index_to_word=pd.read_json('people_wiki_map_index_to_word.json')这是我得到的错误：ValueError:Ifusingallscalarvalues,youmustpassanindex文件结构简化如下：{"biennials":522004,"

我想进行有监督的学习.到现在为止,我知道要对所有功能进行监督学习.但是,我还想进行K最佳功能的实验.我阅读了文档,发现在Scikit中学习了SelectKBest方法.不幸的是,我不确定在找到这些最佳功能后如何创建新的数据帧：我们假设我想进行5个最佳功能的实验：fromsklearn.feature_s

我必须创建一个函数,将提供的数据帧拆分为所需大小的块.例如,如果数据帧包含1111行,我希望能够指定400行的块大小,并获得三个尺寸为400,400和311的较小数据帧.是否有便利功能来完成这项工作？什么是存储和迭代切片数据帧的最佳方法？示例DataFrameimportnumpyasnpimportpandas

我将序言说我是堆栈标准的编程n00b.我有数据分析和脚本编写的经验–这是我在金融公司专业做的事情–但我不知道我在后端做了什么.我正在尝试开始使用pandas和python—远离matlab/vba,但我无法弄清楚如何安装pandas库.当我尝试导入pandas时,我得到一个numpy模块不存在的错

我想知道是否有更通用的方法来做下面的事情？我想知道是否有办法创建st函数,以便我可以搜索非预定义数量的字符串？例如,能够创建一个通用的st函数,然后输入st(‘Governor’,’Virginia’,’Google)这是我当前的功能,但它预定义了两个可以使用的单词.(df是一个pandasDataFrame)de

更新：所写的问题与Networkx版本相关<2.0.from_pandas_dataframe方法hasbeendropped.要在Networkx>=2.0中完成相同的任务,请参阅对已接受答案的更新.尝试使用networkx的from_pandas_dataframe从pandasDataFrame创建一个MultiGraph()实例.我在下面的例子中做错了什么？In[1]

给定一个DataFrame：np.random.seed(0)df=pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),columns=list('ABC'),index=[1,2,3])dfABC11.7640520.4001570.97873822.2408931.867558-0.97727830.950088-0.151357-0.103219

pandas中groupby中as_index的功能到底是什么？解决方法:当你不理解某事时,print()是你的朋友.它多次清除疑惑.看一看：importpandasaspddf=pd.DataFrame(data={'books':['bk1','bk1','bk1','bk2','bk2','bk3'],'price':

我想用另一个DataFrame中的另一列替换PandasDataFrame上的整个列,一个例子将阐明我在寻找什么importpandasaspddic={'A':[1,4,1,4],'B':[9,2,5,3],'C':[0,0,5,3]}df=pd.DataFrame(dic)df是'A''B''C'190

假设我有一个数据帧字典：{'df1':namecolortypeAppleYellowFruit,'df2':namecolortypeBananaRedFruit,'df3':namecolortypeChocolate