我有以下数据框架In[45]:data[:10]Out[45]:ZAbeta2Mshell01002000.3112197.2-4.2131100200-0.4197202-1.14321002000.03205203031002010.2967191-4.4344100201-0.4893196.1-4.6915

#Pandas官方文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/#-*-authorYangami-*-importpandasaspdimportnumpyasnp一、基本类型用列表、数组和字典构建serieslst=list('abcedfg')#列表arr=np.arange(7)#数组#构建方法ser1=pd

我有两个不同大小的数据帧,其中一个比另一个大,但第二个数据帧有更多列.如果它具有相同的列和放大器,我在尝试添加数据帧时遇到问题.行值作为另一个数据帧,在这种情况下是id这是一些虚拟数据以及我是如何尝试解决它的importpandasaspddf1=pd.DataFrame([(1,2,3),(3,4,5)

我有两个数据帧：df_old：ABCDE1b1cd1e12b2cd2e23b3cd3e3DF：ABCDF2b2c2d0f24b4c1d4f45b5c2d5f5我希望他们合并到：ABCDEF1b1cd1e12b2c2

我有一个数据框,其中包含描述建筑物屋顶表面的记录,因此每个建筑物都有多个平面,其中包含一个区域和一个形状的描述.例如df=pd.DataFrame([[1000,12,'slope'],[1000,10,'flat'],[1001,10,'slope'],[1001,15,'flat'],

我正在尝试按连续日期对ID进行分组.IDDateabc2017-01-07abc2017-01-08abc2017-01-09abc2017-12-09xyz2017-01-05xyz2017-01-06xyz2017-04-15xyz2017-04-16需要退货：IDCountabc3abc1xyz2x

我正在寻找Pythonic方法来做与bind_rows(R中的dplyr包)相同的方法,它从data.frames列表中进行数据帧连接,并自动将每个data.frame的名称添加为.id列以记住其中行来自.有一个简单的方法吗？我试着用pd.concat：df1=pd.DataFrame([['a',1],['b',2]],columns=['letter','number'

我想通过’label’和’month’分组来计算每个月和每个标签的销售数量.我正在尝试’groupby和apply’方法来实现这一目标,但不确定如何计算每个标签的月份.比方说,对于标签值AFFLELOU(DOS),我有7个月的两个值.所以,我应该将销售数量相加并除以2.在第9个月和第10个月,我只有一个值,

我正在尝试根据条件选择更新my_df,如：my_df[my_df['group']=='A']['rank'].fillna('A+')但是,这不是持久性……例如：my_df仍然有NaN或NaT……我不知道如何在in_place中执行此操作.请告知如何将更新保留到my_df.解决方法:创建布尔掩码并分配给筛选的列级别：my_df=pd.DataFra

我在pandas数据框中的数据如下：df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,3,4,4,4],'b':[2,3,4,4,5,5,5]})所以数据框看起来像这样：ab012123234334445545645这里的列’a’,’b’组合是：12(1),23(1),34(2),45(3).我试图选择4和5并打印出来,因为

我有以下pandasdataframedf：DescriptionCode0Apples0141Oranges0152Bananas0173Grapes021我需要将它转换为元组的元组,如下所示：my_fruits=(('Apples','014'),('Oranges&#03

因此,对于广义的方法：df=[['A','B']](dataframeisactuallybiggerbutforsimplicity)SC=df[['A','B']].groupby('A').agg({'B':['mean','std']})我正在尝试将此输出恢复为原始df,因此输出可以是：df=[[

我有一个数据框,如：groupsidsnumbersgroup3id489group1id150group1id130group1id290group2id489group2id676group3id490并且它想要通过groupby组找到重复的id并获得一个新的数据框,只有按组重复的ID,例如：group1id150group1id130group3

我目前正在尝试使用matplotlib和pandas库绘制一个相当小的数据集.数据集的格式是CSV文件.这是数据集：DATE,UNRATE1948-01-01,3.41948-02-01,3.81948-03-01,4.01948-04-01,3.91948-05-01,3.51948-06-01,3.61948-07-01,3.61948-08-01,3.91948-09-01,3.81948-10-01,3.7194

我在pandas中有以下数据帧IDBalanceATM_drawingsValue11005034511503323321001003332100100234我想要所需格式的数据ID

我有这个房地产数据：neighborhoodtype_propertytype_negotiationpriceSmallvillehouserent2000Oakvilleapartmentforsale100000KingBayhouseforsale250000...我创建了一个函数,通过您输入