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python – Pandas Aggregate groupby
我有一个概念上看起来如下的数据框:df=pd.DataFrame({"a":[1,1,1,2,2,3],"b":["a","a","c","a","d","a"],"c":["2","3","4",&qu
python – 检索pandas中的行值
我有一个有两列的数据框countriesdataUnitedstatesofamerica(USA)1india132我想以这种格式从行获取数据countriesdataUnitedstatesofamerica1india
将Python数据框保存为Teradata中的Table
我想从Teradata中提取一个表作为Python数据框.我知道如何完成这一步.接下来我想在数据上运行算法来转换它,但是我想要.一旦我完成了在Python中操作数据,我希望将结果数据框保存为Teradata中的新表,以便我可以与数据库中的其他表执行连接.我的问题是如何将python数据帧保存回数据库,
python – 从pandas dataframe中删除重复的列索引
我正在寻找一个解决方案来删除我的数据框中的重复列索引–我需要做的是逐行添加重复列中的值,然后只保留这些列中的一个与总和值df=pd.DataFrame(np.array([[0,0,0,1,0,0,0],[0,1,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,1]]),columns=[1,1,2,2,2,3,3],index=[
python – 根据关键字和拆分计算新列
我有这样的数据帧:>>>df1overall0class1-10/class2-11/class3-131class3-31/class2-22/class1-232abc/def/xyz/prq我想计算3列class1,class2&如果在’整体’中找到它们,则为class3.期望的o/poverall
python – 为数据帧中的每一行查找n个最低值
我有一个包含1739行和1455列的大型数据帧.我想找到每行150个最低值(不是第150个值,而是150个值).我用一个基本的for循环遍历行.我尝试了df.min(axis=1),但它只给出了一分钟.而且rolling_min函数也没有成功.是否有任何现有功能,我可以输入我想找到的值的数量.min?我的最终目标
python – 将列表的数据帧重新整形为另一个数据帧
我有一个名称和列表的数据框,如下所示:|Name|value||:-----|------:||A|[1,4,7]||A|[9,2,5]||A|[6,9,3]||A|[1,4,7]||A|[9,2,5]||B|[6,9,3]||B|[1,4,7]||B|[9,2,5]||B|[6,9,3]||B|[1,4,7]|我想将此数据帧重新
如何将列表中的元素逐个附加到数据框中的嵌套列表中
importpandasaspdd={'A':[1,2,3,4],'B':[[[1,2],[2,3]],[[3,4],[2,5]],[[5,6],[5,6],[5,6]],[7,8]]}df=pd.DataFrame(data=d)C=[1,2,3,4,5,6,7,8]我有一个pandas数据帧,并希望将C列表的每个元素附加到B的每个嵌套列表中,维护结构,以便生成的数据帧为:'A':[1
python – 熊猫布尔系列不会绘图
我是Python的新手,我正在尝试制作一个布尔数组的图.但是,我收到了一个错误,尽管其他人似乎没有绘制布尔数组的问题.对于数字数组,它按预期工作.所以,下面的代码工作正常.importpandasaspdseries_numeric=pd.Series([0,1,0])series_numeric.plot()但是,对于布尔数组,会
python – 四舍五入的小熊猫无效
有人可以解释一下我发生了什么,或者我错过了一些非常明显的东西?importpandasaspddf=pd.DataFrame([[0.0094909865]])df=df.round(9)print(df)这给了我0.009490986.我期待圆形值0.009490987有人可以帮我理解吗?我正在使用Pandas’0.20.3′解决方法:好问题.这是一个无
python – Pandas:按列中的观察数量扩展DataFrame
Stata具有函数expand,其将行添加到对应于特定列中的值的数据库.例如:我有:df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3],"B":[3,4,5]})AB013124235我需要的:df2=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,2,3,3],"
python – pandas中的.sum()方法会产生不一致的结果
我有一个大型DataFrame(大约4e07行).在对它进行求和时,无论是在列选择之前还是之后,我得到2个显着不同的结果.此外,类型从float32更改为float64,即使总计都低于2**31df[[col1,col2,col3]].sum()Out[1]:col19.36e+07col21.39e+09col36.37e+0
python – 在曲线上找到斜率变化的位置
我有时间和电压的数据点,创建如下所示的曲线.时间数据是array([0.10810811,0.75675676,1.62162162,2.59459459,3.56756757,4.21621622,4.97297297,4.97297297,4.97297297,4.97297297,4.97297297,4.97297297,4.97297
python – Pandas读取_excel:’utf-8’编解码器无法解码位置14的字节0xa8:无效的起始字节
试图读取MSExcel文件,版本2016.文件包含几个包含数据的列表.从DataBase下载的文件,可以在MSOffice中正确打开.在下面的示例中,我更改了文件名.编辑:文件包含俄语和英语单词.最有可能使用Latin-1编码,但编码=’latin-1’没有帮助importpandasaspdwithopen('1.xlsx','r',e
python – 获取pandas.Series.value_counts的密钥
我使用pandas.Series.value_counts来计算用户的性别.但是我还需要获得结果的关键点来绘制绘图并使用键作为绘图的标签.例如,data.gender.value_counts()的结果是:female6700male6194brand5942unknown1117我需要得到一个清单[‘女性’,’男性’,’品牌
python – 将一个DataFrame分组到一个新的DataFrame中,并将一个范围作为索引
参见英文答案>ConvertingaPandasGroupByobjecttoDataFrame                                    8个我有一个问题,在这个例子中简化了.考虑一下这个PandasDataFrame,df_a:df_a=pd.DataFrame([['1001',34.3,'red'],['1001',900.04,'r
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