在Pandas的数据帧中迭代两个连续行的Pythonic方法是什么？
在Pandas的数据帧中迭代两个连续行的Pythonic方法是使用iterrows()函数。iterrows()函数返回一个迭代器，可以遍历数据帧的每一行，每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。
以下是使用iterrows()函数迭代两个连续行的示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 使用iterrows()函数迭代两个连续行
for index, row in df.iterrows():
if index < len(df) - 1:
current_row = row
next_row = df.iloc[index + 1]
# 在这里可以对两个连续行进行操作
# 例如，计算它们的差值或者进行其他处理
print("当前行：", current_row)
print("下一行：", next_row)
print()在上述示例代码中，我们首先使用iterrows()函数迭代数据帧的每一行。然后，我们通过索引判断当前行是否为最后一行，如果不是，则获取当前行和下一行的数据。在这里，你可以根据具体需求对这两个连续行进行操作，例如计算它们的差值或者进行其他处理。
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我必须创建一个函数，该函数将所提供的数据帧分割成所需大小的块。例如，如果dataframe包含1111行，我希望能够指定400行的块大小，并获得三个较小的dataframe，大小分别为400、400和311。有没有方便的函数来做这项工作？存储和迭代切片数据帧的最佳方式是什么？
示例DataFrame
import numpy as np
import pandas as pd
test = pd.concat([pd.Series(np.random.rand(1111)), pd.Series(np.random.rand(1111))], axis = 1)
浏览 0提问于2015-10-27得票数 35
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尝试删除多级索引中与索引相关的空值 我正在尝试删除"Data“列中包含空值的所有in (索引级别1)。 作为示例，我在下面创建了一个示例数据帧： import pandas as pd
import numpy as np
ids = ['0', '0', '0', '0', '0', '1','1','1','1','1','2','2','2','2',&#
浏览 17提问于2021-01-28得票数 1
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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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5回答
我有两个数据帧，它们都有相同的基本模式。(4个日期字段、几个字符串字段和4-5个浮点型字段)。叫它们df1和df2。
我想要做的基本上是得到两个数据帧的“不同”--在这里我得到所有没有在两个数据帧之间共享的行(不是在集合交集中)。请注意，这两个数据帧的长度不必相同。
我尝试使用pandas.merge(how='outer')，但我不确定要传递哪个列作为“键”，因为确实没有键，而且我尝试的各种组合都不起作用。df1或df2可能有两行(或更多行)相同。
在pandas/Python中做这件事的好方法是什么？
浏览 0提问于2017-11-06得票数 7
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检查两个数据格式是否相等的Pythonic方法是什么？
我现在所做的是：
用pandas.DataFrame.sort_values()对具有唯一值的列对数据帧进行排序
使用pandas.DataFrame.reset_index()重新设置数据帧排序后的索引
使用pandas.DataFrame.sort_index()按行和列对数据帧索引进行排序
然后使用pandas.DataFrame.all()对两个数据帧进行比较。
示例代码：
(df1.sort_values(['Symbol']).reset_index(drop=True).sort_in
浏览 2提问于2017-02-13得票数 2
纽比的问题，但我真的很困惑...假设有这样的数据帧：
>>>test = pd.DataFrame({'a':[1,1,0,0],'b':[1,1,0,0]})
>>>test
a b
0 1 1
1 1 1
2 0 0
3 0 0
运行下面的代码，
test.loc[2:] = 1
第3行和第4行的数据将设置为1，数据帧将变为：
a b
0 1 1
1 1 1
2 1 1
3 1 1
但是如果子集首先被设置为可变的，那么数据帧将不会改变，
temp = test.loc[2:]
浏览 0提问于2018-02-27得票数 0
我使用numpy.fromfile为一些复杂的二进制文件创建了一个解析器，并定义了读取二进制文件的每个部分所需的各种数据类型。然后将得到的numpy数组放入pandas数据帧中，并回收为将二进制文件转换为numpy数组而定义的相同数据类型，以定义pandas数据帧的列名。
我希望使用python struct复制这个过程，但遇到了一个问题。如果我的部分结构要求一个值是一组3个整数，我可以将数据类型定义为numpy.dtype([('NameOfField', '>i4', 3)])，二进制文件的返回值为[int, int, int]。这是否可以使用stru
浏览 0提问于2017-11-29得票数 0
2回答
我在python代码中有下面这一行：
for tradeName, trade in data.iterrows():
...
"data“是以下形式的pandas数据帧：
timestamp open high low close volume
2000-01-03 00:00:00 1481.50 1481.50 1480.50 1480.50 4
2000-01-03 00:30:00 1480.25 1480.50 1479.75 1480.50 4
2000-01-03 01:00:00 1480.50
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我有一张这样的床单。我需要计算“当前高”的绝对值--特定“工具”和“符号”的“前一天收盘价”。
所以我使用pandas数据帧的.shift(1)函数创建了一个滞后关闭列，然后我减去了当前高和滞后关闭列，但也减去了两个不同的“仪器”和“符号”。但如果出现新的符号或仪表，我希望第一行为NULL，而不是减去当前的高电平和滞后的关闭列。
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浏览 0提问于2020-06-15得票数 0
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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我读过有关熊猫的文档。有一个名为merge_asof的有用函数，它可以合并两个数据帧，其中的行是紧密相连的。但我不知道asof是什么意思。是as of吗？或者它是某物的缩写？ https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.merge_asof.html
浏览 23提问于2019-12-21得票数 4
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我有两个不同的数据帧，我正在尝试比较。因此，我的第一个数据帧有10行，第二个有2000行。我尝试做的是将我的第一个df中的第一行与另一个df中的全部2,000行进行比较。然后对我的第一个df中的下一行执行相同的操作。
这是我目前拥有的代码。它在前2,000中工作得很好，然后当我应该递增时，它崩溃了。
i = 1
j = 1
for u in userFrame.iterrows():
for d in dbFrame.iterrows():
if userFrame['tag'][i] == dbFrame['tag1'][j]:
浏览 0提问于2016-02-12得票数 2
1回答
我有一本数据字典。我将dict定义为range_，这样当我需要一个特定的数据帧时，我可以称它为range_i。
对于字典中的每个数据帧，我想添加一个额外的列。我所做的是：
for i in range_selected:
for index in range_[i].index:
range_[i].loc[index,'label(1 = fault)'] = ''
现在，我想在这个新列的每一行中添加一个值。可以是0，也可以是1。我的条件是，如果每条数据的第一行的'pdis1‘值--第9-10行的值小于零，那么对新列的
浏览 2提问于2020-10-23得票数 0
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2回答
我正在使用pydantic，并希望创建包含pandas数据帧的类。我在网上找了很长一段时间，没有找到任何东西。我的自定义类型代码如下所示。我将数据帧的类型命名为pd.DataFrame，但显然这是不正确的。有人知道如何声明pandas数据帧类型吗？
import pandas as pd
from pydantic import BaseModel
class SubModelInput(BaseModel):
a: pd.DataFrame
b: pd.DataFrame
class ModelInput(BaseModel):
SubModelInput: S
浏览 0提问于2020-12-23得票数 1
1回答
我有两个数据帧，它们的列数相同，分别是d1和d2。
注意: d1和d2可能有不同的行数。注意: d1和d2可能不会被索引到每个数据帧中的同一行。
检查两个数据帧是否具有相同数据的最佳方法是什么？
我当前的解决方案包括将两个数据帧添加到一起并删除任何匹配的行。
d_combined = d1.append(d2)
d_discrepancy = d_combined.drop_duplicates(keep=False)
print(d_discrepancy)
我是python和pandas库的新手。因为我将使用具有数百万行和8-10列的数据帧，有没有更快、更有效的方法来检查差异？还可以显示结
浏览 1提问于2017-08-15得票数 1
1回答
我有两个CSV文件，一个大约60 GB，另一个在S3中大约是70 GB。我需要将这两个CSV文件加载到pandas数据帧中，并对数据执行连接和合并等操作。
我有一个EC2实例，它有足够的内存供两个数据帧一次加载到内存中。
从S3到pandas数据帧读取这么大的文件的最佳方式是什么？
另外，在我对数据帧执行了所需的操作之后，输出的数据帧应该被重新上传到S3。
将巨大的csv文件上传到S3的最佳方式是什么？
浏览 5提问于2020-05-06得票数 0
使用下面的代码，我尝试将n-DataFrames插入到MSSQL表中。
for file in os.listdir():
print('# Inserting ' + file + ' . . .')
df = pd.read_csv(file)
df = df.fillna('NULL')
if(len(df)>1):
dfs = partDF(df , lim)
for k in dfs.keys():
print('\t' + str(int(
浏览 328提问于2018-07-28得票数 0
我有以下熊猫数据帧：
import pandas as pd
data = {'one' : pd.Series([1.], index=['a']), 'two' : pd.Series([1., 2.], index=['a', 'b']), 'three' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(data)
df =
浏览 0提问于2017-03-11得票数 10
回答已采纳
我有两个数据帧，我需要检查测试数据帧(Df_test)和参考数据帧(df_reference)之间的差异。我需要报告测试数据帧中不应该出现的字符，如单引号或双引号、空格或大写： list_reference = ['hey', 'ola', 'bonjour', 'Hello']
list_test = ['Hey', 'ol a', 'bon'jour', 'He"llo']
df_reference = pd.DataFrame(list_re
浏览 24提问于2021-09-14得票数 0
回答已采纳
我有220 GB的数据。我已经将其作为两列读取到spark dataframe中: JournalID和Text。现在，我的数据帧中缺少27行。
使用NGram类，我在dataframe中添加了另外两个列Unigram和Bigram，其中包含文本列中的单字和双字。然后，我使用一元和二元语法列上的pyspark的TF和IDF类计算TFIDF，并将其作为另一列添加到dataframe中。
现在我为dataframe中的每一行都有了journalID和TFIDF vector。我想将支持向量机应用于所有类型的核，以TFIDF向量作为特征，以JournalID作为标签。由于多类支持向量机不存在于pys
浏览 1提问于2018-12-17得票数 0
我正在使用pandas数据帧，我想根据情况更新我的列“signal”。 在迭代列时，如果值为“1”或“-1”，并且下一行具有相同的数字，则第二个“1”或“-1”必须更新为0。最后，不应该有两个连续的1或-1。 我正在尝试此代码，但没有得到任何更改。 for i in df['signal'].iteritems():
if i == 1 :
while next() == 1:
i=0
elif i == -1:
while next() == -1:
i=0
浏览 32提问于2020-12-17得票数 1
回答已采纳
我有一个包含多个ID的pandas系列对象。我想通过检查它们的ID是否出现在我的pandas系列对象中来过滤掉其他数据帧的行：
DATA['y'] = DATA['ID'].apply(lambda x: 1 if x in IDs else 0)
我注意到数据中的ID 279779在列'y‘中有'1’，尽管该ID不存在于我的ID系列对象中。我运行了以下代码行：279779 in IDs，它返回True，但以下代码没有打印任何内容：
for id in IDs:
if id == 279779:
print('fo
浏览 0提问于2020-01-13得票数 0
我使用Pandas向数据帧输入了一个CSV文件，并希望计算其中列的日平均值。有两个列不会被平均化，时间和日期(日期是数据分组的日期)。然后，我希望在该日期的最后一行下面插入一行，在date列中插入“Average”( time列中没有任何内容)，然后在正确的列中插入相应的平均值。我只使用了Pandas一段时间，所以我不知道最简单的方法是什么。任何帮助都将不胜感激。
浏览 12提问于2022-06-17得票数 0
有没有一种方法可以使用apply函数来计算pandas dataframe的新列，但又根据某些条件“中断”它？
假设我有一个有2000行的数据帧，我的标准在第1000行变成了false，这取决于之前计算的应用值。计算下一个1000是一种浪费，我希望pandas在第1000个之后停止“申请”，并返回到目前为止计算的结果。
这有可能吗？
浏览 1提问于2019-05-07得票数 2
我有一个包含2列(TrackTRUEPt，EventNumber)和大约500k条目的Pandas数据帧。我想保持成对的数据点具有相同的TrackTRUEPt值，但另外还有±1的EventNumber差，即连续的EventNumbers。我不能简单地使用“duplicated”方法，因为在我的数据帧中，通常有两个以上的数据点具有相同的TrackTRUEPt值，所以duplicated会保留所有数据点，而不仅仅是我想要的对。 TrackTRUEPt EventNumber
0 15049.719727 1
1 15049.719727
浏览 6提问于2020-03-27得票数 0
回答已采纳
我有一个大文件，导入到Pandas中的单个数据帧中。我使用pandas根据数据帧中的行数将文件拆分成多个段。
例如: 10行:文件1获取0:4文件2获取5:9
有没有一种方法可以做到这一点，而不必创建更多的数据帧？
浏览 0提问于2017-11-22得票数 2
我想根据列值将我的Pandas数据帧按行拆分为两个数据帧。 对于可以按列值对行进行分组的情况，有许多问题和答案。 但是，在我的示例中，我希望在特定列中具有唯一字符串的行上拆分我的数据帧。 我的计划是获取具有唯一列值的行的行索引，如下所示： split_row_index = df[df['column name']=='unique string'].index.item() 然后使用获得的行索引，将数据帧拆分为两个数据帧，如下所示： df_1 = df.iloc[:split_row_index ]
df_2 = df.iloc[split_row_inde
浏览 12提问于2020-08-26得票数 0
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1回答
处理丢失的数据
、、
我有以下数据帧：
from pandas import *
from math import *
data=read_csv('agosto.csv')
Fecha DirViento MagViento
0 2011/07/01 00:00 N 6.6
1 2011/07/01 00:15 N 5.5
2 2011/07/01 00:30 N 6.6
3 2011/07/01 00:45 N 7.5
4 2011/07/01 01:00 ---
浏览 1提问于2013-11-08得票数 2
我有两个数据帧(比如数据帧A和数据帧B)，我用pandas合并功能将它们合并。
merged = A.merge(B, left_on = ["A_Key1", "A_Key2"], right_on = ["B_Key1", "B_Key2"], how = 'left')
由于表B中的一些重复行，合并后的结果比表A多了一些行。
我只想找出那些额外行的"A_Key1“的值是什么。
我尝试过以下几种方法：
dup = A.loc[B.duplicated(["B_Key1", "B_
浏览 0提问于2019-10-15得票数 0
如何按行合并两个pandas数据帧？两个dataframe都有n行，结果dataframe应该包含2n行。设置:数据帧A的第一行是第一行，数据帧B的第一行是第二行，然后A的第二行是第三行，依此类推。因此，A的i_th行必须是结果的第2i-1_ 2j_th行，B的j_th行必须是结果的2j_th。提前感谢！
浏览 9提问于2020-02-09得票数 1
回答已采纳
1回答
Pandas数据帧多个数据库表
、、、、
我有一个API包装器，可以从特定的产品中提取数据。我面临着如何将json数据映射到数据库(postgresql)的问题。我已经阅读了Pandas dataframe，但我不确定这是不是正确的方法。我有几个问题需要帮助。
1)是否可以选择哪些行可以进入数据帧？
2)数据帧内的每一行都需要插入到两个不同的数据库表中。我需要在TableA中插入10列，获得新插入行的id，然后在TableB中插入5列，包括返回的id。我该怎么做呢？
3)是否可以为数据帧中的每一列指定数据类型？
4)是否可以将列名称重命名为数据库字段名称？
5)是否可以遍历特定的列并替换某些数据？
对于我正在尝试实现的目标，有没有可以
浏览 14提问于2020-05-15得票数 1
回答已采纳
因此，在pandas中创建数据帧后，我有一个大写标题的函数。但是，当我尝试在大写后访问数据帧信息时，我得到了一个分段错误。如果我在应用函数之前尝试访问它，就不会有任何问题。我能做错什么呢？
reader = pd.read_csv(inFile)
def capitalize_headers(df):
for i in range(len(list(df.columns.values))):
df.columns.values[i] = (df.columns.values[i]).upper()
capitalize_headers(reader)
print
浏览 3提问于2016-07-22得票数 2
回答已采纳
这里是Python的初学者。 我有一个非常简单的数据帧，里面充满了0和1。每一行看起来都有点像这样： 0 0 0 1 1 0 我的最终目标是迭代每一行，单元格中有1的地方检查它后面是否还有1(因此，如果有连续的1，则将它们作为一个事件计数)。因此，例如在上面的这一行中，两个1将被计为1个事件(在一个保持存储的整数中，或者在一个列表中，它实际上并不重要)。 我决定编写一个函数findEvents，然后将其传递给df.apply (以便对df的每一行执行它)，但我正在为findEvents函数本身而苦苦挣扎。到目前为止，我得到的是这样的，但是它没有能力检查连续的1，并且它还给出了以下错误-行：(
浏览 7提问于2020-11-19得票数 0
我正在尝试编写代码，在循环中从在线来源收集数据，并在每次迭代中使用pandas操作这些数据。最初，我认为我应该在循环外初始化一个dict，获取数据，将dict转换为循环内的dataframe，并对其执行操作。但是，在循环中创建字典而不是仅仅创建一个数据帧并添加到数据帧中，这感觉非常奇怪。但据我所知，pandas并不是真正为逐个细胞更新而“设计”的(而是向量化的)。对此最有效的方法是什么？
import pandas as pd
d = {'a':[], 'b':[], 'c':[], 'x':[], 'z'
浏览 15提问于2019-08-09得票数 2
我知道如何在pandas中使用groupby()来使用聚合函数，如mean、sum等，但我想知道如何使用apply()来进一步应用我想要的函数。 例如，在这个数据集中有两个公司‘1’和‘2’： import pandas as pd
raw_data = {'regiment': ['Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Dragoons', &
浏览 28提问于2020-08-13得票数 1
1回答
我有一个english_words数据集，我加载到一个熊猫数据集。dataframe中包含的数据只是english_words的一列，大约有58109行。当我试图对单词进行任何数据操作时，我会得到以下错误：
for i in range(0,len(english_words):
print(i,english_words[0][i])
我希望看到所有的文字打印在我的数据。
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-8c
浏览 2提问于2019-11-08得票数 0
我有两个数据帧，它们都有相同数量的列，并包含文本数据。问题是第二个dataframe中的数据缺少细节：
A B
1 Bob Hoskins
2 Laura Hogan
3 Tom Jones
A B
1 Bob x
2 Bob x
3 Bob x
4 Laura x
5 Laura x
6 Tom x
在Pandas中，将第二个数据帧中'B‘列的值设置为第一个数据帧中相应的条件值的最快方法是什么？那么，任何'A‘= 'Bob’行都会将'
浏览 0提问于2016-07-02得票数 2
1回答
[有人认为这是的复制品。我不同意。该页面只谈到了合并两只现有的熊猫。它没有解释如何在excel和现有的panda之间进行比较。即使我使用两个数据帧进行连接，似乎也需要更多的工作。我试图找到一种方法来减少我需要编写的代码量。]
我对Pandas和Dataframes非常陌生，所以我希望我能得到一些关于如何改进我写的脚本的建议。
我正在尝试编写一个程序，它将在数据帧中查找与excel表中的行相对应的行。数据帧中的行将与excel中的行不一致，并且在许多情况下甚至可能不存在。重要的是适当列中的值是匹配的。一旦识别出这些匹配项，我只想将数据帧中匹配的行添加到excel工作表中。
我确实有一个可以工作的
浏览 0提问于2019-09-19得票数 1
1回答
我使用Pandas已经快6个月了，在我看来，最大的争论之一是关于迭代数据帧，通过.iterrows() .apply()或list-comprehension来计算新数据。 我曾多次尝试使用.loc或类似的访问器来写入数据。问题是，当我有许多条件时，我过去在一行代码中解决的问题，我将需要创建许多行的.iloc来实现数据。 简而言之:即使数据帧不是很大，总是避免迭代并拥有更长的代码行是否有回报？ 有没有人推荐一些文章来解释这种效率权衡？
浏览 10提问于2021-03-25得票数 0
回答已采纳
我有一个从json输入派生的数据集，我希望将其映射到pandas dataframe。假设对应于表的各个行的json如下所示： popo = {'foo': 3.14, 'bar': [1, 2, 3]} 也就是说，与我的表中所需列之一对应的键本身是一个固定长度的列表。 使用pandas.DataFrame.from_dict或pandas.io.json.json_normalize加载这类字典的列表，会产生一个包含两列的数据帧: foo和bar。在这两种情况下，bar都是object类型，这些对象是python列表。 df = pd.DataFrame.f
浏览 46提问于2019-03-04得票数 2
我在Pandas有一个数据帧，它显示了一个城市/州的男性所占的百分比。数据帧df如下所示(请注意，这不是我的实际使用情况/数据，但我的数据类型类似) STATE CITY PERC_MEN
ALABAMA ABBEVILLE 41.3%
ALABAMA ADAMSVILLE 53.5%
....
WYOMING WRIGHT 46.6% 每个State/percentage of men组合将恰好返回一个值。 如何显示给定州的城市/人口值？我的代码如下所示(我需要按STATE分组的第一行，因为我对数据做了其他事情) for state
浏览 4提问于2021-09-08得票数 0
我想在Pandas中将一个数据帧除以另一个数据帧，以最终表示百分比变化。两个数据帧值都包含NaN和0。现在，当我将一个数据帧除以另一个数据帧时，两个数据帧的值都为零的结果是NaN。我知道为什么0/0设置为np.nan，但从百分比变化的角度来看，我需要0/0为0。 实现这一目标的最干净的方法是什么？ 重现问题： import pandas as pd
import numpy as np
data_with_zeros = pd.DataFrame({'a': [2, np.nan, 0, 3], 'b': [np.nan, 2, 0, 6]})
data_
浏览 108提问于2016-12-29得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个sales DataFrame，它有28M行，还有一些其他数据帧，还有一个示例Product DataFrame。
当我第一次将pandas数据帧转换为Dask数据帧时：
sales_dd = dd.from_pandas(Sales, npartitions=3) #28M rows
product_dd = dd.from_pandas(Product, npartitions=3) #600 rows
转换Dask Dataframe后，我可以使用；
sales_dd.tail()
Date ProductNo Total_
浏览 2提问于2018-05-27得票数 1
3回答
我有一个类似于下面的数据帧 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': ['A', 'A'],
'b': ['B', 'D'],
'c': ['C', 'C'],
'd': ['D', 'D']},
index
浏览 14提问于2021-04-28得票数 0
我有以下数据文件LawSchoolSample.csv
LSAT,GPA
622,3.23
542,2.83
579,3.24
653,3.12
606,3.09
我想创建一个熊猫的数据，然后重采样从这个数据B时代，以形成一个熊猫面板。以下是我的尝试(欢迎批评)：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("LawSchoolSample.csv")
B = 3
resamples = {}
for i in range(0,B):
name = "Resample {}".format(i)
resampl
浏览 2提问于2016-04-06得票数 2
我目前正在使用pandas.merge查找两个不同的pandas框架之间对齐的行，如下所示： import pandas as pd
import numpy as np
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='T')
df_1 = pd.DataFrame({ 'timestamp': rng, 'Val': np.random.randn(len(rng)) })
df_1 = df_1.drop(df_1.index[[0]])
df_2 = pd.DataF
浏览 120提问于2021-09-04得票数 0
回答已采纳
我有一个生成器，它返回未知数量的数据行，我希望将这些数据转换为索引的pandas数据帧。据我所知，最快的方法是将CSV写入磁盘，然后通过'read_csv‘解析回来。我知道创建一个空的dataframe，然后不断地追加新的行是没有效率的。我不能创建预置大小的dataframe，因为我不知道将返回多少行。有没有一种方法可以将迭代器输出转换为pandas数据帧而不写入磁盘？
浏览 1提问于2017-03-24得票数 12
1回答
在添加带注释的行之前，此代码应返回一个包含数据的pandas数据帧： A TSLA KO abg
Date
2020-09-14 1 1 1 0
2020-09-11 0 0 0 0
2020-09-10 0 0 0 0
2020-09-09 0 0 0 0
2020-09-08 0 0 0 0 但是，在get_price函数中添加了带注释的行之后，sum函数返回了一个错误的值： A I a
浏览 17提问于2020-09-15得票数 0
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4回答
我有两个pandas数据帧，a和b
a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7
1 3 4 5 3 4 5
0 2 0 3 0 2 1
2 5 6 5 2 1 2
和
b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7
3 5 4 5 1 4 3
0 1 2 3 0 0 2
2 2 1 5 2 6 5
这两个数据帧包含完全相同的数据，但顺序不同，
浏览 3提问于2020-01-13得票数 19
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有一个80行6列的pandas数据帧。某些列中包含NaN值。比方说，如果给定列中连续的nan值的数量超过10，那么我们必须对这些nan块的值做一些处理。因此，我的问题是如何提取与这些大块nans的开始和结束相对应的行索引？
浏览 12提问于2021-10-07得票数 1
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