在Pandas中聚合数据帧时，如何避免自动删除<NA>行？
在Pandas中聚合数据帧时，可以通过设置dropna=False来避免自动删除<NA>行。这样设置后，聚合操作将保留包含<NA>值的行。
例如，假设我们有一个名为df的数据帧，其中包含一列A和一列B，并且有一些行包含<NA>值。我们想要按照列A进行聚合，并计算列B的总和。为了避免自动删除<NA>行，我们可以使用以下代码：
df.groupby('A', dropna=False)['B'].sum()这将返回一个以列A的唯一值作为索引的聚合结果，其中包含<NA>值的行。
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1回答
我对熊猫很陌生。我已经使用pandas.read_csv加载了csv。我试图不指定dtype，但它太慢了。因为它是一个非常大的文件，所以我也指定了数据类型。然而，有时在数字列中，它包含"NA“。我使用了na_values = 'NA'，它会影响我的数据帧吗？我还是想保留这些行。我的问题是，如果我指定数据类型并添加na_values = ' NA '，NA会被丢弃吗？如果是，我如何在不失去这些na的情况下保持类似的处理时间？非常感谢!
浏览 0提问于2017-08-30得票数 0
我正在尝试学习如何选择丢失数据超过一定数量的行或列。使用value_counts，我可以找到满足条件的列，但是我不知道如何检索int形式的索引，以便可以访问数据帧并从数据帧中删除相应的列。
如何在int中转换/检索索引？还有，有没有更简单的方法来做到这一点呢？
df3 = pandas.DataFrame([[1,6.5,3],[1,'NA','NA'],[3,'NA','NA'],['NA',6.5,'NA']])
df3_value_counts = df3.apply(pandas
浏览 3提问于2016-11-17得票数 2
2回答
我有一个按两列分组的pandas DataFrame和一个自定义函数，该函数从每个分组的行集计算值的元组。我正在尝试收集数据帧中的结果，并使用原始的组索引进行索引。当我使用apply()时，我得到了一个带有正确索引的Series，但是值是以元组的形式出现的。我应该如何编写我的函数，以使结果成为数据帧，并按每个组的标签进行索引？
这是一个基于本教程中的数据帧的示例。
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
浏览 1提问于2017-02-27得票数 0
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我想水平移动我的数据帧test_1的每一行，跟随来自另一个数据帧df_x的相应行中的值。df_x的每一行中的值应该定义向左移动的步数。 test_1 = pd.DataFrame([[1,2,3,4], [10,12,13,14], [20, 22, 23,24]]) df_x = pd.DataFrame([[1],[3],[2]]) 我的预期输出将是： Out[157]:
0 1 2 3
0 2 3 4 NA
1 14 NA NA NA
2 23 24 NA NA 我试着从一个类似的问题(how to shift columns in
浏览 26提问于2021-08-10得票数 1
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2回答
基于PyPy的数据采集
、、、
PyPy在加速我的代码方面做得很好(对于没有使用Pandas的代码部分)。然而，当涉及到在PyPy上使用Pandas时，它并没有像预期的那样加快代码的速度。我正在寻找一种方法，用几行不依赖Pandas的代码替换代码的这一部分，这样我就可以从PyPy的全部功能中受益。Pandas的任务非常简单:我有四个数据帧df_AB、df_CD、df_AC和df_BD。我首先用AB和CD，df_tot建立了一个合并的数据框架。删除包含重复值的行，并对所获得的数据帧进行排序。然后，将获得的df_tot与df_AC和df_BD进行比较，如果A和C列中的值存在于df_AC中，而B和D中的值存在于df_AD中，则在d
浏览 3提问于2022-10-29得票数 0
2回答
在下面的数据框中
id<-c(1,1,1,1,1,3,3,3,3)
date<-c(NA,NA,"22-11-07",NA,NA,NA,NA,"23-11-07",NA)
df<-data.frame(id,date)
df$date2<-as.Date(as.character(df$date), format = "%d-%m-%y")
id date date2
1 <NA> <NA>
1 <NA> <NA>
浏览 0提问于2012-08-27得票数 0
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给定具有pandas.NA值的数据帧，如何在其上运行决策lambda？
import pandas
import numpy
# Setup
dataframe = pandas.DataFrame({"c1": [1, 2, 3, 4], "c2": [2, 3, 4, pandas.NA]})
print(dataframe)
my_lambda = lambda row: row["c2"] if row["c2"] else row["c1"]
# the issue
dataframe[
浏览 3提问于2022-12-01得票数 0
1回答
我正在运行一个模型，该模型将数据输出到多个Pandas框架中，然后将这些帧保存到HDF5文件中。该模型运行数百次，每次在现有HDF5文件的框架中添加新列(多索引)。这是用Pandas merge完成的。由于每次运行的帧都有不同的长度，因此在帧中最终会出现大量的NaN值。
完成足够的模型运行后，如果行或列与出现错误的模型运行相关联，则从框架中删除数据。在这个过程中，新的数据帧被放入一个新的HDF5文件中。下面的伪python演示了这个过程：
with pandas.HDFStore(filename) as store:
# figure out which indices should
浏览 3提问于2015-10-28得票数 2
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我有可能很大的数据帧，大约有10列和1e6行，具有不同的维度。假设行在两个数据帧中都是唯一的。由于这些数据帧不能加载到内存中，我如何找到一个数据帧中存在于另一个数据帧中的所有行？我目前只处理较小的数据帧，但我很快就会弄清楚这一点。 我非常喜欢使用pandas，但我愿意使用不同的包(xarray?)如果有显著的好处。如果您推荐一个不同的包，请提供一些代码来进行比较。 下面是我如何与内存中适合的pandas数据帧进行比较： import pandas as pd
def row_intersection(df1, df2):
noNA = df2.fillna(0)
retur
浏览 23提问于2021-09-02得票数 0
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1回答
我相信在使用Dask数据帧时，我在Dask教程中看到了一个关于如何使用Dask框架中尚未实现的Pandas函数的建议，但我似乎看错了地方。例如，我想使用Pandas函数'ewm‘。 作为一种变通方法，我将Dask数据帧转换为Pandas数据帧，在Pandas数据帧上运行ewm，然后将它们转换回Dask，以便以后进行更多内存密集型操作。效率不是最高的。 有没有更好的策略呢？
浏览 10提问于2019-06-02得票数 1
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我们在jupyter notebook上使用pandas加载csv文件，如下所示：
import pandas as pd
dat=pd.read_csv("data.csv")
多次运行上面的代码行只返回前1024列。我们已经尝试了如下选项：
pd.read_csv("data.csv", na_values ='na', engine='python', delimiter=',', header=0, quoting=csv.QUOTE) to no avail.
以下是数据的快照：
将csv
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
3回答
我想省略特定列(Y)中具有NA的数据帧中的行。我使用的是df<- [!is.na (df$y), ] -这得到了我的:错误:意外的'[‘在"df<- [“我已经尝试了df<- [(!is.na (df$y)), ]与同样的错误。有人能帮我找出问题所在吗。谢谢。
浏览 3提问于2015-06-16得票数 2
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我有一个Pandas DataFrame，其中索引是(注意Freq: H) -
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2011-01-01 00:00:00, ..., 2013-12-31 23:00:00]
Length: 26304, Freq: H, Timezone: None
有多个列，但前几行(以及分散在各处的其他行)都有NA条目。因此，如果我将其写入HDF文件：
hdfstore.put('/table', df, format='table', data_colu
浏览 1提问于2014-05-07得票数 1
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1回答
我正在对一个pandas数据帧使用groupby()操作。然后，我尝试对每一行的列求和。但是，在调用sum()时，我一直收到错误消息。 我附上了我的代码如下： bike_use = bike_use.groupby(['road_name', 'count_point_id'])['pedal_cycles', 'two_wheeled_motor_vehicles'].sum(axis = 1) 我得到的错误是： TypeError: sum() got an unexpected keyword argument '
浏览 12提问于2020-12-04得票数 0
我有一个xlsx，其中前9行是标题。第1行包含一个名称，如"Bob“和"Alice”。
第4行包含“每月”或“季度”。
有时有两个名为“Bob”的字段，但其中一个字段在第4行中有“Monthly”，另一个字段中有“Quarterly”。
我知道我可以将名为'Bob‘的列读入到数据帧中，但是有没有一种方法可以指定哪个列应该被加载到数据帧中呢？
例如，下面我有bob和alice，按照现在的情况，我将读取2个Bob字段和2个Alice字段。有没有办法在最初的朗读过程中减少这些？
import pandas as pd
fields = ['Bob', '
浏览 0提问于2018-02-05得票数 0
1回答
类似于的东西可以让我模仿df.series.value_counts()在星火中的Pandas功能：
结果对象将按降序排列，因此第一个元素是最常见的元素。默认情况下不包括NA值。()
我很好奇，对于星火中的数据帧来说，这是否能实现得更好/更简单。
浏览 4提问于2016-11-21得票数 15
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作为数据分析练习的一部分，我正在将excel表格读取到pandas数据帧中。
df = pd.ExcelFile('file.xlsx').parse(0)
nullcounts = df.isnull().sum().to_frame('null_records')
为我的dataframe中的每个序列生成一个计数为null的漂亮帧。但是如果字符串'NA‘出现在一行数据中，我不希望isnull操作返回True。
有没有一种简单的方法可以做到这一点，而不需要为特定的列/数据帧硬编码规则？
编辑:我的源数据中的NAs在读入pandas时似乎被忽略了，因为当
浏览 14提问于2017-02-02得票数 2
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目标是使用pandas加载'Energy Indicators.xls‘文件。在读取工作表时，我需要跳过一个特定的行。怎么做呢？ 我跳过了前16行，之后我需要第17行，但是必须跳过第18行，并且需要第18行之后的剩余行： import pandas as pd
energy= pd.read_excel('Energy Indicators.xls', header= [0,1], index_col= 0, skiprows= 16, usecols= "C:F", skipfooter= 38,
na_
浏览 46提问于2019-04-21得票数 0
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1回答
与熊猫和娜的点积
、、
我有一个带有Na的pandas数据帧，并想使用dot产品： 以下是MWE： import pandas as pd
import numpy as np
d = {'col1': [np.nan, 2], 'col2': [3, 4]}
weight =[1,2]
df = pd.DataFrame(d)
df.dot(weight) 输出给出了第一行中的NAs。 0 NaN
1 10.0
dtype: float64 忽略df第一行中的Na的方法是什么？ 预期输出应为： 0 6
1 10
dtype: float64
浏览 13提问于2021-05-06得票数 1
我只是尝试在dplyr中从数据帧的顶部和底部裁剪行，但无法完成。
在Pandas中，我会使用类似于iloc的东西来裁剪行，但无法解决如何使用dplyr进行裁剪：
这是我的建议，但在R Studio中没有返回结果：
df %>%
filter(!is.na(column)) %>%
filter(column, between(row_number(), 1, (length(df) - 3))
浏览 4提问于2017-04-21得票数 3
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假设我的数据数据被排序了，
如何找到所有4列都是NA的日期？框架应该是这样的，即所有NA行的日期都早于帧的其余部分。
删除比其他日期更早的日期的所有行。
检测是否有任何行在帧的后面至少有NA？
例如框架：
A B C
1977-1-1 NA NA NA
1977-1-2 NA NA NA
...
1978-1-1 10.5 5.5 6.5
...
2014-1-1 10.2 50.0 9.0
删除第一个非NA行之前的所有NA行(1978-1-1)
那么，在1978-1-1之后就不应该有任何全NA
浏览 0提问于2014-10-15得票数 0
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2回答
编辑:忘记提到这必须在熊猫身上完成。
我在将某个文件读入pandas数据帧时遇到了一点小问题。我试过了：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
dataframe = pd.read_csv('/home/leon/Desktop/Uni/ML Lab/Text.txt',
delim_whitespace=True, header=None)
print(dataframe)
如果我尝试使用包含类似"Hello this is a test“的.txt，它可以很好地工作，但是尝试时，我得到错误信息：
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
1回答
我有一个这样的Pandas数据帧： import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'gender':['F','F','F','F','F','M','M','M','M','M'],
'mature':[0,1,0,0,0,1,1,1,0,1],
'cta' :[1,1,0,1,0,0,0,1,0,1]}
)
df[&
浏览 22提问于2020-10-14得票数 1
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我有一个包含列A、B和G的空数据帧 import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['A','B','E']) 我有一个file.csv文件，格式如下。这里的每一行都有column:value格式的文本。value可以像I am一样在内部留出空间。对于每一行，我只对与column名称A、B和G对应的值感兴趣。如果一行中缺少其中的任何一行，我希望为要添加到数据帧中的行的特定列放置NA。 A:rice , B:mango , C:water , D:lemon , E:I am
A:wheat , C:
浏览 25提问于2019-12-20得票数 0
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14回答
我可以使用pandas dropna()功能删除部分或全部列设置为NA的行。是否有一个用于删除所有值为0的列的等效函数？
P kt b tt mky depth
1 0 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0
3 0 0 0 0 0
4 0 0 0 0 0
5 1.1 3 4.5 2.3 9.0
在本例中，我们希望从数据帧中删除前4行。
谢谢!
浏览 17提问于2014-03-26得票数 162
回答已采纳
2回答
我有两个时间和时间的数据帧，大约240列和4100行。在两个数据帧中都有大量NA值，我需要删除这些值，然后从输出时间中减去这些值。我在下面的命令中删除了所有NA值out_time1 <- na.omit(out_time)
然后，当我给出视图(Out_time)时，我只得到数据帧中的头行。我现在无法查看任何数据。为什么会这样呢？同样的情况也发生在in_time数据帧中。
请帮助我从这两个数据帧中删除NA值。
致以敬意，
帕万。
浏览 0提问于2018-08-26得票数 0
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我想从我的数据帧中排除满足列表(eligibility_criteria)条件的行，除非关税列以‘*’开头。这就是我所拥有的： import pandas as pd
df = df[~df['eligibility'].str.contains(eligibility_criteria, na=False)] #This works 我如何添加这个'except‘限定符... #df['tariff'].str.startswith("***")
浏览 20提问于2019-05-14得票数 3
回答已采纳
我的数据帧是这样的：
dat <- read.table(text = "
1 1 1 2 2 4 4 4
1 2 1 1 4 4 4 4",
header=FALSE)
我需要获得的是：
1 1 1 2 2 4 NA NA
1 2 1 1 4 NA NA NA
我找到了有关如何消除重复行或列的信息，但我真的不知道如何继续。非常感谢您的帮助
浏览 0提问于2013-01-23得票数 4
回答已采纳
2回答
如何在一个命令中过滤Pandas数据帧中的行并仅获取pandas数据帧中的列的子集。
我正在试着应用像这样的东西...
frame[(frame.DESIGN_VALUE > 20) & (frame['mycol3','mycol6']))]
谢谢。
浏览 0提问于2015-10-02得票数 17
回答已采纳
4回答
在pandas数据帧中插入或更新
我想合并storage_df和processed_df，如下所示。假设phone是主键: 1.如果值存在，则字段(并创建剩余列，如下例中的gender ) 2.如果值不存在，则将该值插入到最终数据帧中，如示例中的382837371
请注意，随着我们处理更多的信息，列可能会不断增加。但是，有32列的限制，直到该列的processed_df/storage_df才会增加
storage_df
________________________
Phone Name
918348483 Sumit
874647474 Saurabh
2383626
浏览 0提问于2019-09-11得票数 1
3回答
计算数据帧中列的汇总统计信息
、、、、
我有一个如下形式的数据帧(例如)
shopper_num,is_martian,number_of_items,count_pineapples,birth_country,tranpsortation_method
1,FALSE,0,0,MX,
2,FALSE,1,0,MX,
3,FALSE,0,0,MX,
4,FALSE,22,0,MX,
5,FALSE,0,0,MX,
6,FALSE,0,0,MX,
7,FALSE,5,0,MX,
8,FALSE,0,0,MX,
9,FALSE,4,0,MX,
10,FALSE,2,0,MX,
11,FALSE,0,0,MX,
12,FALSE,13,
浏览 2提问于2014-03-07得票数 48
回答已采纳
我有以下数据帧(实际上它们超过3)。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'head1': ['foo', 'bix', 'bar'],'val': [11, 22, 32]})
df2 = pd.DataFrame({'head2': ['foo', 'xoo', 'bar','qux'],'val': [1, 2, 3,10]})
df3 = pd.DataFrame({&
浏览 0提问于2014-08-22得票数 3
回答已采纳
考虑下面的Pandas数据帧。 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"val":[1, 2, 3, 10, 20, 30, 40],
"group_id":["ones", "ones", "ones", "tens", "tens", "tens", "tens"],
"condition":["sum&#
浏览 21提问于2021-01-24得票数 1
回答已采纳
我有一个csv文件，其中有73行数据和16列，我想读取它并将其传递给pandas数据帧，但当我这样做时 data_dataframe = pd.read_csv(csv_file, sep = ',') 我得到了3152行和22列，73行和16列的数据，其余的只有纯NaN值。如何告诉pandas读取有效的行和列数据，并避免所有这些额外的NaN数据？
浏览 43提问于2021-11-16得票数 0
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1回答
如果我的数据帧是100行5列，其中三分之一的行有2个NA值(来自输入数据)，这些行是如何处理的？
我读取了lm {stats}，但仍然不确定会发生什么，将na.action设置为true或false。
在创建模型时，na.action = TRUE是删除整行，还是只删除该行的NA变量？(使用其他列)
谢谢
浏览 0提问于2017-01-19得票数 1
3回答
我正在处理一个我想要透视的大型数据框，这样一列中的变量就会变成顶部的行。
我发现reshape包在这种情况下非常有用，除了cast函数缺省为fun.aggregate=length。这可能是因为我是通过"case“来执行这些操作的，而测量的变量数量在不同的情况下不同。
我想要旋转，以便丢失的变量在旋转的数据帧中表示为“NA”。
所以，换句话说，我想从一个像这样的熔化数据帧开始：
Case | Variable | Value
1 1 2.3
1 2 2.1
1 3 1.3
2
浏览 0提问于2011-06-18得票数 4
因此，正如标题所说，R是在数据帧中随机添加一行"NA“条目。这只发生在我索引它的时候。所以像这样的一行：
data[data$subject_code==1,]
将生成我想要的所有数据，但最后有72行，它们看起来都是这样的：
NA.8 NA NA NA
为什么会发生这种情况？它不会使任何sense...there不是在整个数据帧中具有值"NA“的单个条目。
浏览 0提问于2014-03-04得票数 0
我在pandas中有以下数据帧 ID description log
1 104 motherboardsrno123
2 104 displaysrno456
3 107 1234
4 108 53455
5 104 pulsersrno2333
6 108 53456
7 109
浏览 11提问于2019-02-05得票数 1
回答已采纳
我正在使用pandas读取包含产品数据的CSV文件，其中一个数据帧包含产品线代码'NA'，当我将数据输出到新文件时，线代码'NA‘不再是数据帧的一部分，它已被删除，现在是空白字段，我如何阻止这种情况发生？ data = pd.read_csv('C:\\Users\\User\\Desktop\\' + filename, sep=',', quotechar='"', encoding='mbcs',
low_memory=False) 我想要的数据帧将如下
浏览 34提问于2019-10-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我的df如下所示：
a b c d e f
1 na 2 3 4 5
1 na 2 3 4 5
1 na 2 3 4 5
1 6 2 3 4 5
如何裁剪和重塑数据帧，以使每一列的n/a都被删除，并且数据帧如下所示：
编辑；
df.dropna()正在删除所有行。
a b c d e f
1 6 2 3 4 5
这个数据帧有数百万行，我需要能够逐列删除n/a行，同时保留其中包含数据的行和列。
编辑；
df.dropna()正在删除列中的所有行。当我检查n/a的列是否为空时，df.column_name.empty()返回false。因此，在n/a的列中有数据
浏览 4提问于2018-07-24得票数 0
回答已采纳
1回答
从菜单中，我调用了一个函数，该函数将csv文件加载为Pandas数据帧。我想让数据帧可以从其他函数访问和更改。其他函数可以做一些事情，比如，drop na等。
如何确保正在访问和更改global df中的数据帧
浏览 2提问于2020-09-26得票数 1
2回答
我有一个数据帧对象，它看起来如下所示：
Date dax_data.csv nikkei_data.csv spx_data.csv
2013-03-15 NA NA 1560.70
2013-03-14 NA NA 1563.23
2013-03-13 NA NA 1554.52
2013-03-12 NA NA 1552.48
2013-03-11 NA
浏览 2提问于2013-03-16得票数 2
1回答
我有一个包含两列的Pandas数据帧: String ID (不唯一)，String text。 我想构建一个包含两列的dataframe : String ID (唯一)，String text。要使我的ID唯一，我需要合并所有具有匹配ID的行。但是，具有相同ID的行都具有不同的文本内容。合并时，我希望文本内容最短的行优先。 如何做到这一点？ 提前谢谢你！
浏览 20提问于2020-07-01得票数 0
回答已采纳
作为初始数据帧：
structure(list(text = c("test", "text", "section", "2", "sending"
), id = c(32, 32, 41, 41, 41)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-5L))
如何使用相同的id从长到宽的格式将文本列的内容以空格分隔放在同一行中？
输出示例：
id text
32 test text
41 section 2 sending
浏览 2提问于2020-10-01得票数 0
假设我有一个这样的数据帧
name age city
abc 20 A
def 30 B
我想在数据帧的末尾添加一个汇总行，因此结果将如下所示
name age city
abc 20 A
def 30 B
All 50 All
所以字符串'All'，我可以很容易地放入，但是如何获得sum(df‘’age‘) ###column对象是不可迭代的
data = spark.createDataFrame([("abc", 20, "A"), ("def", 30, "B")],["
浏览 2提问于2016-09-15得票数 4
回答已采纳
2回答
我希望从原始数据帧中创建一个pandas数据帧，该数据帧中只包含带有NA值的行 下面是一个示例数据帧以及我希望我的输出是什么样子： A B C A B C
2 1 Green 1 2 nan
1 2 nan 2 1 nan
1 1 Red -->
2 1 nan
2 1 Green 我希望能够像这样编写代码，但这为我提供了NaN值： df = df[df.C == 'Green'] 我已经使用了： df = df[df.C != 'Green
浏览 13提问于2019-04-10得票数 2
回答已采纳
1回答
我希望将行值解析为列，并使用它们在pandas数据帧中查找值
尝试了迭代行和.loc索引，但没有成功
import pandas as pd
import sys
if sys.version_info[0] < 3:
from StringIO import StringIO
else:
from io import StringIO
构建玩具数据集
coltable = StringIO("""NA;NB;NC;ND;pair;desired_result
10;60;50;20;NANB;70
20;30;10;5;NANC;30
40;
浏览 1提问于2019-08-27得票数 1
3回答
我想从数据帧的底部删除m行。它是整数索引的(带孔)。如何做到这一点？
pandas == 0.10.1 python == 2.7.3
浏览 1提问于2013-03-29得票数 24
回答已采纳
3回答
我正在学习python，并且正在处理一个数据帧。我正在尝试做的是将数据帧中的date+time转换为时间戳(这是一项正在进行的工作，我认为我现在正在做的事情不是最优雅的方式)。 In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.read_csv(path, skiprows = 2)
In [3]: df
Out[3]:
VariableKey %CO2
0 2020-06-16T12:41:46.0262558 1.309835
1
浏览 97提问于2020-08-13得票数 1
1回答
我正在用一些python代码读取一个excel文件。我使用R的readxl函数，因为它比pandas快得多，然后使用rpy2py将其转换为python数据帧 在python数据框架中，任何空白单元格都被标识为"NA_character_"。 我尝试使用pythons dropna(subset=['col'])删除这些行，但没有成功。单元格仍显示为"NA_character_" 先谢谢你。 -BigEars
浏览 20提问于2020-07-11得票数 0
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