我正在尝试合并两个都有'product_desc‘列的数据帧。我使用的是Pandas 0.13和Python 2.7。
small_df = pd.merge(small_df, linregress_df, on = 'product_desc', how = 'left')
但是,我得到以下错误:
pandas.core.index.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
我将两个数据帧导出到平面文件中,其中的索引或其他列都没有重复值。我需
在过去的几天里,我在postgres中遇到了全文搜索,当我在多个列中搜索时,我对索引感到有点困惑。
postgres 讨论在级联列上创建ts_vector索引,如下所示:
CREATE INDEX pgweb_idx ON pgweb
USING gin(to_tsvector('english', title || ' ' || body));
我可以这样搜索:
... WHERE
(to_tsvector('english', title||' '||body) @@ to_tsquery('e
我希望使用正则表达式在csv或xls文件中搜索字符串值,然后将匹配的(行,列)位置返回给我。我在搜索和返回匹配单元格位置的命令方面都遇到了问题。有什么建议可以让Python更容易做到这一点吗?
这是我到目前为止所知道的:
import re
import csv
import numpy as np
import pandas as pd
import os
from pandas import *
from xlsxwriter import worksheet
def search_method(patterns, phrase):
for pat in patterns:
我喜欢在pandas dataframe中填充na,其中dataframe中的两列都在同一行上。 A B C
2 3 5
Nan nan 7
4 7 9
Nan 4 9
12 5 8
Nan Nan 6 在上面的数据框中,我希望将列A和列B都有Nan的行替换为“不可用”。 因此: A B C
2 3 5
Not available not available 7
4 7 9
Nan 4 9
12 5 8
Not available not available 6 我尝试了多种方法,但得到了不想要的结果
我有两个pandas数据帧,每个都有相同的索引和列。我想创建第三个pandas数据帧,其中包含其他两个细胞的乘积。 这是我目前的解决方案,但它太慢了。 import pandas as pd
new_df = pd.DataFrame(columns=df1.columns, index=df1.index, data=[])
for col, values in new_df.iteritems():
for idx, value in values.iteritems():
foo = df1.loc[idx][col]
bar = df2.l
我有一个很大的数据集,但是,我确实有两列,一列用于权重,另一列用于权重单位,我确实想对权重列执行一些计算,但首先我想将它们全部转换为千克,因此有人可以帮助我如何检查单位列,如果我找到它的克数,我会将权重列值转换为千克:
下面是数据集的外观
import pandas as pd
# intialise data of lists.
data = {'Weghts':[2.00, 3.50, 2050.00, 4019.00],'weight_units':['Kilograms', 'kilograms', 'Gra
我想在pandas中做一些类似Vlookup的事情,我有一个两列的数据框,需要检查第二列值(B)在第一列(A)中是否有效,如果是,则将行和第二列值插入到名为C的新列中,下面是示例表: 原始数据帧为: A B
a -
b a
c a
d b
e d 首选数据帧为: A B C
a - N/A
b a -
c a -
d b a
e d b 实际上,我是python的初学者,但在excel中,这可以通过A列和B列之
我有一个包含两列时间序列数据的pandas数据帧。在我的实际数据中,这些列足够大,如果没有数据着色器,渲染就会很笨拙。我正在尝试比较这两个时间序列中的事件。但是,我需要能够分辨出哪个数据点来自哪个列。下面是一个简单的函数示例。如何让A列和B列使用不同的颜色映射? import numpy as np
import hvplot.pandas
import pandas as pd
A = np.random.randint(10, size=10000)
B = np.random.randint(30, size=10000)
d = {'A':A,'B'
下面的代码读取一列(名为"First")并查找字符串"TOM“。 我想要遍历文件中的所有列(而不仅仅是“第一”列)-我想做一些类似excelFilei的事情,其中i和j被设置在一个循环中,但这不起作用。有什么想法吗? import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import re
excelFile=pd.read_excel("test.xls")
for i in excelFile.index:
match=re.match(&
我有一个Pandas DataFrame,包含i、行和j列。我希望将这个DataFrame中的值替换为第二个DataFrame中的所有值,后者具有相同的i行,但有k列,其中k是j的子集。
有效的办法是:
for col in df2.columns:
df1[col] = df2[col]
有没有一种更快、更无头绪的方法?
在我的项目中,我需要检查整个dataframe列中是否存在一些值。示例dataframe:
df=pd.DataFrame([['abc', 'a'], ['def', 'x'], ['aef', 'f']])
df.columns=['a', 'b']
>>>df
a b
0 abc a
1 def x
2 aef f
这个静态代码运行良好:
df['a'].str.contains('f')
我有两个数据帧df & df1,并且我已经将df1转换为一个字典,因为它只包含两列。如下图所示: import pandas as pandas
df = pd.read_csv('data.csv')
df['company'] = 0
df1 = pd.read_csv('data1.csv')
mydict = dict(zip(df1.agent_id, df1.company))
for x in df.agent_id:
for k,v in mydict.items():
if k == x:
寻找一种有效的方法来搜索大型DataFrame并返回包含字符串的单元格的行号。我有下面的代码可以工作,但我想知道这是不是最有效的方式,因为它涉及两个"for“循环
在本例中,我尝试查找包含"Car Type“的单元格。
for row in range(df.shape[0]): # Loop through rows
for col in range(df.shape[1]): # Loop through columns
if df.iat[row, col] == 'Car Type':
row_star
我正在使用下面的代码对一个.csv文件进行搜索,并在两个文件中匹配一个列,并获取我想要的另一列,并将其添加为一个新列。然而,我试图使匹配基于两列而不是一列。有办法这样做吗?
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv("matchone.csv")
df2 = pd.read_csv("comingfrom.csv")
def lookup_prod(ip):
for row in df2.itertuples():
if ip in row[1]:
return row[3]