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python – 将项添加到空pandas DataFrame
我想以下列方式动态扩展空的pandasDataFrame：df=pd.DataFrame()indices=['A','B','C']colums=['C1','C2','C3']forcolumincolums:forindexinindices:#df[index,column]=anyValue其中索引和列都可以具有事先不
python – Pandas：如何在行上使用多个级别对count进行分组？
我有以下数据框|----|----||A|B||a1|b1||a2|b1||a1|b2||a2|b3|我希望按每A计算B并获得以下结果：|----|----|-------||A|B|Count||a1|b1|1|||b2|1|||b3|NaN||a2|b1|1|||b2|NaN|
python – pandas数据帧相当于R data.table by
在pdataas数据框中是否等同于在Rdata.table中使用’by’？例如在R我可以这样做：DT=data.table(x=c('a','a','a','b','b','b'),y=rnorm(6))DT[,z:=mean(y[1:2]),by=x]大熊猫有类似的东西吗？解决方法:如果我们需要获得与data.table中类似的输出,
python – 如何按频率对行进行分组？
我想知道有多少人在评估1次,2到3次,超过3次的人群中推出了1,2,3,4和5等级.例如,进行1次评估的人群包含ID为2和4的人.在该组中,总共有一个评估5和一个评估1.df=ID_PERSONEVALUATION_GRADE12121315253
python – 重塑Pandas DataFrame
我有以下DataFrameA02012-01-1310:00:0612012-01-1311:09:0422012-01-1312:07:0532012-01-1313:03:0442012-01-1610:00:1052012-01-1611:09:0462012-01-1612:01:0572012-01-1613:09:0482012-01-1710:01:0492012-01-1711:05:
如何使用sqlalchemy pyodbc和MS SQL Server中的多个数据库为pandas read_sql创建sql alchemy连接？
我正在尝试使用’pandas.read_sql_query’将数据从MSSQLServer复制到pandasDataFrame中.我需要在我的SQL查询中进行多个连接.要连接的表位于同一服务器上,但位于不同的数据库中.我传递给pandas的查询在MSSQLServerManagementStudio中运行良好.在Jupyter笔记本中,我试图像这
在python pandas dataframe中找出一行值与剩余行值的差异
初始数据帧：df=IndexNatureInterval0010.0000001110.9996272211.0006073311.000612参赛作品总数约为700,000.有没有办法找到“Interval”
python – 查找多索引数据框的每个级别的最大值
我有一个看起来像这样的DataFrame：dataab110.120.230.3210.520.630.7我想找到忽略b级别的每个级别的最小值,所以作为输出我正在寻找像amin10.120.5解决方法:最简单的是使用参数级别=0的min：print(
按组键的数据帧中的Python值差异
我有一个DataFramenamevalueA2A4A5A7A8B3B4B8C1C3C5我希望根据每个名称获得价值差异像这样namevaluedifA20A42A51A
python – 如何将多个列初始化为现有的pandas DataFrame
如何在现有pandasDataFrame对象中的单个实例中初始化多个列？我可以在一个实例上初始化单列,这样：df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]},dtype='int')df['c']=0但我做不到这样的事情：df[['c','d']]=0ordf[['c']['d']
python – Pandas数据帧：按A分组,B取nlargest,输出C.
根据B中的值,每个A的前两个C值是多少？df=pd.DataFrame({'A':["first","second","second","first","second","first","third","fourth",
python – groupby是否自动分组pandas中的所有非数字列？
我有一个下面的数据集示例(仅显示前几行,但有193行)：country,beer_servings,spirit_servings,wine_servings,total_litres_of_pure_alcohol,continentAfghanistan,0,0,0,0.0,AsiaAlbania,89,132,54,4.9,EuropeAlgeria,25,0,14,0.7,AfricaAndorra,245,138,312,12.4,EuropeAngo
python 3 pandas和seaborn使用swarmplot斗争 – multiIndex
我正在努力让swarmplotot与熊猫一起工作.我有一个叫做SIAggs的3dnumpy数组,我用这样的pandas切片：rand_center={('Random_dist'):SIAggs[:,:,1],('Center_distance'):SIAggs[:,:,0]}forkey,valueinrand_center.items():rand_center[key]=pd.DataFrame(value)
python – 搜索比get_loc更快,以在DataFrame索引中找到标签位置？
我需要在Pandas索引中找到标签的整数位置.我知道我可以使用get_loc方法,但后来我发现了searchsorted.只是想知道我是否应该使用后者来提高速度,因为我需要搜索数以千计的标签.解决方法:这取决于你的用例.使用@ayhan的例子.使用get_loc,在第一次查找时创建哈希表会有很大的前期成
如何将numpy矩阵转换为pandas系列？
我有以下numpy矩阵：array([[64,22,],[58,64],[42,31])我希望得到以下内容：pd.DataFrame({'one':"6422",'two':"4231"})我的目的是将numpy.array中的每一行转换为一个字符串将用于pandas数据帧.是否有一些内置的熊猫功能来救援？解决方法:IIUC你可以使用DataFrame
python – 对pandas系列的k个元素组应用函数
我有一个熊猫系列：01152203-1让我们说我想在每两个元素上应用mean(),所以我得到这样的东西：03.019.5有一种优雅的方式来做到这一点？解决方法:您可以使用groupby按索引除以k=2：k=2print(s.index//k)Int64Index([0,0,1,1],dtype='i