我正在努力弄清楚如何开发一个给定格式的方阵aa0ab3ac4ad12ba3bb0bc2...对于这样的事情：abcdea03412...b3027...c430...d12...e...在熊猫.我开发了一种方法,我认为它可以工作但需要永远运行,因为每次使用for循环

Pandas学习基本数据结构Pandas数据结构SeriesSeries基本概念及创建Series创建方法一：由字典创建Series创建方法二：由数组创建(一维数组)Series创建方法三：由标量创建课堂作业Series基本技巧数据查看重新索引reindexSeries对齐自动将名称相同的索引对齐，并进行相应的运算删

我有一个包含2列的Dataframecol1col21catthecat2doganicedog3horsehorseishere我需要在col2中找到每个col1字符串的位置.解决方案必须是：col1col2col31catthecat42doganicedog7

我有一个DataFrame,它有一个开放时间和一个关闭时间,我试图计算差异,以毫秒为单位.我的代码目前是这样的df=df.assign(Latency=lambdad:d.CloseTimeStamp-d.CreationTimeStamp)df.Latency=df.apply(lambdad:d.Latency.total_seconds()*1000.,axis=1)但是,我想知

importpandasaspdimportnumpyasnppb={"mark_up_id":{"0":"123","1":"456","2":"789","3":"111","4":"222"},"mark_up":{"0"

我有一个简单的问题,我不禁感到我错过了一些明显的东西.我已经从源表(SQLServer)读取数据并创建了一个HDF5文件来通过以下方式存储数据：output.to_hdf(‘h5name’,’df’,format=’table’,data_columns=True,append=True,complib=’blosc’,min_itemsize=10)数据集约为

type(Table)pandas.core.frame.DataFrameTable=====================Column1Column2Column302311521231195256122223243145459

参见英文答案>Howtopivotadataframe                                    1个我试图通过将数据中的一个列转换为行(通过旋转或取消堆叠)来重塑pandas数据帧.我是新手,很可能我错过了一些明显的东西.我进行了广泛的搜索,但未能成功应用

我正在尝试基于另一个类似数据帧中的列来对pandas数据帧进行子集化.我可以在R中轻松做到这一点：df1<-data.frame(A=1:5,B=6:10,C=11:15)df2<-data.frame(A=1:5,B=6:10)#Selectcolumnsindf1thatexistindf2df1[df1%in%df2]AB116227338449

我正在尝试创建类似于ISLR示例的逻辑回归,但是使用python代替data=pd.read_csv("data/Default.csv")#firstwe'llhavetoconvertthestrings"No"and"Yes"tonumericvaluesdata.loc[data["default"]=="No","default"]

我知道可以使用例如数据帧屏蔽数据帧中的某些行.(1)mask=df['A']=='a'其中df是手头有一个名为“A”的列的数据框.调用df[mask]会产生我新的“蒙面”DataFrame.当然也可以使用多个标准(2)mask=(df['A']=='a')|(df['A']=='b')然而,当需要满足几个标准时,最后一步可

所以我想要做的是将列添加到数据帧并用单个值填充它们(分别为所有行).importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.array([[1,2],[3,4]]),columns=["A","B"])arr=np.array([7,8])#thisiswhatIwouldliketododf[["C","D"]]=ar

我想根据基于列的条件制作整行NaN.例如,如果B>5我想整排NaN：未处理的数据帧：'A''B'14354687如果B>5,则整行NaN'A''B'1435NaNNaNNaNNaN谢谢.解决方法:你也可以使用df.loc[df.B>5,：]=np.nan例In[14]:dfOut[14]:AB

我有pandas数据帧：df=pd.DataFrame()df['city']=['NY','NY','LA','LA']df['hour']=['0','12','0','12']df['value']=[12,24,3,9]cityhourval

我有一个像这样的pandas数据框：ts|thing_0|qty_0|thing_1|qty_1|thing_2|qty_2--------------------------------------------------------1|dog|5|cat|3|mouse|12|house|6|dog|4|cat|2..

我有一个类,其对象包含pandas数据帧(self.before和self.afterunder)和save()方法,该方法使用xlsxwriter导出数据(有两个工作表,“before”和“after”).我正在尝试freezepanes(后来也想使用conditionalformatting).即使我知道你can’tchangethestyleofcellsyou’vealrea