在使用.reset_index创建DataFrame之后，使用fillna()
()函数可以将数据框中的缺失值（NaN）替换为指定的值或方法。
fillna()函数的语法如下：
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)参数说明：
- value：要用于替换缺失值的值，可以是标量、字典、Series或DataFrame。默认为None。
- method：用于填充缺失值的方法，可以是以下值之一：
- 'backfill'或'bfill'：使用后向填充的方式，用缺失值的下一个非缺失值进行填充。
- 'pad'或'ffill'：使用前向填充的方式，用缺失值的上一个非缺失值进行填充。
- axis：指定填充的轴，可以是0或1，默认为0，表示按列填充。
- inplace：是否在原数据框上进行修改，如果为True，则直接在原数据框上进行填充，返回None；如果为False，则返回填充后的新数据框。默认为False。
- limit：在使用method填充时，指定连续缺失值的最大填充次数。
- downcast：指定填充后的数据类型，可以是'infer'、'integer'、'signed'、'unsigned'、'float'等。
使用示例：
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用fillna()函数将缺失值替换为指定值
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)
# 使用fillna()函数将缺失值使用前向填充的方式进行填充
df_filled_ffill = df.fillna(method='ffill')
print(df_filled_ffill)
# 使用fillna()函数将缺失值使用后向填充的方式进行填充
df_filled_bfill = df.fillna(method='bfill')
print(df_filled_bfill)输出结果：
A B
0 1.0 0.0
1 2.0 2.0
2 0.0 3.0
3 4.0 0.0
4 5.0 5.0
A B
0 1.0 NaN
1 2.0 2.0
2 2.0 3.0
3 4.0 3.0
4 5.0 5.0
A B
0 1.0 2.0
1 2.0 2.0
2 4.0 3.0
3 4.0 5.0
4 5.0 5.0推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
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- 腾讯云元宇宙Tencent XR：https://cloud.tencent.com/product/xr
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我想将groupby结果转换为平面DataFrame。 import pandas
df1 = pandas.DataFrame( {
"x" : ["A", "B", "C", "A", "B" ,"B"] ,
"y" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6]} )
g1 = df1.groupby(["x"]).max().reset_index()
print(g1) 预期输出DataFrame如下：
浏览 31提问于2021-08-31得票数 1
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1回答
我有两个数据处理程序，train和test。test集缺少列上的值。
import numpy as np
import pandas as pd
train = [[0,1],[0,2],[0,3],[0,7],[0,7],[1,3],[1,5],[1,2],[1,2]]
test = [[0,0],[0,np.nan],[1,0],[1,np.nan]]
train = pd.DataFrame(train, columns = ['A','B'])
test = pd.DataFrame(test, columns = ['A',
浏览 3提问于2021-07-30得票数 0
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1回答
我有以下df： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'year' : ["2020", "2019", "2018"],
'Country': ["Germany","Austria","Spain"],
'Employees': [500000, 300000, 100000]
},
浏览 21提问于2021-04-14得票数 1
2回答
我有这样的数据：
df_ex_A = pd.DataFrame({'X':['r','r','t','t','v','w'],
'A':[3,4,1,2,1,1],
'A_val':[25,25,100,20,10,90]})
Out[115]:
X A A_val
0 r 3 25
1 r 4 25
2 t 1 1
浏览 0提问于2018-10-31得票数 2
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我正在做一个玩具项目来预测索赔。其中一个输入特性具有空值，我已经在其上应用了自定义估算技术。在此技术下，我将丢失的值替换为目标特性的两个类别的平均值。代码片段如下所示：
dataframe['Feature'] = dataframe['Feature'].fillna(dataframe.groupby('Target Feature')['Feature'].transform('mean'))
利用这种策略，设计了基于Logistic回归和支持向量分类器的分类模型。现在，我不得不在测试集上运行我的模型，但仍停
浏览 0提问于2021-01-18得票数 1
我有一个SQL查询： pd.read_sql_query("""SELECT UvTab.A, UvTab.Uv,
IFNULL(DvTab.Dv, 0) AS Dv
FROM
(
SELECT A, COUNT(*) AS Uv FROM B
浏览 22提问于2019-12-08得票数 1
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我有两份数据文件，就像这样：
df1 = pd.DataFrame({
'Identity': [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
'Notes': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'],
})
df2 = pd.DataFrame({
'Identity': [4, 8],
浏览 1提问于2021-09-24得票数 2
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我已经构建了一个非常基本的数据格式，其中的列名是年份：
import pandas as pd
column_names = [x for x in range(2000,2005)]
df = pd.DataFrame(columns=column_names)
当然，这给了我一个数据格式，其中的列名是年份，而且目前没有条目。
2000 2001 2002 2003 2004
我还有一个不同的dataframe，其中一列有特定的日期，第二列有相应的年份。我将此命名为dataframe set0，因为我将继续添加更多的集，然后对它们进行编号(set1、set2等)。
d
浏览 2提问于2022-09-26得票数 0
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我有一个大的dataframe，它缺少几个值，还有一个更小的dataframe，它只包含那些缺失值的ID，以及缺少的值。对于ID匹配的行，用较小的表中的值替换这些缺失值的最佳方法是什么？我可以通过迭代行和检查ID是否存在于另一个表中来实现这一点，但这需要很长时间。例如，如果我们有下面的数据格式，那么最好的方法是什么呢？
df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3, 4, 5], "B": ["a", np.nan, "c", "d", np.nan]})
df2 = pd.DataFrame
浏览 14提问于2022-10-11得票数 -1
我有这种格式的原始数据(输入实际上是一个巨大的excel表)，由于一列中的唯一值而生成了多个行，类似于下面的示例：
data = [['tom', 10, 'vanilla'], ['tom', 10, 'chocolate'], ['nick', 15, 'strawberry'], ['nick', 15, 'butter pecan'], ['nick', 15, 'mint chocolate chip'], ['jul
浏览 0提问于2021-11-09得票数 0
我遇到了以下问题。我有一些数据，它们的格式对于人眼来说很好，但对于计算机来说读起来却很糟糕。例如，它有一种表格格式，但没有分隔符，它的标题是自动换行的，这意味着如果它超过了特定的长度，其余的就会写在新的一行上。 column 1 column 2 but column 3
with more text
1.5893001 1.513451 1.198420
1.5893001 1.513451 1.198420
1.5893001 1.513
浏览 7提问于2019-03-15得票数 2
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2回答
字典的格式如下所示
{1:{'3450':0.235, '4380':0.47823},11:{'0430':0.128912,'0986':0.6267},14:{'8060':0.218912,'1234':0.6238}}
我是否可以创建如图所示的数据帧
chapter name value
0 1 3450 0.235
1 1 4380 0.478
2 11 0430 0.128912
3 11 0986 0.6267
4
浏览 0提问于2018-11-19得票数 2
我使用pandas和pandasql验证数据b/w 2个不同的数据源。在验证之后，我将不匹配的数据存储在新的数据帧中。问题是，对于列关键字，在每一行中，我将不匹配的列作为非空值，而其他列为空值。 enter image description here我试过使用df.stack()，但没什么效果。 对于给定的键，我希望所有不匹配的列都在一行中，而不是每行中包含多个不匹配的列。 实际的数据帧表示在图像中。我提供了一个示例：(Bi，Bj) ->对(预期的，实际的)列值。 sample = pd.DataFrame(data = {'A':[10,10,10] , '
浏览 8提问于2019-06-13得票数 0
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1回答
这是我的原始数据：
raw_data = pd.DataFrame({'Year': [1991, 1991, 1991, 2000, 2000],
'ID': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B',],
'Group': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']
浏览 1提问于2022-07-25得票数 0
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1回答
我有一个数据样本：
| ID | SampleColumn1| SampleColumn2 | SampleColumn3 | SampleColumn4 |
|:-- |:------------:| ------------ :| ------------ | ------------ |
| 1 |sample Apple | sample Cherry | sample Lime | sample Apple |
| 2 |sample Cherry | sample lemon | sample Grape | sample Cherry |
我想根据这个初始数据
浏览 1提问于2022-11-16得票数 0
我有两个数据帧，索引可以设置为'Date'，'Name‘。现在，我希望将第一个数据帧中所有公共列的NaN替换为可以在第二个数据帧中找到的数据(列中也可以有NaN值)。它们看起来像这样： NaN = np.nan
df1 = pd.DataFrame([
['2020-01-01', 'Foo1', 8, 0.999],
['2020-01-01', 'Bar1', NaN, NaN],
['2020-01-02', 'Foo1', 1, 0.564]
浏览 28提问于2020-12-18得票数 0
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我有两个data.frames (df1和binary df2)，我想基于df1创建第三个data.frame (df3)，条件是二进制data.frame df2。如果在二进制data.frame 2中该位置有零，我想将所有值设置为零。 import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({
'Date':['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'],
'01K W':[1.2, 2.3
浏览 9提问于2021-11-01得票数 1
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我有以下数据框： import pandas as pd
before_padding = pd.DataFrame(data={'user_id': [1,1,1,1,2, 2,3],
'days_past': [1,2,3,4, 2, 3,2],
'pay': [11,12,13,16, 17,18,10]}) 它根据每个用户的ID，他在系统中的天数，以及他支付(累积)的金额。然而，对于我的使用，我想将其填充到每
浏览 8提问于2019-02-06得票数 2
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我有两个数据文件: df1：
df1 = pd.DataFrame({'Name': ["cat", "dog", "fish"],
'Set1': [20, 10, 0],
'Set2': [15, 0, 12],
'Set3': [0, 0, 6]})
df1
Name Set1 Set2 Set3
0 cat 20 15 0
1 dog 10 0 0
2 fi
浏览 4提问于2021-09-14得票数 1
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1回答
我有两个dataframe，其中第一个dataframe索引/列与第二个dataframe索引/列相关联。在df1中，列是df2的月份，行是索引的底层。基于这种关系，我想在df1 in df2中发布。下面是一个简化的示例：
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], index= [1,2], columns=[1, 6])
index_list = [[1, 1, 2, 2],[1,2,1,2]]
header_list = [np.datetime64('2020-01-01'), np.datetime64('2020-06-01&
浏览 6提问于2020-03-19得票数 0
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我正在尝试合并多个DataFrames。如果用户不存在于任何日期的DataFrame中，只需保留某些列(例如用户名)的信息，并将某些数字类型列的值设置为0。
df1 = pd.DataFrame({'user': ['A', 'B'],
'dt': ['2016-01-01', '2016-01-01'],
'userID': ['xxxa', 'yyyb'],
浏览 5提问于2022-02-28得票数 0
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我正在学习数据帧，并且在很多天里研究动物目击的各种属性。我创建了一个数据帧来统计这些动物出现的次数：
>>> df
Type Count
date
2015-07-11 Dog 2
2015-07-11
浏览 11提问于2016-08-22得票数 0
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3回答
假设我有一个dataframe df：
df = pd.DataFrame({'col1': [1,1,2,2,2], 'col2': ['A','B','A','B','C'], 'value': [2,4,6,8,10]})
col1 col2 value
0 1 A 2
1 1 B 4
2 2 A 6
3 2 B 8
4 2 C 10
我正在寻找一种方法，可以在col1和c
浏览 1提问于2019-11-20得票数 5
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如何通过将索引与数组合并来向dataframe添加零行？
df
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = [[20170302, 25,0,42],
[20170120, 0,89,1]],
columns=['date','d1','d2','d3'])
date d1 d2 d3
0 20170302 25 0 42
1 20170120 0
浏览 1提问于2018-03-13得票数 0
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正如标题所指定的，我正在尝试获取重复行的数据。决定N个重复执行的因素是基于原始数据中特定列的唯一值的长度。在执行重复过程之后，我想要创建一个新列，它将原始dataframe的特定列的所有相同的唯一值应用于创建的每个新行。
我知道这有点让人困惑，但我不能用更好的方式来揭露我的怀疑。因此，为了方便您理解我想要的方法，下面是我的dataframe和期望的输出dataframe的一个简短的示例：
>> Original Dataframe
Samp Age Cs
1 A 51 msi
2 B 62
浏览 4提问于2018-09-05得票数 2
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我有一个dataframe df，它包含从单个Name_Give到另一个Name_Receive的事务信息，如下所示：
df
Name_Give Name_Receive Amount
0 John Tom 300
1 Eva Tom 700
2 Sarah Tom 100
3 John Tom 200
4 Tom Eva 700
5 John
浏览 1提问于2018-11-06得票数 7
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成为下一个熊猫DataFrame：
| date | counter |
|-------------------------------------|------------------|
| 2022-01-01 10:00:01 | 1 |
| 2022-01-01 10:00:04 | 1 |
| 2022-01-01 10:00:06 |
浏览 3提问于2022-05-13得票数 0
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我有包含列author (作者姓名)、hour(作者发布主题时)和number_of_topics (每个作者一个小时发布了多少主题)的DataFrame。下面是一个示例：
author hour number_of_topics
0 A h01 1
1 B h02 4
2 B h04 2
3 C h04 6
4 A h05 8
5 C h05
浏览 0提问于2018-08-16得票数 1
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我有一个想要转换成dataframe_new的dataframe_old，这样我以后就可以使用它了。Dataframe_old。我能够创建结构dataframe_new，这样我就只需要通过搜索每个行/列对的dataframe_old来填充所有单元格。第一列有每个字段id和value的键，但我总是越界。我需要做一些类似于"iterate“直到column-1的事情，但是我的尝试没有得到好的结果。
这是我使用的两个数据帧
import pandas as pd
import numpy as np
data_old = {'seq': [100,100,100,100,1
浏览 8提问于2020-02-28得票数 0
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我想搜索nancap中的每个NA值，如果有安娜值，在cap中用中位数engine_capacity替换它(只有当它是相同的car_model时)，我尝试执行以下代码，但是它没有工作。(如果我的问题不清楚，很抱歉)
url = 'https://raw.githubusercontent.com/YousefAlotaibi/saudi_used_cars_price_prediciton/main/data/cars_cleaned_data.csv'
df = pd.read_csv(url)
df.head()
cap = df.groupby('car_mode
浏览 2提问于2022-08-06得票数 0
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2回答
(问题按意见改写-建议)
假设我有这样的数据：
{
2012: [ ('A', 9), ('C', 7), ('D', 4) ],
2013: [ ('B', 7), ('C', 6), ('E', 1) ]
}
我将如何构造一个能解释行中的“缺失列”的dataframe？
即
year A B C D E
0 2012 9 0 7 4 0
1 2013 0 7 6 0 1
我想我可以执行一个简单的初步操作来获得：
[
[ ('year', 2012),
浏览 2提问于2022-10-02得票数 -1
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2回答
我需要从Dataframe下面对ID进行分组，然后用新的动态增量头转换值
data = {'ID': ['A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D', 'D', 'D'],
'Value': [30, 760, 740, 755, 1 ,4, 56, 34, 76, 12]}
df = pd.DataFrame(data,columns=['ID', &#
浏览 1提问于2021-10-01得票数 2
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这里我有一个DataFrame，如下所示：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame()
>>> df["user_id"] = [1,1,1,2,2,3,4,4,4,4]
>>> df["cate"] = ["a","b","c","b","c","a","a",&#
浏览 2提问于2017-05-11得票数 1
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我已经成功地从df1中的数据创建了一个计数表
df1 = pd.DataFrame({'A':['yes','yes','yes','yes','no','no','yes','yes','yes','no'],
'B':['yes','no','no','no','yes','yes','no'
浏览 3提问于2016-02-09得票数 1
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我有两个数据文件，我需要创建这两个数据的联合(第一列'A')。
df1 = pd.DataFrame({'A' : ['a','b','c'], 'B' : [10,20,30], 'C' : [2,5,3]})
df2= pd.DataFrame({'A' : ['a','b','d'], 'B' : [34,21,45], 'C' : [1,5,5]})
产出-
A f_M
浏览 2提问于2018-05-28得票数 2
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1回答
我已经编写了一些代码来映射两个dataframe的it，如果一个条件匹配，然后在现有的dataframe中的指定列中创建一个计数，我正在寻找一种更有效的计算方法。
样本数据
import numpy as np
import pandas as pd
d = {'ID' : pd.Series([111, 222, 111, 444, 222, 111]), 'Tag' : pd.Series([1, 2, 3, 1, 2, 1])}
df1 = (pd.DataFrame(d))
print(df1)
ID Tag
0 111 1
1
浏览 3提问于2016-08-23得票数 1
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2回答
我有一只熊猫DataFrame，上面显示了多学科学生的成绩：
Name Subject Score
0 Tom A 91
1 Tom B 92
2 Tom C 93
3 Bob A 94
4 Bob C 95
5 Ali B 96
6 Ali C 97
注意，并非每个学生在所有科
浏览 3提问于2021-05-06得票数 0
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我有以下格式的dataframe：
course_id year month student_id
'Design' 2016 1 a123
'Design' 2016 1 a124
'Design' 2016 2 a125
'Design 2016 3 a126
'Marketing' 2016 1 b123
'Marketing' 2016 2 b124
'Marketing' 2016 3 b125
'Marketing' 2016 3 b126
'Market
浏览 0提问于2021-07-29得票数 0
3回答
这在Python中是完全合法的：
In [1]: 'abc' + 'def'
Out[1]: 'abcdef'
如果我有一个全文本Pandas DataFrame，如下所示：
In [2]: df = pd.DataFrame([list('abcd'), list('efgh'), list('ijkl')],
columns=['C1','C2','C3','C4'])
浏览 2提问于2017-06-30得票数 2
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1回答
以下是我拥有的数据：
我需要我的输出采用以下格式：
我的方法是使用以下逻辑：(虽然我得到了结果，但我对代码并不满意。我希望有人能为我提供一个更有效的解决方案。)
class=sorted(df.Class.unique())
dict_all = dict.fromkeys(class , 1)
for c in class:
actuals=[]
for i in range(2018,2019):
for j in range(1,13):
a = df['date'].map(lambda x : x.year == i
浏览 13提问于2021-06-06得票数 0
我需要做一个水平的条形图。我有一个国家在一个轴上，我需要绘制“是”，“否”和“不知道”每个国家的反应。然而，没有数字值，我正在尝试使用Pandas来实现这一点。所以，我如何‘数’这三个不同的反应，然后让他们连接到每个不同的国家，然后把他们画成水平条形图。
这是我的代码: pd.DataFrame([dataFrame'Country'.value_counts() for count in dataFrame.columns].plot.bar(stacked=True)
但是我想把一个特定的专栏和这个国家联系起来
浏览 2提问于2022-02-12得票数 0
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如何获得类似于一次热编码的内容，除了1s和0之外，如何从与标签大小相同的列表中返回值？
以DataFrame为例，使用Sklearn的MultiLabelBinarizer，我可以转换列表的以下DataFrame：
df = pd.DataFrame({'labels': [['A', 'B'], ['B', 'D', 'F'],
['A', 'C', 'D'], ['D',
浏览 2提问于2022-03-06得票数 0
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2回答
我正在创建一个k-nn模型，我需要将我的数据集重组成一个很好的欧几里德向量。
我的数据集如下所示
data = pd.DataFrame({'orderID': [1, 1, 2, 2],
'productID': [1, 3, 1, 2]})
产额
orderID productID
0 1 1
1 1 3
2 2 1
3 2 2
我想将我的数据按orderID分组，然后创建一个向量
浏览 4提问于2020-05-10得票数 1
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1回答
我有一个dataframe，它缺少一些值，需要用来自不同数据帧的其他值来替换。
我可以使用apply来完成这个任务，但是由于有大量的数据，所以速度非常慢。我怀疑它非常慢，因为在所有行上应用循环，并且必须在每个函数调用中执行pd.isnull检查。
由于没有那么多的NaN值，我想也许熊猫where函数是一个更快的选择。然而，考虑到应用程序的工作方式，这并不像我认为的那样有效。
我创建了一个简化的示例，如下所示。(如您所见，索引并不是唯一的，但与整个数据集相比，属于键的组相对较小)：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFram
浏览 1提问于2019-11-21得票数 1
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1回答
如果我有这样的数据(df)：
X1 X2 X3
A A C
B A C
C B C
下一个功能是：
for col in df:
print(pd.unique(df[col]))
它返回的内容如下：
[A,B,C]
[A,B]
[C]
如何将函数的返回保存在DataFrame中?我希望看到这样的结果：
X1 X2 X3
A A C
B B
C
谢谢你！
浏览 0提问于2020-01-16得票数 1
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我试图用一些默认的文本值填充NA的值。
这是我的df1
data = [['Alex','10'],['Bob','12'],['Clarke','13']]
df1 = pd.DataFrame(data,columns=['Id','Age'])
这是我的df2
data = [['Alex','10'],['Clarke','13']]
df2 = pd.DataFrame(data,columns
浏览 0提问于2019-02-11得票数 1
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我使用的DataFrame如下所示：
Index Type Value
0 A 4
1 A 9
2 C 51
3 B 40
4 C 32
5 C 14
我希望在类/范围0-1、11-50、51-100中对DataFrame中的项进行分类，并创建一个单独的DataFrame，它显示每个类的Type数量。
Class A B C
0-10 2 0 0
11-50 0 1 2
51-100 0 0 1
浏览 3提问于2022-10-30得票数 0
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根据单元格的索引，我试图将不同的信息合并到一个数据文件中。说明:我希望最初的数组看起来像这样： .最后是这样的：。对于相同的索引，我希望将两个参数的信息合并到一行中。
我想用dataframe数组来做这件事，有人能帮忙吗？目前，我有一个类似于此的初始代码，但是初始数组看起来像第一个数组，其中包含不同行中相同代码的参数：
dataraw=pd.read_csv('Donne.csv', sep=';', encoding='latin-1')
data=dataRaw.groupby('Code')
感谢事先，抱歉的图像，而不是数组
浏览 1提问于2017-10-27得票数 0
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如果不使用并行化(更快、更并行)，就可以在不传递索引的情况下立即进行计算，例如通过对所有数据集使用"apply"-function？
%%time
import random
df = pd.DataFrame({'A':random.sample(range(200), 200)})
for j in range(200):
for i in df.index:
df.loc[i,'A_last_{}'.format(j)] = df.loc[(df.index < i) & (df.index >
浏览 1提问于2022-02-19得票数 0
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我有一个由不规则时间间隔发生的更改组成的DataFrame。
例如
ID YEAR ADDRESS
ABC 2015 123 Meadow Ln
ABC 2017 66 Sycamore ST
EFG 2017 99 Morris St
我想创建一系列平衡的时间间隔，如下所示-
ABC 2015 123 Meadow Ln
ABC 2016 123 Meadow Ln
ABC 2017 66 Sycamore ST
ABC 2018 66 Sycamore ST
ABC 2019 66 Sycamore ST
EFG 2017 99 Morris St
EFG 2018
浏览 14提问于2021-05-27得票数 0
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