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沙龙
1
回答
在
dataframe
中
选择
列
的
更好
方法
是什么
?
我现在正在学习关于pandas和作者
的
教程(但还没有解释),如果你想从
dataframe
中
选择
一些
列
,唯一最好
的
方法
是使用 df.loc[:,[list_of_column_names]]。对于我自己来说,另一种更方便
的
方式df[[list_of_column_names]]可能会引起一些问题,不推荐使用。 但是为什么呢?通过第二种
选择
,我可以捕获哪些类型
的
问题?另外,从
dataframe
中
选择
<e
浏览 17
提问于2020-07-29
得票数 1
1
回答
找到重复
的
值
、
、
我需要在dask
DataFrame
中
的
列
中找到副本。Q:,
在
dask
中
获取所有重复值
的
最佳
方法
是什么
?我
的
想法:创建一个作为索引
的
列
,然后是drop_duplicates,然后是join。 有没有
更好
的
解决办
浏览 3
提问于2020-10-08
得票数 3
1
回答
选择
任何
列
在
Pandas
dataframe
中
包含字符串
的
行
的
最简洁
的
方法
?
、
选择
任何
列
在
Pandas
dataframe
中
包含字符串
的
所有行
的
最简洁
的
方法
是什么
?例如,给定以下数据,
选择
列
中值包含b
的
行
的
最佳
方法
是什么
'x': ['foo', 'foo', &
浏览 4
提问于2016-08-16
得票数 30
3
回答
MultiIndex
DataFrame
(numpy省略样式)交叉
选择
的
赋值
、
、
、
在
numpy
中
,我们可以
选择
最后一个用省略号索引
的
轴,f.i。array[..., 4]。在用于构造大量数据
的
Pandas DataFrames
中
,我喜欢使用MultiIndex (我认为这是
DataFrame
的
某种附加维度)。如果我想
选择
DataFrame
df
的
一个给定子集(
在
本例
中
是
列
MultiIndex
的
最后一层
浏览 3
提问于2020-05-29
得票数 1
1
回答
Py趋势-对时间
的
兴趣-当没有数据时返回
列
没有
、
、
如果在特定区域中没有搜索参数
的
数据,则“Google趋势数据”不返回
列
。interest_over_time(self): df = df.set_index(['date']).sort_index() 从上面的代码
中
,如果没有数据,它
浏览 9
提问于2020-10-06
得票数 1
11
回答
更改pandas
中
的
列
类型
、
、
、
、
我希望将一个表示为列表列表
的
表转换为Pandas
DataFrame
。举一个非常简单
的
例子:df = pd.
DataFrame
(a) 将
列
转换为适当类型
的
最佳
方法
<
浏览 5
提问于2013-04-09
得票数 1155
回答已采纳
1
回答
按另一个
dataframe
的
行名
选择
dataframe
的
列
、
、
在
本例
中
,我有一个带有7
列
的
DataFrame
(df)。
在
我
的
第二个
DataFrame
(特性)
中
,我只有一个
列
,其中包含要在第一个
DataFrame
(df)中
选择
哪些
列
。
在
每一轮
中
,
DataFrame
(特性)
中
的
行数都是随机
的
。例如:combine
浏览 6
提问于2020-07-10
得票数 1
回答已采纳
5
回答
Pandas:从每行
的
随机
列
中
选择
值
、
、
、
假设我有如下
的
Pandas
DataFrame
: df = pd.
DataFrame
({ 'b': [4, 5, 6],}) a b c1 2 5 8 2 3 6 9 我希望生成一个新
的
pandas.Series,以便从
DataFrame
的
随机
列
中<
浏览 45
提问于2019-07-25
得票数 4
回答已采纳
2
回答
在数据帧
的
不同行和
列
中
选择
多个NA
、
、
、
我有一个12000行35
列
的
Dataframe
,
在
不同
的
行或
列
中有多个NA。有没有
更好
的
方法
?
浏览 33
提问于2018-08-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
pandas奇特
的
索引和合并
、
在
通过花哨
的
索引过滤后,将更改合并回pandas数据帧
的
最简单
方法
是什么
?d[d.x % 2 == 0][
浏览 0
提问于2013-01-13
得票数 4
4
回答
大熊猫
中
如何按位置
选择
栏
、
我有一个有几十
列
的
数据。我想在整个
dataframe
中
选择
一些
列
。有比写下所有的列名
更好
的
方法
吗?例如,我尝试了以下
方法
,但没有工作:cols2 = df_all.columns[-1] 我想我可以先创建两个
dataframe
,然后加入它们,但是我想知道是否有
更好
的
浏览 8
提问于2015-10-09
得票数 1
回答已采纳
2
回答
熊猫数据和to_numeric:按索引
选择
列
、
、
、
这个问题可能非常愚蠢,但我弄不明白该怎么做才能使我
的
大脑受到伤害。 有一个有N
列
的
pd.
dataframe
。我需要
选择
一些
列
,按
列
的
索引引用,然后将所有值转换为数字,然后
在
我
的
dataframe
中
重写该
列
。我是通过列名引用(比如df['a'] = pd.to_numeric(df['a']) )来完成
的
,但
浏览 6
提问于2016-06-15
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
选择
连接(广播)与星火收集
、
我用
的
是火花2.2.1。关于性能
的
最佳
选择
是什么
?广播这个DF
更好
吗?(我不知道星火是否会把笛卡儿带入记忆
中
)。
浏览 1
提问于2018-02-02
得票数 3
1
回答
Scala将数组转换为
DataFrame
列
、
、
、
、
我正在尝试将值数组作为新
列
添加到
DataFrame
中
。| 32 || Eric | 41 |我
的
要求是将上面的数组作为新
列
添加到
dataframe
中
。(0,([John, 32],4))除了使用rdd和zipWithIndex之外,是否有其他可供
选择
的
浏览 6
提问于2022-01-11
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何从熊猫数据中
选择
有序
的
分类
列
?
、
、
我有一个熊猫数据框架,包含无序和有序
的
分类
列
(以及带有其他数据类型
的
列
)。我只想
选择
有序
的
分类
列
。,age_group是有序
的
分类
列
,age是数字
的
。我只想要age_group
列
。 我可以使用.select_dtypes()
选择
所有分类
列
。categories[[col for col in categories.columns if categories[col
浏览 3
提问于2022-05-04
得票数 3
1
回答
如何处理火花写入错误?
、
、
情况memory)writing 创建了
dataframe
/DAG,所有这些数据都已执行,读取成功,并在spark作业
中
持久化(可以位于目标的作业
中
,但这会引发异常/中途失败/在这种情况下,Spark将重新尝试写-而不能够回滚(由于自定义目标数据存储
浏览 2
提问于2020-05-24
得票数 3
1
回答
熊猫明星
的
有效
选择
、
、
有一种
选择
叫做,它是“分数然后自动径流”
的
缩写。这在许多算法
方法
中使用,但典型
的
例子是投票。
在
熊猫
中
,这是用来在这个指标下
选择
一个
列
。标准
的
“分数”
选择
是
选择
具有最高和
的
dataframe
列
。这可以简单地通过做明星
选择
的
最有效
的
丙酮
方法
<
浏览 2
提问于2020-01-24
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何将另一个
DataFrame
的
值添加到
列
匹配
的
行
中
?
、
、
、
我有两个DataFrames:a['id'] = range(0,100)b['id'] =3*np.arange(0,100)我想要做
的
是,对于a
中
的
行,'id'与b
中
的
行
的
'id'匹配以添加b[
浏览 0
提问于2019-12-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
每个标签
的
聚合,当每一行都有一个标签数组时
、
、
、
我有一个包含一个标签数组
列
的
dataframe
。我想知道每个标记val (11)、b (5)、c (15)、d (16)
的
列
a之和。在下面的
dataframe
上实现这一目标的最佳
方法
是什么
?df = pd.
DataFrame
(columns=["val", "tags"], \ data=[ [5,["a","b",&q
浏览 1
提问于2018-10-11
得票数 0
回答已采纳
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