使用字符串和NaN提取多索引pandas数据帧的最大值
可以通过以下步骤完成：
- 首先，导入pandas库并创建一个多索引数据帧。多索引数据帧可以通过使用pandas的
MultiIndex方法创建。
import pandas as pd
# 创建一个多索引数据帧
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'X'), ('A', 'Y'), ('B', 'X'), ('B', 'Y')])
data = pd.DataFrame({'Value': [10, 20, 30, 40]}, index=index)- 然后，使用字符串和NaN提取多索引数据帧的最大值。可以使用
loc方法和切片操作来实现。
# 提取多索引数据帧中每个一级索引的最大值
max_value_level_1 = data.loc[data.index.get_level_values(0).unique()].max()
# 提取多索引数据帧中每个二级索引的最大值
max_value_level_2 = data.loc[data.index.get_level_values(1).unique()].max()在上述代码中，使用data.index.get_level_values(0).unique()提取第一级索引的唯一值，然后使用loc方法选择这些唯一值对应的行，并使用max方法获取最大值。
- 最后，打印提取的最大值。
print("第一级索引的最大值为:")
print(max_value_level_1)
print("\n第二级索引的最大值为:")
print(max_value_level_2)这样，你就可以使用字符串和NaN提取多索引pandas数据帧的最大值了。
值得注意的是，腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务。具体涉及到云计算的产品和服务可以在腾讯云官方网站上进行查找和了解。
相关·内容
1回答
我目前有一个很大的2-d pandas时间序列值(1年或更长时间)的数据帧，我想将其重新映射到3-d xarray。pandas数据帧具有对应于另一个引用数据帧中的(经度，经度)坐标的column_id。
在xarray中有什么固有的功能可以实现这一点吗？
浏览 25提问于2019-07-31得票数 0
1回答
尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片，转置该切片，并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧，我目前正在运行for循环，逐个单元格地复制每个值，但效率非常低。
除了for循环，我已经尝试了.loc，.iloc，与转置，但没有成功。pivot，pivot_table，melt在这里似乎不适用，否则我无法理解如何将它们应用于这个看似简单的问题。
# Two dataframes here
import pandas as pd
import numpy as np
numRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df
浏览 15提问于2019-07-10得票数 1
回答已采纳
我有一个时间序列数据帧，并希望找到每个记录中的日期与该数据帧中的最后(最大)日期之间的差异。但是获取错误- TypeError：-：'DatetimeIndex‘和'SeriesGroupBy’的不受支持的操作数类型。从错误中可以看出，数据帧不属于允许进行这些操作的“正确”类型。如何避免这种情况，或者可能将数据转换成某种其他格式，以便能够执行操作。下面是再现错误的示例代码
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[54.7,36.3,'2010-07-20'],[54.7,36.3,'2010-07-21'
浏览 1提问于2019-11-19得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试从两个源数据帧中获取新的数据帧。第一个将包含数据，第二个将只包含True或False。两者具有相同的列名、相同的列数和相同的行数。
import pandas as pd
data1 = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df1 = pd.DataFrame(data1,columns=['Name','Age'])
data2 = [[True,False],[False,True],[False,False]]
df2 = pd.DataFrame(dat
浏览 0提问于2019-10-31得票数 1
假设我有两个数据帧：
import pandas
....
....
test1 = pandas.DataFrame([1,2,3,4,5])
....
....
test2 = pandas.DataFrame([4,2,1,3,7])
....
我尝试过test1.append(test2)，但它相当于R的rbind。
如何将这两列合并为数据帧的两列，类似于R中的cbind函数？
浏览 4提问于2015-02-19得票数 45
回答已采纳
我想使用dataframe.pivot()从pandas数据帧创建一个数据透视表，不仅包括数据帧列，还包括数据帧索引中的数据。找不到任何说明如何做到这一点的文档。有什么建议吗？
浏览 0提问于2014-02-08得票数 5
3回答
假设我有两个截然不同的pandas数据帧，它们具有完全相同的结构：
df1
+---+---------+------+------+------+
| | summary | col1 | col2 | col3 |
+---+---------+------+------+------+
| 0 | count | 10 | 10 | 10 |
+---+---------+------+------+------+
| 1 | mean | 4 | 5 | 5 |
+---+---------+------+------+------+
| 2
浏览 22提问于2019-08-12得票数 1
回答已采纳
我有一个数据帧，比如：
a b c d e
a 1 2 3 5 2
b 2 1 3 4 3
c 2 4 1 5 6
d 1 5 6 1 1
e 2 3 4 1 1
(1)我需要找到索引(i，i)以外的MAX和MIN值。对于这个例子:我需要得到的解为Max: 6，在(c，e)，(d，c)处出现2次。对于最小值也是如此。我如何使用Pandas/Python来做这件事？
(2)类似地，如果一个指定了行(或列)，我需要得到它的最大和最小值，而不是行索引(或列索引)。因此，如果我指定行a，我需要将MAX val设为5，并出现在(a，b)，(a，e)处。谢谢。
浏览 0提问于2015-10-28得票数 1
有一个80行6列的pandas数据帧。某些列中包含NaN值。比方说，如果给定列中连续的nan值的数量超过10，那么我们必须对这些nan块的值做一些处理。因此，我的问题是如何提取与这些大块nans的开始和结束相对应的行索引？
浏览 12提问于2021-10-07得票数 1
回答已采纳
假设我有以下数据帧 import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {3: {0: 'Total shareholders’ equity, beginning balances', 1: 'Total shareholders’ equity, beginning balances', 2: 'Total shareholders’ equity, beginning balances', 3: '$', 4: '90488', 9: '$', 10: '1
浏览 19提问于2020-12-09得票数 0
回答已采纳
我是Python和pandas的新手。我创建了一个数据帧，并希望计算两列之间的百分比变化。我知道pandas中的pct_change函数，但它在行之间工作。 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
UKnewcars = pd.DataFrame({
'Model': ["Diesel", "MHEV Diesel", "Petrol", "MHEV petrol","BEV", "PHEV", "
浏览 81提问于2021-10-11得票数 0
1回答
我正在努力正确地合并pandas中的一些数据集。假设我在不同的时间测量了变量A、B和C。有时，我会同时得到A和B，有时不会。我有三个数据帧，其中数据帧的索引是测量时间，还有一列用于测量。如果我将这些数据帧连接起来，我会得到一堆没有测量的NaNs，可能是这样的
idx | A | B | C
-----|-----|-----|----
0 | 1 | NaN | NaN
0 | NaN | 2 | 3
1 | 5 | 3 | NaN
在连接时，我有非唯一的时间索引。我想要的是按时间排序，并将具有相同时间索引的行折叠在一起。这里的理想结果是
id
浏览 1提问于2015-09-04得票数 0
3回答
与熊猫合并后设定指数？
、、、、
执行以下合并
import pandas as pd
s = pd.Series(range(5, 10), index=range(10, 15), name='score')
df = pd.DataFrame({'id': (11, 13), 'value': ('a', 'b')})
pd.merge(s, df, 'left', left_index=True, right_on='id')
这一数据框架的结果：
score id value
NaN
浏览 6提问于2019-12-11得票数 5
回答已采纳
1回答
这就是我如何使用pandas读取和创建数据帧 def get_sheet_data(sheet_name='SomeName'):
df = pd.read_excel(f'{full_q_name}',
sheet_name=sheet_name,
header=[0,1],
index_col=0)#.fillna(method='ffill')
df = df.swapaxes(axis
浏览 95提问于2021-11-22得票数 0
回答已采纳
2回答
我在Pandas中排序和重置索引时遇到了一些问题：
dfm = dfm.sort(['delt'],ascending=False)
dfm = dfm.reindex(index=range(1,len(dfm)))
在我重新编制索引后，数据帧返回未排序的数据。我的最终目标是得到一个带有1 --> len(dfm)索引号的排序数据帧，所以如果有更好的方法，我不介意，
谢谢!
浏览 0提问于2013-09-19得票数 17
回答已采纳
1回答
我必须基于数据库提取和csv文件生成和更新列表。我计划使用2个pandas数据帧来实现。
我能够生成插入(基于df的csv文件中的新项目)和删除(基于df的csv文件中不存在的项目)，但我不知道如何生成和更新列表。dict应仅包含值已更改的列和键列
操作的结果应该如下所示：
{'key': 10,
'column1': 'abc',
'column6': 10.8
}
有关于如何实现这一点的想法吗？
浏览 0提问于2016-06-06得票数 0
2回答
我是Pandas的新手，请不要太苛刻;)让我们假设我的初始数据帧是这样的：
#::: initialize dictionary
np.random.seed(0)
d = {}
d['size'] = 2 * np.random.randn(100) + 3
d['flag_A'] = np.random.randint(0,2,100).astype(bool)
d['flag_B'] = np.random.randint(0,2,100).astype(bool)
d['flag_C'] = np.random.randi
浏览 10提问于2016-08-18得票数 1
回答已采纳
import pandas as pd
sample_dataframe = pd.DataFrame(columns = [column_1, column_2, column_3, column_4] )
sample_data = [(78, 89), (77, 45), (54, 90)] 我希望在sample_dataframe中插入sample_data，这样column_1和column_2将使用数据中的值进行填充，其余列将使用所有行的NaN值进行填充。 在数据帧创建期间，我无法将数据添加到数据帧中。在定义数据帧的结构后，需要稍后添加数据。 做这件事最简单的方法是什么？ 这
浏览 18提问于2020-09-07得票数 0
回答已采纳
我有一个Pandas数据帧，如下所示：
itm Date Amount
67 420 2012-09-30 00:00:00 65211
68 421 2012-09-09 00:00:00 29424
69 421 2012-09-16 00:00:00 29877
70 421 2012-09-23 00:00:00 30990
71 421 2012-09-30 00:00:00 61303
72 485 2012-09-09 00:00:00 71781
73 485 20
浏览 4提问于2012-11-09得票数 559
回答已采纳
我正在尝试将Pandas数据帧序列转换为float。我先执行locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')，然后执行df.idh.apply(locale.atof)，但它给出了上面提到的错误：AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'。我假设在某个时刻，它会得到类似NaN的东西，可能是其他字符串，但它不能识别它。我如何告诉apply跳过这些？
浏览 1提问于2015-08-27得票数 6
回答已采纳
以前，我一直使用pandas.Panel来存储多个数据，每个日期在一个日期列表中存储一个。
由于面板的不推荐，我正在尝试转换为使用多个索引数据。
例如，我有以下数据：
dates = pandas.date_range('20180101', periods=3)
stocks = ['AAPL', 'GOOG', 'MSFT', 'AMZN', 'FB']
在反对之前，我可以创建一个面板，如下所示：
pnl = pandas.Panel(items=dates, major_axis=stock
浏览 0提问于2018-06-28得票数 2
回答已采纳
我有两个pandas数据帧，df1和df2，它们的行数相等。df2有11行，其中包含NaN值。我知道如何删除df2中的空行，方法如下：
df2.dropna(subset=['HIGH'], inplace=True)
但是现在我想从df1中删除这些相同的行(从df2中删除的行号相同的行)。我尝试了以下方法，但似乎不起作用。
df1.drop(df2[df2['HIGH'] == 'NaN'].index, inplace=False)
还有其他建议吗？
浏览 0提问于2020-09-21得票数 0
2回答
拆分不带多索引的Pandas序列
、、、、
我想使用具有单级索引的Pandas Series，并将该索引拆分为具有多列的数据帧。例如，对于输入：
s = pd.Series(range(10,17), index=['a','a','b','b','c','c','c'])
s
a 10
a 11
b 12
b 13
c 14
c 15
c 16
dtype: int64
我想要的输出是：
a b c
0 10 12 14
1 11 13
浏览 7提问于2013-07-03得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个下面的熊猫数据框。我需要一个代码来循环通过数据帧，找到每个NaN值，并提取它周围的所有3X3窗口的相邻像素，并保存提取的数据帧到新的数据帧，其中也包括NaN的值。
import pandas as pd
import numpy as np
d= {1: [5, 5.11, 5.6, 5.9, 4.8, 6], 3: [4, 5, 15, 25, 40, 10],6: [77, 47, 55, 59, np.nan, 5],
7: [np.nan, 32, 40, 33, 30, 6],9: [10, 11, 12, 45, 14, 15],15: [3, 5, 9, 12
浏览 11提问于2021-06-05得票数 0
回答已采纳
我有这样的数据框架，
Name Product Quantity
0 NaN 1010 10
1 NaN 2010 12
2 NaN 4145 18
3 NaN 5225 14
4 Total 6223 16
5 RRA 7222 18
6 MLQ 5648 45
现在，我需要提取有行的行/新数据格式，直到Total列中的Name列。
所需产出：
Name Product Quantity
0
浏览 1提问于2019-01-27得票数 2
回答已采纳
我在网上下载了pdf文件，想把它放到pandas dataframe中。下一步是提取数据帧中的CAS和REACH number。 有人能帮我吗？ 这是pdf链接(更新)。(https://msdspds.castrol.com/ussds/amersdsf.nsf/Files/109BFD5F3F227AE58025859100538A55/$File/2620961.pdf) 我想要在pdf的第三部分的CAS号码和联系号码。 非常感谢Joan
浏览 130提问于2020-07-11得票数 1
1回答
我使用.csv加载.csv提取，然后进行一些转换，最终目标是将数据集导出到pandas。我有一个数据帧，它的结构类似于： col1 col2 col3 col4
name1 Yes string1 val1
name2 string1 val1
name3 string1 val1
name2 Yes string2 val2
name3 string2 val2
name4 string2 val2
name3
浏览 9提问于2020-04-02得票数 0
回答已采纳
2回答
我有以下数据帧(为简洁起见，返回的时间序列被截断)：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'return':np.array([np.nan, np.nan, np.nan, 0.015, -0.024, 0.033, 0.021, 0.014, -0.092])})
我试图在第一次返回前的最后一个基数开始索引(即“NaN - 100”)，同时保持100值之前的NaN不变(从附加到现有数据帧和绘图的角度考虑)。
我只找到了一种在返回向量中没有NaN时创建所述索引的方法：
df['index
浏览 23提问于2021-03-18得票数 1
3回答
我正在处理几个出租车数据集。我已经使用pandas将所有数据集连接到一个数据帧中。
我的数据帧看起来像这样。
675 1039 #and rest 125 taxis
longitude latitude longitude latitude
date
2008-02-02 13:31:21 116.56359 40.06489 Nan Nan
2008-02-02 13:31:51
浏览 1提问于2013-04-15得票数 6
1回答
我正在使用以下熊猫数据帧：
index A B day
0 0.900 NaN 11
1 0.600 NaN 12
2 0.600 NaN 13
3 0.600 NaN 14
4 0.300 NaN 15
5 1.278 NaN 18
6 0.429 0.70 19
7 0
浏览 1提问于2018-11-15得票数 0
我有以下4000行的熊猫数据帧 A B C
xq 34 1
xy 23 1
xt 13 1
xq 55 2
xy 66 2
xt 77 2
xq 12 3
xt 89 3
xq 90 4
xy 45 4
xt 12 4 将其转换为pandas数据帧的有效方法是什么，如下所示？ id xq xy xt
1 34 23 13
2 55 66 77
3 12 89
4 90 45 12
浏览 19提问于2020-11-10得票数 0
我有2个数据帧(现在我说的是2，但我们可以有n个数据帧)。并且数据帧的名称在列表中。我想加入所有名字出现在列表中的数据帧
import pandas as pd
data1 = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df1 = pd.DataFrame(data1,columns=['Name','Age'])
data2 = [['David',10],['Alain',12],['Rob',13]]
df2 = pd.Da
浏览 0提问于2018-10-12得票数 0
1回答
使用pandas，我如何找到一个数据帧中的行在另一个数据帧中的位置？
示例：
我们有一个数据帧df_A
import pandas as pd
df_A = pd.DataFrame([[1, 2,3], [1, 3,4], [1, 4,9]], columns=['idx_1', 'idx_2','values'])
和另一个数据帧df_B
df_B = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 4]], columns=['idx_1', 'idx_2'])
我想要df_A的idx列与df_B的idx
浏览 4提问于2019-11-25得票数 0
我有一个n x m的pandas数据帧和一个长度为g的pandas序列。我如何根据索引将数据帧按序列划分？
到目前为止，我已经将序列与数据帧合并，并简单地将一个单元格除以另一个单元格。
谢谢
浏览 17提问于2016-07-29得票数 0
回答已采纳
如何避免旋转数据帧后的错误？
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'foo': ['one', 'one', 'one'],
'baz': [1, 2, 3],
'zoo': ['x', 'y', 'z']})
df1 = df.pivot('baz', 'zoo', '
浏览 0提问于2018-05-20得票数 2
4回答
我尝试通过鱼类物种名称创建新列，并将整数作为值，保留索引以便在以后执行数据帧连接。 import pandas as pd
df = pd.read_csv("fishCounts.csv",index_col=0)
countsdf = df[["Fish Count"]].copy()
countsdf.head()
Fish Count
0 38 Sand Bass, 16 Sculpin, 10 Blacksmith
1 138 Sculpin, 28 Sand Bass
2 150 Sculpin Released, 102 S
浏览 31提问于2020-08-05得票数 3
回答已采纳
3回答
我想要比较数据帧中可能包含NaN值的两列。
基于，我试图调整我的代码，但在以下方面遇到了困难：
(s1[s1.notnull()] == s2[s2.notnull()]).all()
我如何调整这段代码，使我不需要从数据帧中提取s1和s2序列，而是可以直接应用它：
import pandas as pd
import numpy as np
mydata = [{'SystemA': 1.78, 'SystemB':1.78},
{'SystemA': 2.5, 'SystemB':2.5},
浏览 3提问于2016-02-16得票数 0
我有一个数据帧，其中某些基本列是空的(我需要进一步的机器学习工作)。我有另一个数据帧，其中包含类似的数据，这些数据来自我想从中拉入缺失值的位置。
例如，df1是主数据帧
id col1 col2 col3 col4 col5
1 A AA 100 5.0 0.9
2 A BB 150 4.2 0.5
3 A CC 100 NaN NaN
4 B AA 300 N
浏览 0提问于2016-10-27得票数 2
1回答
我在pandas中创建了一个分层数据帧：
import pandas as pd
import numpy as np
col_index = pd.MultiIndex.from_product([[0,1], ['a', 'b', 'c']])
df_outer = pd.DataFrame(index=range(4), columns=col_index)
print(df_outer)
0 1
a b c a b c
0 NaN Na
浏览 1提问于2018-02-03得票数 1
回答已采纳
1回答
目前，我正在开发一个赛车运动应用程序的实时计时软件。因此，我必须抓取一个Livetiming网页，并将数据复制到一个大的Dataframe。这个Dataframe是我想做的几个图表的来源。为了保持我的数据帧是最新的，我不得不经常抓取网页。 我可以下载数据并将其保存为Panda.Dataframe。但我的问题是从下载的Dataframe到大数据帧，其中包括所有数据。 import pandas as pd
import numpy as np
df1= pd.DataFrame({'Pos':[1,2,3,4,5,6],'CLS':['V5',&
浏览 5提问于2019-05-11得票数 0
在Pandas函数中，您可以合并两个数据帧，但我需要合并N，类似于SQL语句，其中将N个表组合在一个完整的外部联接中。例如，我需要合并'type_1', 'subject_id_1'、'type_2', 'subject_id_2'和'type_3', 'subject_id_3'下面的三个数据帧。这个是可能的吗？
import pandas as pd
raw_data = {
'type_1': [1, 1, 0, 0, 1],
'sub
浏览 0提问于2018-04-10得票数 2
回答已采纳
我希望excel文件的第一行是数据帧的标题。(header=0做到了这一点)
当数据帧保存为.csv时，我希望标头位于.csv的第1行，就像它们在原始.csv中一样(这是我在实现时遇到的困难)
我已经尝试将.to_csv的header=设置为None或0，但都没有使头文件成为.to_csv文件的第1行。
我现在正在尝试将第0行设置为df1并将其与df连接，但我得到了一个‘第一个参数必须是可迭代的pandas对象，你传递了一个类型为“Series”的对象。’
有谁能提供一些关于如何实现这一点的见解，或者是否有更简单的方法？
import pandas as pd
data = pd.read_
浏览 2提问于2021-11-09得票数 2
2回答
这可能是一个非常容易的问题，但我已经处理了一段时间。
我有一个数据框架，其中X列有一些"NaN“值。当X为"NaN“时，我需要提取列A和B的行值，并将它们放入新的数据帧中。
我认为解决方案应该类似于这个if-语句，但它不起作用：
X = df$X
A = df$A
B = df$B
NaNvalues <- if (is.nan(X)) {
data.frame(A, B)
}
浏览 4提问于2017-04-10得票数 0
回答已采纳
考虑一个具有'a - b‘值的pandas数据帧。我想检查数据帧中所有值的任何位置是否出现'-‘，而不是循环遍历各个列。显然，像下面这样的检查是不会起作用的： df.values中的if '-‘ 关于如何检查这个问题有什么建议吗？谢谢。
浏览 56提问于2017-07-06得票数 1
回答已采纳
df1 = pd.DataFrame(
{
"Prod": [10, 20],
"Sales": [1, 4],
"DT": ["2021-05-01 15:05:01", "2021-05-01 15:05:05"]
},
index=None
)
Prod Sales DT
0 10 1 2021-05-01 15:05:01
1 20 4 2021-05-01 15:0
浏览 11提问于2021-10-10得票数 2
回答已采纳
我有一个空的pandas数据帧(df)、一个(索引、列)对列表(pair_list)和一个相应值列表(value_list)。我想根据pair_list将value_list中的值赋给df中的相应位置。下面的代码是我目前使用的代码，但速度很慢。有没有更快的方法呢？
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(index=[0,1,2,3], columns=['a', 'b','c','d'])
pair_list = [(0,'a'),(1,
浏览 13提问于2019-10-22得票数 1
回答已采纳
我正在处理一个pandas数据帧，我希望在每一行中找到最远的非空值，然后颠倒这些值的顺序，并输出一个行值颠倒的数据帧，而不会在第一列中留下空值。本质上颠倒了列的顺序并将非空值向左移位。 在： 1 2 3 4 5
1 a b c d e
2 a b c
3 a b c d
4 a b c 输出： 1 2 3 4 5
1 e d c b a
2 c b a
3 d c b a
4 c b a
浏览 43提问于2019-08-24得票数 2
在PySpark中是否有与pandas info()方法等效的方法？
我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小
pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。
浏览 4提问于2017-06-08得票数 6
1回答
我有一个数据框，其中包含许多观察值：
date colour orders
2014-10-20 red 7
2014-10-21 red 10
2014-10-20 yellow 3
我想对数据帧重新编制索引，并将日期标准化。
date colour orders
2014-10-20 red 7
2014-10-21 red 10
2014-10-22 red NaN
2014-10-20 yellow 3
2014-10-21
浏览 0提问于2014-12-11得票数 9
回答已采纳
1回答
统计函数中的数据帧为空
、、、
我遇到了一个从数据帧中提取主要统计数据的函数的问题:中位数、标准差、峰度等。 它一直返回null，我不知道为什么。我的代码如下： import pandas as pd
df = pd.read_excel("file.xlsx")
def estatistics_from_df(df):
df_stats = pd.DataFrame()
df_stats['Colunas'] = df.columns
df_stats['Tipos'] = df.dtypes
df_stats['Count
浏览 14提问于2021-10-26得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
