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1
回答
Python自动化,基于另一个
dataframe
填充一个数据
、
、
我正在为工作编写一个自动化脚本,它
的
关键特性是挂起我
的
电话。我需要根据来自另一个电子表格
的
信息填写一个电子表格。我创建了一个简单
的
场景来复制我
的
问题。其中一张是“我
的
参考资料单”,它
的
查找
信息分散
在
几个
列
中
: import
pandas
as pd df_ref = pd.read_
浏览 5
提问于2022-05-21
得票数 -1
1
回答
在
pandas
dataframe
的
列
表列
中
查找
值
、
、
我有一个包含A和B两
列
的
dataframe
,B是列表
的
列
,A是一个字符串,我想在B
列
中
搜索一个
值
,并在A
列
中
获得相应
的
值
。[zn_3]3 category_4 [zn_5, zn_6] 如果是input = 'zn_1',如何才能以'category_1'
的
形式返
浏览 12
提问于2020-09-02
得票数 0
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1
回答
Django-与熊猫
的
with框架
、
、
我正在使用django-restframework,熊猫,django-大熊猫来创建一个api,并且我得到了以下输出 这是单个用户
的
数据,每个标签表示一个列名,但我希望输出
的
格式如下有人能帮助以所需
的
格式获取数据吗我
的
代码是@api_view(['GET']) qs = Health.objects.filter(id = id)
浏览 3
提问于2017-03-29
得票数 1
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1
回答
使用列表与字典
的
数据帧
、
、
import
pandas
as pd numbers = [2567890, 256757]first= pd.
DataFrame
({'Number':numbers, 'Pincode':pincodes},print(first) 上面的代码给了我以下(正确
的
)数据帧。Number Pin
浏览 0
提问于2020-05-22
得票数 0
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<
浏览 5
提问于2013-04-09
得票数 1155
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1
回答
用另一个
dataframe
的
值
填充
dataframe
列
、
、
我有两个数据:import numpyentry2=
pandas
.datetime(2014,6,2)df2=
pandas</e
浏览 3
提问于2014-12-09
得票数 1
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2
回答
为什么
pandas
.
DataFrame
.sum(axis=0)
在
每个
列
中
返回
值
之和,其中axis =0表示行?
、
、
、
在
熊猫
中
,axis=0代表行,axis=1代
表列
。因此,要得到熊猫df.sum(axis=0)
中
每一行
的
值
之和,就调用了。,但它返回每个
列
中
的
值
和(),反之亦然。为什么?import
pandas
as pddf.sum(axis=0)
浏览 2
提问于2020-05-09
得票数 10
回答已采纳
1
回答
如何计算特定实例
的
分类器预测
的
1s次数
、
、
假设我有以下列表,其中包含由3个同类型分类器预测
的
标签我怎样才能得到以下信息?List1 =[0,1,1,0] 这是大多数分类器预测
的
标签。
浏览 3
提问于2022-06-23
得票数 0
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1
回答
如何将蒙面熊猫
DataFrame
列
设置为列
表列
、
、
如何从列
表列
表中将
列
中
的
某些单元格设置为列表,其中列
表列
表
的
长度与单元格数相同?在运行我尝试过
的
部分时,我会得到以下错误:0 True [1, 2]2 False NaN 3
浏览 1
提问于2020-09-09
得票数 0
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1
回答
熊猫
的
价值观将pd.Timestamp转换为datetime64
、
、
我有一个df,它
的
列
类型为
pandas
.Timestamp,我需要将它转换为列
表列
表(每一行
的
列表)。当我使用df.values时,我确实得到了一个列
表列
表,但是类型被转换为datetime64,这会在后面的代码
中
造成问题。示例:pd.
DataFrame
([pd.Timestamp('2020-01-01')]).values Out[259]: array([['
浏览 2
提问于2020-05-06
得票数 0
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1
回答
在
熊猫
中
建立索引
的
意义是什么?
、
、
谁能给我指个链接,或者解释一下
在
熊猫
中
建立索引
的
好处?我经常处理表,并基于
列
连接它们,而这个连接/合并过程似乎无论如何都会对事物进行重新索引,因此考虑到我认为不需要应用索引条件,应用索引条件有点麻烦。 对索引方面的最佳实践有什么想法?
浏览 2
提问于2014-12-02
得票数 72
回答已采纳
2
回答
数据
中
包含空
列
的
Dataframe
、
、
我有一个列
表列
表,其中有一个标题行,然后是不同
的
值
行。
在
某些情况下,最后一个“
列
”
的
所有行都有一个空
值
(如果只有一行有一个
值
,则可以正常工作),但
DataFrame
对此并不满意,因为
列
的
数量与标题不同。我正在考虑
在
创建DF之前向第一个列表添加一个没有任何
值
的
None
值
,但我想知道是否有更好
的
方法来处理这种情况?
浏览 6
提问于2021-03-04
得票数 1
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1
回答
Pandas
在
DF创建过程
中
添加额外
的
空
列
、
错误是不言而喻
的
,我正在从列
表列
表创建一个
DataFrame
,每个列表实际上包含12个字段。如何在一次操作中使用NaN强制
pandas
.
DataFrame
添加额外
的
列
。这就是我创建df
的
方式。
pandas
.
DataFrame
(results, columns=FIELDS)
pandas
.<
浏览 53
提问于2017-02-15
得票数 0
回答已采纳
3
回答
Pandas
Dataframe
中
的
动态索引字符串切片
、
我有一个具有单个整数值或两个整数范围
的
dataframe
列
。我想要创建一个最后一
列
,其中
的
范围
值
是平均
的
,这样该
列
就成为纯粹
的
整数。我试图使用
pandas
.str.find("-")
查找
断点
的
位置,然后使用np.where()为范围内
的
第一个
值
和第二个
值
创建单独
的
列
。imp
浏览 5
提问于2019-10-16
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何将默认字典(列表)转换为
Pandas
DataFrame
、
、
、
我想把这个defaultdict(list)转换成一个
Pandas
DataFrame
对象。我尝试了以下几种方法:然而,我
在
“类别”栏目中遇到了一个问题。这是list of list
的
列
。我正在尝试将“类别”
中
的
两个
值
拆分为两个单独
的
<em
浏览 1
提问于2019-01-10
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何使用库从
值
矩阵(列
表列
表)和特性列表创建datatable
dataframe
、
、
,'fn']matrix = [r0_v1, r0_v2, ..., r0_vn] import
pandas
as pdpd_df =pd.
浏览 3
提问于2020-07-21
得票数 1
3
回答
展平
Pandas
Groupby后面的列
表列
、
、
我有一个包含I和代码
的
pandas
数据帧,它们
的
类型是list: df = pd.
DataFrame
({'ID': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4], 'Code': [['A', 'B', 'C'], ['A'], ['A'], ['A', 'C'], ['D',
浏览 27
提问于2020-11-24
得票数 0
2
回答
从数组字典创建
DataFrame
、
、
、
我是Python
的
新手,
在
Pyhton中将字典转换为
DataFrame
是有困难
的
。我
的
字典包含了不同股票
在
不同日期上涨
的
概率。当我尝试将其转换为
DataFrame
时,股票名称被用作列名,这正是我想要
的
方式。我
的
问题是,所有的
值
都出现在每
列
的
第一行。这基本上就是我尝试使用
的
代码:
在
开始时,我有一个这样
的
股票样本
浏览 17
提问于2019-09-17
得票数 0
2
回答
如何引用
Pandas
中
查询字符串
中
的
未命名列?
、
、
使用
DataFrame
时,如何引用查询字符串
中
未命名
的
pandas
.
DataFrame
.query
列
?我知道我可以在后面包围那些无效
的
Python变量名
的
列名。但是,这并不涉及未命名
的
列
。例如,我想查询
DataFrame
中
的
所有行,其中未命名
的
列
包含大于0.5
的
值
。我
的
代码开
浏览 3
提问于2021-07-09
得票数 2
1
回答
将数据帧
中
的
数据加载到SQLite表
中
、
、
、
所以我
在
文本文件中有这样
的
数据: TRMMQMI12903CE2A25<SEP>SOCBYZN12AB0189CFC<SEP>Arthur Adams<SEP>Callin' Heaven TRMMQUA128F425761E数据框
中
,如下所示: data = pd.read_table('unique_tracks.txt', header=None, sep='<SEP>', engine='python') 我从这里得
浏览 28
提问于2021-05-01
得票数 0
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