在不使索引加倍的情况下合并数据帧
在不使用索引加倍的情况下合并数据帧，可以使用pandas库中的merge函数来实现。merge函数可将两个或多个数据帧按照指定的列进行合并。
合并数据帧的过程可以分为以下步骤：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建数据帧DataFrame1和DataFrame2。
- 使用merge函数合并数据帧：
result = pd.merge(DataFrame1, DataFrame2, on='列名')，其中'列名'是要进行合并的列的名称。 - 可选地，可以通过指定how参数来控制合并方式，常用的合并方式包括'inner'、'outer'、'left'和'right'。
- 'inner'：保留两个数据帧中共有的行。
- 'outer'：保留两个数据帧中所有的行，并将缺失值填充为NaN。
- 'left'：以左侧数据帧为基准，保留所有左侧数据帧的行，将右侧数据帧中匹配不到的行填充为NaN。
- 'right'：以右侧数据帧为基准，保留所有右侧数据帧的行，将左侧数据帧中匹配不到的行填充为NaN。
- 合并后的结果存储在result数据帧中。
合并数据帧的优势在于能够将具有相同或相关列的数据进行合并，以便进行更复杂的数据分析和处理。合并数据帧在多种场景下都有应用，包括数据集成、数据聚合、数据处理等。
腾讯云的相关产品中，推荐使用的是云数据库TDSQL、CynosDB和云数据库Redis版等产品。以下是它们的产品介绍链接地址：
- 云数据库TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
- CynosDB：https://cloud.tencent.com/product/cynosdb
- 云数据库Redis版：https://cloud.tencent.com/product/redis
请注意，以上答案仅供参考，实际使用时请根据具体需求和情况进行选择。
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我有两个数据帧。 df1的列为['City','State','Zip'] df2具有与df1相同列的标签编码器。这里的每个索引都是每列的编码标签。 我想按索引合并/合并这些数据帧。 如何确定哪个标签属于什么，以及如何将它们放到单个数据帧中，其中前三列将是原始列，其索引['City','State','Zip']，接下来的三列将是它们受尊重的标签['City_encoded','State_Encoded','Zip_Encoded']
浏览 21提问于2020-08-27得票数 0
我有两个数据帧。数据帧A如下所示 date quantity
0 2008-08-08 1000
1 2008-08-11 2000
2 2008-08-12 3000
..... 数据帧B是 date address
0 2008-08-08 xyz
1 2008-08-11 abc
2 2008-08-12 def
..... 我们的目标是将B[index]与A[inde
浏览 2提问于2020-10-20得票数 0
我合并了两个数据帧，每个数据帧都有一个日期时间类型的索引，因此得到的数据帧的行数比原来的多。这两个数据帧具有相同数量的记录，每个和相同的索引值。看一下--我发现同一索引上有重复的记录--这是一个已知的问题吗？
守则：
df_merged = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True)
浏览 2提问于2022-01-18得票数 0
1回答
再一次，我需要你的帮助来回答一个可能很简单的问题，这个问题对于初学者R用户来说是不清楚的。
我需要操作一个数据帧，将NA值替换为“实际”值，以提供给另一个应用程序。
数据框包含值-3.0，这是原始数据库中无效值的标志。我需要的是用来自另一个数据帧的数据替换所有的-3.0值，或者进行插值。
第一个数据帧将是
1.0 2.0 3.0 4.0
2.0 3.0 -3.0 -3.0
1.0 4.0 -3.0 6.0
1.0 5.0 4.0 5.0
第二个是
1.0 1.0 1.0 1.0
2.0 2.0 9.0 9.0
2.0 2.0 9.0 2.0
1.0 1.0
浏览 0提问于2011-09-05得票数 3
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我有一个要合并回SQL表的数据帧-不是熊猫意义上的合并，这将是一个连接，而是一个SQL合并操作，根据数据帧和表之间的比较更新/插入表中的记录。
我可以看到一些替代方法，比如将数据帧写入新表并在SQL中进行合并，或者删除基于主键的任何现有记录并使用to_sql将整个数据帧附加到表中-但是在python中是否有内置的函数可以直接执行这种合并？
浏览 20提问于2020-05-17得票数 1
我有以下数据框
我需要计算所有列的相关矩阵。问题是:当我分别计算两列时，得到的值与使用df.corr()计算每一对的所有值时不同。
我构建数据帧的方式是将第一列与其他列合并，这种合并过程导致两个数据帧的行长不同。
例如:第一列( btc_logreturns )和第二列(gold_logreturns)最初有2000行，而btc_logreturns和ewz_logreturns有2100行。但是所有列加起来有2459行。
在计算相关性时，函数.corr()是否考虑了NaNs？对于我得到的不同相关值，数据帧的长度是否是一个潜在的问题？
浏览 1提问于2021-05-07得票数 0
我有两个数据帧，它们共享(一些)I(在index.name中指定)，并且我想让它们相交。
因此，给定以下内容：
dfA.index.name = 'id'
dfB.index.name = 'id'
dfA是这样的：
count
id
1 15
3 16
8 1
dfB是这样的：
owns
id
1 True
3 False
12 False
我想要获取dfC，如下所示：
count owns
id
1
浏览 2提问于2018-02-04得票数 1
我有一个如下的数据框架： customer_data =
Account ID Account Name Account Status gb
1-ABC ABC Customer Active 90
2-XYZ XYZ Customer Inactive 100
1-CBA CBA Indirect - Active 50
2-GHC GHC
浏览 10提问于2020-04-14得票数 0
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1回答
好的，我编辑了这篇文章以(希望)简化这个问题。我有两个变量，每个变量都有以下输出： var1: Index(['B4_1', 'B4_2','B4_3', 'B4_4'],
dtype='object', length=4) var2: Index(['B1_1', 'B1_2','B1_3', 'B1_4'],
dtype='object', length=4) 我尝试将它们组合成一个变量var，如下所示(顺
浏览 16提问于2020-10-21得票数 0
我有两个pandas数据帧，第一个数据帧有两列，假设它们是键和值，第二个数据帧只包含键，我想在第二个数据帧中添加一个新列。此列的值应该是第一个数据帧中匹配的键的值
df = pd.DataFrame({'vi' : ['a','b','c','d','e'],'s':[2,5,7,0,1]})
tf = pd.DataFrame({'vi' : ['b','d','c','a','e'
浏览 0提问于2015-12-22得票数 0
我一直在研究索引，不能完全理解MYSQL是如何将索引用于像这样的语句的
IN() AND IN() ... AND IN()
我正在读的这本书建议，当我们有一个索引(a，b，...)但是用户想要搜索b，而我们在a中的基数很低，我们可以使用一个技巧，简单地添加IN()
WHERE a IN ('x1', 'x2', ... 'all possible values go here') AND `b`>123
假设我们有以下数据
x1 1
x1 4
x1 456
x2 5
x3 1
x3 2
x3 3
x4 1234
它如何遍历这棵树来满足上面
浏览 4提问于2012-03-05得票数 1
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1回答
我的问题是如何连接两个数据帧，这两个数据帧是由groupby方法以及sum()和max()函数创建的。
情况是:我有第一个数据帧和下一个结构：
第二个具有相同的结构，但不是DepartmentDescripton...变量，我有“星期一”，“星期二”等等。
然后我试着加入他们：
train_joined_dep_week = pd.merge(tr_bin_dep_grouped, tr_bin_weekday_grouped_flag, left_on=["VisitNumber"], right_on=["VisitNumber"], how=&#
浏览 0提问于2015-11-21得票数 0
2回答
我在同一个索引上合并这些数据帧时遇到了很多麻烦，这些数据帧都在同一个for循环中。下面，当我打印我的代码时，我将在for循环下得到两个数据帧，我想做一些类型的dataframe.merge()，我可以让它看起来像这样。
# price1 when printed in the for loop
Close tic
Date
2010-05-27 31.33 AAPL
2010-05-28 31.77 AAPL
... ... ...
2020-05-22 318.89 AAPL
浏览 9提问于2020-05-27得票数 0
2回答
我一直在尝试使用这个链接中提到的reduce()函数来合并多个数据帧。
dfs = [df0, df1, df2, dfN]
df_final = reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on='name'), dfs)
但是，在我的例子中，相关数据帧的联接列是不同的。因此，我需要在每次合并时使用不同的left_on和right_on值。
我已经想出了一个变通方法，它在任何方面都不是高效或优雅的，但目前它是有效的。我想知道使用reduce()是否可以实现同样的效果，或者是其他有效的替代方法。我预见到将会有许多数据帧需要连接到下
浏览 0提问于2020-05-28得票数 0
我试图通过在spark dataframe上添加ignite来提高它的性能。下面的代码是我们当前读取数据帧的方式
val df = sparksession.read.parquet(path).cache()
我通过这里的示例成功地保存并加载了ignite中的spark数据帧：。下面的代码是我现在使用ignite的方式
val df = spark.read()
.format(IgniteDataFrameSettings.FORMAT_IGNITE()) //Data source
.option(IgniteDataFrameSetting
浏览 1提问于2018-10-10得票数 1
我需要对索引上的两个数据帧进行内连接
objectId label
46943 1
96057 1
98476 1
121042 1
124587 1
objectId preprocessed
3873375 [завоева, ве, мир, род, помидорчик, черр, наш,...
10805823 [российск, академ, наук, ран, призна, слов, со...
19557054 []
19750631 [зарегистрирова, куйбышев, прошедш, н
浏览 0提问于2019-02-23得票数 1
合并为我提供了一个伪造的大数据帧，可以诱导来自NAs的重复，即使这两个组成数据文件的内容本质上是相同的。我想要的是一个合并的dataframe，任何缺少的ID都会得到它自己的列。
这是一个工作的例子，两个几乎相同的数据帧，只是NA在不同的位置。在正常使用中，这些将是ID列，与它们关联的更大的数据帧。
df1<-c("LJUL1994I", "GMAY1994J",NA,"WJUN1994A")
df2<-c("LJUL1994I", NA, "GMAY1994J","WJUN1994A"
浏览 2提问于2014-06-05得票数 0
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我有两个数据帧，我想将它们合并到一个公共列上。
第一个数据帧是一个名为dfLenders的单列数据帧。列名为lender_ids。
第二个数据帧称为dfLoanLender，有两列。一个是" id“(贷款的id)，另一个是"lender_ids”，它包含贷款的贷款人列表。
请注意，"lender_ids“是两个表中的列名。在lender表中，它是它们的id，每行出现一次。在loanLender表中，它表示进行贷款的所有贷款人的列表。这些in与第一个表中的贷方in相同。
我使用pandas中的以下方法：
dfMerged = pd.merge(dfLenders, dfL
浏览 2提问于2016-04-28得票数 1
1回答
熊猫合并与布尔索引
、、、
我在Python3.4中使用熊猫来识别两个数据帧之间的匹配。除了最后一列之外，匹配是基于严格相等的，在最后一列中，关闭匹配(+/- 5)很好。
一个数据帧包含许多行，而在本例中，第二个数据帧只是一行。所需的结果是包含第一数据帧的子集的数据帧，如所述，该第一数据帧与该行匹配。
我首先讨论了布尔索引的具体解决方案，但这需要一段时间才能完成所有的数据，所以我尝试了熊猫合并功能。但是，在我的测试数据上，合并的实现甚至更慢。它的运行速度比布尔索引慢2到4倍。
下面是一个测试运行：
import pandas as pd
import random
import time
def make_lsts(l
浏览 3提问于2016-01-26得票数 1
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我有一个仅包含国家/区域列的数据框架
只包含已确认列的第二个数据帧。
第三个数据框架仅包含死亡列。
问题是如何在不使用任何复杂方法的情况下直接附加上述三个数据帧？
我想要的结果是：
浏览 0提问于2021-12-10得票数 -1
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我想对两个数据帧进行时间序列关联；原始数据帧和旧数据帧。我已经创建了我的第一个数据帧的时移副本，名为shifted_raw，与旧版本进行比较。 我用过 shifted_index=vraw_os_flight_data_df.index+timedelta(seconds=timeshift)
shifted_vraw_os_flight_data_df=vraw_os_flight_data_df.copy()
shifted_vraw_os_flight_data_df.index=shifted_index
shifted_vraw_os_flight_data_df.columns=
浏览 10提问于2020-04-17得票数 0
我有一个数据帧，如下所示：
此数据帧是对另一个数据帧进行拆分的结果。
cost 10 20 30
-------------------------------------------
cycles
--------------------------------------------
1 2 4 6
2 1 2 3
3 3 6
浏览 6提问于2017-03-10得票数 1
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我是Python和一般编程的新手。我正在尝试用python自动化一些地下水模型输出数据的处理。一个pandas数据帧测量了具有不同类型的多个列的数据流(左)，另一个对数据流进行了建模(右)。我尝试在列"Name“上使用pd.merge，以便将正确的建模输出值链接到相应的测量站点值。当我使用下面的脚本时，我得到相应的错误： left = measured_df
right = modeled_df
combined_df = pd.merge(left, right, on= 'Name') ValueError:列标签'Name‘不是唯一的。对于多索引，标签
浏览 8提问于2020-03-31得票数 2
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我有两个数据帧，比如 a = pd.DataFrame(
{
'Date': ['01-01-1990', '01-01-1991', '01-01-1993'],
'A': [1,2,3]
}
)
a = a.set_index('Date')
------------------------------------
A
Date
01-01-1990 1
01-01-1991 2
01-01-1993
浏览 4提问于2021-07-21得票数 0
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4回答
我有两个数据帧，很像下面这样：
data = data.frame(data=cbind(1:12,rep(c(1,2),6),rep(c(1,2,3),4)))
colnames(data)=c('v','h','c')
lookup = data.frame(data=cbind(c(rep(1,3),rep(2,3)),rep(c(1,2,3),2),21:26))
colnames(lookup)=c('h','c','t')
我想从h和c列匹配的数据$v中减去lookup$t。
我想像这
浏览 1提问于2011-01-15得票数 7
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1回答
因此，我导入并合并了4个csv到一个名为data的数据帧中。但是，在使用以下命令检查数据帧的索引时：
index_series = pd.Series(data.index.values)
index_series.value_counts()
我看到多个索引条目有4个计数。我想要完全重新索引数据dataframe，这样每一行现在都有一个惟一的索引值。我试过了：
data.reindex(np.arange(len(data)))
这给出了错误"ValueError:无法从重复的轴重新建立索引“。谷歌搜索导致我认为这个错误是因为有多达4行共享相同的索引值。您知道如何在不删除任何行的情况
浏览 0提问于2015-06-23得票数 7
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我有一个包含各种列以及sender_bank_flag的数据框架。我在我的数据框架上运行了以下两个查询。
sum(s_50k_sample$sender_bank_flag, na.rm=TRUE)
sum(s_50k_sample$sender_bank, na.rm=TRUE)
尽管我的数据帧中没有sender_bank这样的列，但我从这两个查询中得到了相同的输出。我预期第二段代码会出现错误。不知道R有这样的功能！有谁知道这个功能到底是什么&如何更好地利用它呢？
浏览 1提问于2018-08-28得票数 5
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1回答
连接具有不同索引的数据帧
、、、、
请考虑以下以每日日期为索引的数据帧
df1= pd.date_range(start_date, end_date)
df1 = pd.DataFrame(index=date_range, columns=['A', 'B'])
现在我有了第二个dataframe索引，其中df2.index是df1.index的子集，我希望将数据从df2连接到df1中，对于缺少的索引，我希望使用NAN。在第二步中，我想用最后可用的数据替换NaN，如下所示：
2004-03-28 5
2004-03-30 NaN
2004-03-31 NaN
2004-
浏览 1提问于2014-03-14得票数 2
1回答
我有两个数据帧，每个数据帧都有相同的变量和行长，但分类变量(对象列)有时在一个和另一个中有不同的实现。 这就是我的意思。 Frame 1 | categorical_1 | categorical_2 ||| Frame 2 | categorical_1 | categorical_2
row 1 | blue | flakes ||| row 1 | blue | flakes
row 2 | red | cheerios ||| row 2 | red | flak
浏览 11提问于2019-01-13得票数 0
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很抱歉，我的问题可能很容易解决。我有一个400列和17532行的数据帧，我想取消列出它，以创建另一个8列和876600行的数据帧。基本上从1到50，51到100,101到150等等。然而，我遇到了一些问题：
flw<-data.frame(matrix(NA, ncol=8, nrow=876600)) ## create an empty dataframe
seq(1,length(fl),by=50) ## sequence of columns which effectively is '1 51 101 151 201 251 301 351' with
浏览 16提问于2021-03-06得票数 0
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1回答
我有两个数据帧： df1 = pd.DataFrame(rng.rand(1000, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
df2 = pd.DataFrame(rng.rand(1000, 3), columns=['A', 'B', 'C']) 我还有一个由"Y“和”N“组成的列： df0['Split'] = ['Y', 'N', 'Y'...] 我想创建第三个数据帧，如果df0'Split‘
浏览 16提问于2019-01-14得票数 1
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我有两个数据框，第一个来自岛上的一家摩托车租赁公司，它包括关于摩托车类型、持续时间、开始和结束时间以及许多其他字段的数据，第二个包括来自这个岛屿的气象数据。
由于每天的气象数据每3小时有8个记录/测量(例如，在凌晨1点、4点到22点)，我将第一个数据帧中的开始时间转换/削减为8个框，以便为每个记录组合相应的天气条件。
我如何将这两个框架组合在一起，以便每个租金都具有相应的天气条件？
假设我有字段df1.rent_id、df1.rent_day、df1.starting hour(从1到8)和df2.day、df2.hr(从1到8)、df2.temp等等
如何组合/连接这两个数据帧以获得我想要的
浏览 2提问于2019-06-16得票数 0
我有一个数据帧，它可以对每个Id有n个P_Id值。
X = Id P_Id Value
1 a_1 56
1 a_2 76
2 a_1 67
2 a_2 78
2 a_3 98
我有另一个数据帧
Y = Id Name
1 Erwin
2 Joseph
3 Nik
我希望输出数据框架是
Output = Id a_1 a_2 a_3 Name
1 5
浏览 4提问于2021-06-17得票数 1
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以this问题为基础，从以下数据帧开始： import pandas as pd
data = {'key':[111, 112, 113, 114],'other_data':[1, 2, 5, 7]}
df = pd.DataFrame(data) df key other_data
0 111 1
1 112 2
2 113 5
3 114 7 我希望根据字典键映射多个新列，并在数据帧中映射一个指定的列。 d = {
"111": {
浏览 20提问于2021-07-13得票数 0
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我正在尝试使用索引作为引用，将一列数据从一个数据帧复制到另一个数据帧。在复制列时，我想用NaN填充在两个数据帧中都没有出现的任何条目。
例如，我有这两个虚拟dfs：
df1 =
col_1 col_2 col_3 col_4
index
A 1 4 7 10
B 2 5 8 11
C 3 6 9 12
df2 =
col_5 col_6
index
A 13 15
C 14
浏览 0提问于2019-07-18得票数 0
我有两个要排序的数据帧，它们的结构与下面显示的结构相似，但仅查看前3列时的值行是杂乱的。如何对数据帧进行排序，以使行索引匹配？
此外，可能会出现不匹配行的情况，在这种情况下，我希望在该索引处的另一个数据帧中创建一个空条目。我该怎么做呢？
Dataframe1:
Col1 Col2 Col3 Col4
0 a b c 1
1 b c d 4
2 f e g 5
Dataframe2:
Col1 Col2 Col3 Col4
0 f e g 6
1
浏览 0提问于2018-07-18得票数 0
2回答
我有两个数据帧。第一个包含图像的原始状态，包含所有可以从头开始重建图像的数据(整个坐标集及其颜色值)。
然后我有了第二个数据帧。这个更小，只包含有关更新状态和原始状态之间的差异(所做的更改)的数据。有点像关键帧的视频编码。
不幸的是，我没有一个独特的id列来帮助我匹配它们。我有一个x列，我有一个y列，结合起来，可以构成一个唯一的id。
我的问题是:合并这两个数据集的优雅方法是什么，将原始数据帧中的值替换为x和y坐标匹配的“差分”数据帧中的值。
下面是一些示例数据来说明：
original <- data.frame(x = 1:10, y = 23:32, value = 120:129
浏览 3提问于2017-04-04得票数 3
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巩固数据
、、
我有3个熊猫数据框架与匹配的指数。一些操作以不同的方式(删除的行)裁剪数据帧，因此一个数据帧中的某些索引可能不存在于另一个数据帧中。
我想合并所有3个数据帧，这样它们都包含包含所有3个数据帧中存在的索引的行。这是如何实现的呢？
import pandas as pd
data = pd.DataFrame.from_dict({'a': [1,2,3,4], 'b': [3,4,5,6], 'c': [6,7,8,9]})
a = pd.DataFrame(data['a'])
b = pd.DataFrame(data[
浏览 0提问于2014-06-28得票数 0
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我有两个包含相似列的数据帧： ID prop1
1 UUU &&&
2 III ***
3 OOO )))
4 PPP %%% 和 ID prop2
1 UUU 1234
2 WWW 4567
3 III 7890
5 EEE 0123
6 OOO 3456
7 RRR 6789
8 PPP 9012 我需要合并这两个ID匹配的数据帧，并将prop2列添加到原始数据帧中。 ID prop1 prop1
1 UUU &&& 1234
2 III *** 7890
3 OOO ))) 3456
4 PPP %%%
浏览 17提问于2021-04-29得票数 1
2回答
我有两个时间索引的数据帧，但具有不同的规模。第一个每天每30分钟有一个数据，另一个每天只有一个数据。我想用第二个数据帧的值填充第一个数据帧，并保持第一个数据帧的形状。 首先： 第二： 想要的结果：
浏览 50提问于2021-02-27得票数 2
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我有几个数据帧，我已经在行中连接了pandas： xspc = pd.concat([df1,df2,df3], axis = 1, join_axes = [df3.index]) 在df2中，索引值比df1和df3的值晚一天读取。例如，当最新的日期是7/1/19时，df1和df3的索引值将为"7/1/19“，而df2的索引值为”7/2/19“。我希望能够连接每个系列，以便在最近的日期连接每个数据帧，换句话说，我希望来自df1索引值'7/1/19‘的所有数据帧值都与数据帧2索引值'7/2/19’和数据帧3索引值'7/1/19‘连接在一起。什么时候我可以使用
浏览 13提问于2019-07-01得票数 0
2回答
我有一个DSP (数字信号处理器)，它有一个定义很好的应用程序(这个解释将被简化)。
DSP采用时分复用( TDM )帧接收音频信息，对音频信息进行处理(简单IIR (Infinite )滤波器)，然后通过TDM输出，主要用于2次中断：
中断1：收到4个TDM帧，运动缓冲区已满：当此中断被触发时，信息将被加载到乒乓缓冲区中。
中断2：定时器中断当此中断被触发时，通过过滤器传递乒乓缓冲区信息，然后加载到输出的TDM缓冲区中，由HW传输。
这个应用程序工作得很好，定时器被配置为每次运行在4个TDM帧上，因此在数据输入和数据输出(处理)之间存在延迟，但是TDM流中没有丢失帧。
当没有中断时，DSP正
浏览 0提问于2017-11-07得票数 1
1回答
我有两个数据帧preds和assets_to_remove。 下面是dataframe preds的外观： asset_id asset_name
294771 493646671302244 queue_bar
294770 503848157271852 refactor_target
294769 786314528522899 submission_tray
294768 206472013793428 state_subscriber
294767 510707746509671 for
浏览 23提问于2021-07-07得票数 1
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2回答
我有两个数据帧，每个数据帧都有两个索引列。我想把它们合并。例如，第一个数据帧如下：
V1
A 1/1/2012 12
2/1/2012 14
B 1/1/2012 15
2/1/2012 8
C 1/1/2012 17
2/1/2012 9
第二个数据帧如下：
V2
A 1/1/2012 15
3/1/2012 21
B 1/1/2012
浏览 3提问于2016-04-11得票数 90
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我想问一下，是否有人知道如何使用多级索引将多个数据帧堆叠成一个单独的数据帧，而不是像我正在做的那样堆叠成一个数据帧列表。谢谢
import glob
import pandas as pd
glist=glob.glob("./path/*.csv")
D=[]
for file in glist:
X=pd.read_csv(file,names=['name1','name2','name3'],index_col = 0, header=0)
D.append(X)
浏览 3提问于2017-08-11得票数 0
我试图将“常规”数据集与受污染数据集进行比较，但是我在创建受污染的数据集时遇到了困难。
每个列表包含25个数据帧，每个对应的大小为n；每个数据帧包含大小为n= {100,200，…，2500}的指数分布的m=850样本。
我试着为每个数据帧替换每个样本的第一个n/4项。
我目前的做法是在受污染的数据(我不想要的)中增加额外的条目--我只是想替换它们。但是，如果我用c(1:n/4)切换c(j)，则会弹出一个错误:替换有25行，数据有100行。
我还有什么能做得更好的？
set.seed(915)
n_lst <- seq(from = 100, to = 2500, by=100)
m
浏览 2提问于2022-06-12得票数 0
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我有两个数据帧 df1=pd.DataFrame({'index':[1,2,3,4],'Name':['Andi','Boby','Charlie','Daniel'],'Occupation':['x','xxx','xxx','x']}) 和 df2=pd.DataFrame({'index':[1,2,3,4],'Occupation':['x','xxx
浏览 15提问于2020-09-21得票数 0
我正在尝试创建一个回归模型来使用设计参数(dataframe 1)来预测可交付成果(dataframe 2)。这两个数据帧都有一个id号，我将其用作索引。
是否可以使用两个数据帧为sklearn创建一个数据集？或者我需要加入他们？如果我需要加入他们，那么最好的方式是什么？
# import data
df1= pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Data1',index_col='Unnamed: 0')
df2= pd.read_excel('data.xlsx', sheet_nam
浏览 0提问于2021-04-12得票数 0
1回答
我有一个dask数据帧，如下所示：
id refseqno xml
0 31110671 42 <my_xml> ...
1 34470834 6 <my_xml>...
2 35025043 19 <my_xml>...
3 37360536 7 <my_xml>...
4 44152211 10 <my_xml>...
5 45322759 15 <my_xml>..
我想在id上运行group by，以便将相同的id分组在一起，并联接
浏览 1提问于2020-09-23得票数 0
2回答
我对python完全是个新手。我有两个数据帧，它们属于相同的数据集，但一个是输入，一个是输出。 因此，下面是我的输入数据帧 Document_ID OFFSET PredictedFeature
0 0 2000
0 8 2000
0 16 2200
0 23 2200
0 30 2200
1 0 2100
1
浏览 4提问于2019-10-16得票数 2
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