我在一个列表中有两个数据帧,我的意思是'Intraday_Mape‘和'Day_Ahead_Mape’都是数据帧。这些数据帧包含每小时的数据,但我想将它们更改为每月的数据。当我这样做的时候,我想使用for循环,因为我将来会处理更多的数据帧。 report_dfs = [Intraday_Mape, Day_Ahead_Mape]
for i, _ in enumerate(report_dfs):
report_dfs[i]=report_dfs[i].index.name = 'Date'
report_dfs[i]=report_dfs[
我有一个多个数据帧的列表,我试图从列表中删除任何不符合条件的数据帧,即它们必须有超过1000个唯一ID。
每个数据帧都有几个列(包括ID ),总共有14个数据帧组成列表。
我发现这段代码适用于列表中的特定项,但我希望找到一个更好的解决方案,它不需要我循环遍历列表中的项:
[i for i in list if list[0]['ID'].nunique() > 1000]
所有的建议非常欢迎,谢谢您的帮助。
我有3个格式和列相同的数据帧,每个数据帧都有一个列标准1。每个数据帧都由不同的人填充,我希望将该列的非NaN值合并到3个数据帧中,然后将其存储在excel文件中,使NaN在excel中为空白值。我如何在Python中做到这一点?另外,我想知道是否有至少两个人来填补的问题?
DataFrame 1
ID Criterion 1
1021 10
1022 NaN
1023 NaN
1024 NaN
1025 NaN
DataFrame 2
ID Criterion 1
1021 NaN
1022 15
1023
我有一个基于列表创建类似数据帧的循环,如下所示 Name = ['A','B,'C','D']
for name in Name:
my_dfs[name] = pd.read_csv(r"C:\Hs\OB\O\%s.csv" % name, delimiter=';')
my_dfs[name].columns = ['Time','s1', 's2','s3','s4','s5','s6']
我有一个本地文件夹,其中包含64个单独的EVENTLOGSTATE文件,这些文件是我试图访问的XML格式,并被读取到R中。我能够访问该文件夹并列出该文件夹中的所有特定文件,但是当我尝试使用xmlParse not ( XML )读取这些文件时,会给我一个错误,即XML内容似乎不是XML。
作为参考,我创建了一个list.file行、xmlParse行和返回错误的示例,以及文件夹中文件名的示例,以及每个文件中的数据。
list.files(path = "C:\\Users\\OneDrive\\Documents\\XML") #pulls list of file names
我有这样一种dataFrame,我想将其拆分成独立的数据帧: A B C Mark
3 5 6 T
4 5 2 T
3 4 5 B
5 6 7 B
3 4 5 T
2 5 2 T 例如,上面的表格应该被分成三个pandas数据帧。第一个数据帧将两行标记为"T“作为一个数据帧,第二个数据帧将下两行标记为"B”,第三个数据帧将最后两行标记为"T“。 df1 A B C Mark
3 5 6 T
4 5 2 T df2 A B C Mark
3 4 5 B
5 6 7 B df3 A B C Mark
3 4 5 T
2 5 2 T
循环遍历一堆文件并为每个文件创建单独的数据帧的最佳方法是什么?我已经研究过其他问题,但似乎每个问题的重点都是将文件连接到一个数据框架中。
例如,如果我有mylist = 'a.csv','b.csv','c.csv',并且我希望我的每个数据帧都使用文件的名称(a,b,c),我不能这样做,因为赋值语句的左边被视为字符串。如何纠正这一点,以便将其解释为数据分配?
mylist = ['a.csv','b.csv','c.csv']
import pandas as pd
for file in myli
我正在尝试使用以下代码在for循环中创建多个数据帧: for i in range(len(columns)):
f'df_v{i+1}' = df.pivot(index="no", columns=list1[i], values=list2[i]) 但我得到的错误是“无法赋值给文本”。不确定是否有在pandas中动态创建数据帧的方法?
我有一个文件夹,在文件夹中,假设有1000个.csv文件被存储。现在,我必须创建一个基于50个这些文件的数据框架,所以没有逐行加载,有任何快速方法可用吗?
我还想让file_name作为我的数据帧的名称?
我尝试了下面的方法,但它不起作用。
# List of file that I want to load out of 1000
path = "..."
file_names = ['a.csv', 'b.csv', 'c.csv', 'd.csv', 'e.csv']
for i in ra
我有一个类似类型的1000个数据帧的列表。
dfs<-list()
for (i in 1:1000) {
dfs[[i]]<-iris[sample(1:length(iris$Sepal.Length),80),-5]
}
其中每一个都是80×4数据帧。我想以单元方式添加(或任何其他操作)所有这些数据帧,并将输出作为80x4数据帧,每个单元格包含1000个单元格之和,或者可能是1000个单元格的平均值?