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Upstream Downstream Individual 我想了解整个Individual在每个独特的我正在考虑更改当前的DataFrame，使它看起来像下面这样，给我提供标准差列，可以排序，给我提供最大差异的位置。这是一种好的方法吗?
浏览 6提问于2018-01-24得票数 0
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我将一个列附加到我的pandas数据框中，这是两个日期之间的时差。df['time_diff'] = datetime.dt(2018,1,1) - df['IN_TIME']
<m8[ns]中的新列的类型。我正在尝试筛选'time_diff‘大于30天的行，但我不能将<m8[ns]与数字进行比较。如何进行此比较？
浏览 375提问于2018-06-05得票数 2
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我有两个数据集，input和output，在输入上进行了一些数据转换，以获得结果输出，其中没有。对于具有列标题的行和列，则保持不变。我需要比较并确保所有非转换(58)列的输入和输出之间的所有行和列数据匹配(忽略两个转换的列)。编写了下面的代码，通过获得如下布尔值来匹配和比较每一列<
浏览 0提问于2021-02-02得票数 0
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我有一个大型数据库，其中需要删除不满足布尔条件的条目，但条件可能涉及几十列。如果我有需要在列表中比较的列名，如下所示 list_of_comparison_cols = ['FirstCol', 'SecondCol', 'ThirdCol', 'FifthCol', ...,
浏览 26提问于2020-06-19得票数 1
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我在一个包含超过1000行的数据框中有两列。列A可以接受值X、Y、None。列B包含从50到100的随机数。 每次在A列中出现非'None‘时，它都被视为occurrence4。我想找到occurrence4和occurrence3之间的B列的最小值，并检查它是否大于occurrence2和occurrence1之间的B列的最小值。例如，我需要找出ROWNUM 14和ROWNUM 11之间
浏览 11提问于2019-09-26得票数 0
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我正在考虑使用Pandas来比较两个大型CSV之间某些列中的值，比较只是一个简单的Pandas比较。如下所示：潘达斯字符串比较需要GIL吗？潘达斯会使用我笔记本电脑CPU中的额外核心吗？
我知道我可以不用熊猫来写这篇文章，但是如果熊猫像这样工作的话，那就很方便了。
浏览 2提问于2020-02-12得票数 1
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我想按两列比较两个pandas表。考虑下面的例子:我想得到一个布尔级数，它只在两个条件都匹配的情况下才表示True。我尝试了is.in()，但没有太多成功。我可以在两个dataframe中循环"One“或将两个列合并(添加)在一起，但是pandas是否有一些内置的功能可以允许涉及两对列的这种(嵌套)比较？
浏览 32提问于2020-04-28得票数 2
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在dataframe中，我希望将列的元素与值进行比较，并对传递比较到新列的元素进行排序。df = pandas.DataFrame([{'A':3,'B':10},
{'A':2, 'B':30},
浏览 5提问于2016-05-24得票数 2
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在python中，我们可以使用csv module或pandas.read_csv函数来处理csv文件。对于Excel文件，我们可以使用xlrd module或pandas.read_excel函数。
我经常使用熊猫，我觉得read_csv和read_excel功能对我来说是有用的。
浏览 4提问于2017-06-01得票数 3
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我读过一些使用pandas的csv文件。现在只有两个文件，但在几周内，我将使用数百个具有相同数据变量的csv文件。我使用for循环读取文件，并将数据帧附加到单个列表中，然后使用此for循环来区分一些名称：我的问题是，如何使用条形图比较文件之间的变量？例如，其中一个常见变量是温度，因此在区分列名之后，我现在有了temp_df1和temp_df2。如何调用所有温度列在条形图中对它们进行比较
浏览 21提问于2021-03-13得票数 1
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import pandas as pda = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])array我想使用相同的逻辑，但在pandas数据框列上，并将列的每个值与一个整数进行比较。np.nanmin((1,df.loc[MC_cond & df_without_lgd_type,'A'] + df.loc[MC_cond &
df_without_lgd_t
浏览 1提问于2020-05-12得票数 1
我和熊猫之间有点问题。我尝试将一行的每个值与另一个值进行比较。 在附加的链接中，您将能够看到我的数据帧的一部分。对于每个日期，我有一些股票的每日变化。我想将每个股票变量与标记为“CAC 40”的列的变量进行比较。如果值较大，我想将其转换为布尔值1，如果值较小，则转换为0。这应该返回一个只填充1或0的dataframe，这样我就可以按列汇总。它返回一个Pandas.Serie (附加在下面) def compare_to_cac
浏览 19提问于2021-09-05得票数 0
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使用Pandas中的Apply函数，我希望比较Datafarme中的多个列，以查看值是否高于或低于一个数值。如果条件更高或更低，我将在New列中输出一个字符串值。当将1列与数值进行比较时，我能够做到这一点，但不能使用多列。如何使用多列完成此操作？下面是我正在使用的例子。该示例适用于1列，但无法对多列完成。除了与数值"99“相比的”C栏“之外。我还想将“B”和“D”列与数值
浏览 7提问于2021-12-22得票数 0
我有一个Pandas，我想从其中比较两列，并创建一个新列，并根据比较的结果进行计算。column']=(df['column1']+df['column2']) df['New column']=(df['column1']+df['column2']+1)
我对Pandas
浏览 3提问于2017-12-28得票数 1
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因此，测量从午夜第一天开始，第一天在00:03开始，第二天从00:07开始，所以每天的数据读数都会发生变化。此外，读数之间的频率略有变化。在前3天重复实验条件，比较中间三天的效果。目标：我想比较一下重复的日子，看看它们之间的不同。到目前为止，：I将Pa
浏览 0提问于2018-03-20得票数 2
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因此，如果我比较index列在first和second之间，就没有重复项。但是，如果我比较index列在first和third之间，就会有1的重复。我想编写一个函数，在有副本时返回一个True的bool，在没有副本时返回一个False。import pandas as pd
浏览 4提问于2022-02-23得票数 -1
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我需要将a_id的值与b_id的所有值进行比较，如果匹配，则必须将a_flag的值更新为1，否则为0。就像这样，获取a_id的所有值，并与b_id的所有值进行比较。因此，在完成所有操作之后，我们将在a_flag列中获得1或0的值。一旦完成，我们将获取b_id的第一个值，然后与a_id列中的所有值进行比较，并相应地更新b_flag列。 最后，我将获得以下数据。 ? 我需要使用pandas来实现这一
浏览 36提问于2019-04-22得票数 3
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我需要将列表中的项与df1中的列进行比较，并在df2中创建新列，如果列表项与已比较的df1列之间存在匹配，则需要从df1中同一行的另一列中创建值。我的代码和结果 new_data = [[10,'a'], [20, 'b'], [30, 'c'],, [40, 'C&
浏览 3提问于2022-07-13得票数 1
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在根据条件更改dataframe列时，我习惯于这样做(在本例中，每个妇女的工资为200英镑)。import pandas as pdPEP 8样式的约定检查器(在Spyder中)建议<
浏览 2提问于2018-07-12得票数 2
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我希望将dataframe与SQL表数据进行比较，然后将缺少的数据插入到SQL表中。表和dataframe有完全相同的列。数据格式是： 'user': ['Bob', 'Jane', '50000, 42000]})
和SQL表(使用SQLAlchemy
浏览 8提问于2021-07-23得票数 1
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