基于多个NaN检查在df中创建新列
是指在数据框（DataFrame）中进行缺失值（NaN）的检查，并根据检查结果创建一个新的列。下面是一个完善且全面的答案：
在数据分析和机器学习中，经常需要处理包含缺失值的数据。NaN是表示缺失值的一种常见方式。在处理数据时，我们通常需要对缺失值进行处理，以确保数据的完整性和准确性。
要基于多个NaN检查在df中创建新列，可以按照以下步骤进行：
- 导入所需的库和模块：
- 导入所需的库和模块：
- 创建一个数据框（DataFrame）：
- 创建一个数据框（DataFrame）：
- 使用isna()函数检查数据框中的缺失值：
- 使用isna()函数检查数据框中的缺失值：
- 这将返回一个与原始数据框形状相同的布尔型数据框，其中缺失值位置为True，非缺失值位置为False。
- 创建一个新列，用于表示每行中缺失值的数量：
- 创建一个新列，用于表示每行中缺失值的数量：
- 这将在原始数据框中创建一个名为'NaN_count'的新列，其中包含每行中缺失值的数量。
- 最终的数据框将如下所示：
- 最终的数据框将如下所示：
- 在这个例子中，第一行和第四行没有缺失值，因此'NaN_count'列的值为0。第二行有一个缺失值，第三行有两个缺失值，因此'NaN_count'列的值分别为1和2。
这种基于多个NaN检查在df中创建新列的方法可以帮助我们更好地理解和处理数据中的缺失值。在实际应用中，可以根据具体的业务需求和数据特点，进一步分析和处理缺失值，以提高数据分析和机器学习的准确性和可靠性。
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3回答
我尝试在csv file.But中创建一个包含3列的新列，如果其中一个列值为NaN，则整个值将更新为NaN，而不是跳过它。*
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv(r'C:\Users\RAHNA KM\Downloads\Accident_death.csv', skipinitialspace=True)
df['Address']= df["ResidenceCity"].astype(str) +" "+ df["ResidenceCount
浏览 20提问于2019-10-23得票数 1
我有一个熊猫的dataframe，在这里我需要创建新的列基于值从其他列在dataframe。这是数据文件
人城国家
美国芝加哥伊利诺伊州
美国亚利桑那州凤凰城
美国加州圣迭戈
我想根据状态中的值创建两个新列
创建新列df"city-north“= df'city‘，其中state = "Illinois"Create新列df"city-south”= df'city’，其中的州不等于“伊利诺斯州”。
我试过了
df.loc[((df['state'] == 'Illinois')), 'city-north
浏览 6提问于2020-08-16得票数 1
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我有一个名为配料的列，其中有多个项目。如何将它们分别放在不同的列中？
Eg: Type Ingredients
Hybrid 18.7% THC
1.62% Total Terpenes
0.61% Myrcene
Indica 0.61% Myrcene
0.35% Ocimene
0.18% Limonene
我想把成分列分成多个列，如四氢呋喃，月桂烯，罗勒烯，柠檬烯等，每个列描述它的百分比
浏览 0提问于2020-05-04得票数 0
我有一个有3列的数据框，例如
c1,c2,c3
10000,1,2
1,3,4
2,5,6
3,1,122
4,3,4
5,5,6
6,155,6
我想要替换2 sigma之外的所有列中的异常值。使用下面的代码，我可以创建一个没有异常值的数据帧。
df[df.apply(lambda x: np.abs(x - x.mean()) / x.std() < 2).all(axis=1)]
c1,c2,c3
1,3,4
2,5,6
4,3,4
5,5,6
我可以分别找到每列的异常值并替换为"nan"，但这不是最好的方法，因为代码中的行数随着列数
浏览 0提问于2017-10-05得票数 8
如果我的问题已经得到回答，请接受我的道歉。我试图找到一个解决方案，但我所能找到的就是将所有NaN的解决方案放在一个数据帧中。我的问题是，我有一个6列500行的数据帧。我需要检查某个特定行中的所有值是否都为NaN，这样我就可以将它们从dataset中删除。第2行、第6行和第7行下面的示例包含从col1到col6的所有Nan：
Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Col6
12 25 02 78 88 90
Nan Nan Nan Nan Nan
浏览 1提问于2016-09-03得票数 6
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4回答
我正在寻找一个高效的成语，用于创建一个新的Pandas DataFrame，其列和类型与现有的DataFrame相同，但没有行。下面的方法可以工作，但可能效率要低得多，因为它必须创建一个长的索引结构，然后对每一行进行计算。我假设这是行数中的O(n)，我希望找到一个O(1)解决方案(这还不算太糟)。
out = df.loc[np.repeat(False, df.shape[0])].copy()
我有copy()在那里，因为我真的不知道在什么情况下，我得到了一个副本或一个视图的原件。
在R中比较，一个很好的成语是做df[0,]，因为没有零行。df[NULL,]也能工作。
浏览 5提问于2020-12-07得票数 6
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1回答
我想创建一个包含另一列的值的列，但新列的(B)值从原始列(A)的特定部分(在本例中从第四个值开始)开始。它看起来像这样：
index A B
0 73 290
1 90 9
2 38 38
3 290 29
4 9 etc
5 38 ..
6 29 ..
etc etc ..
提前谢谢你！
浏览 1提问于2021-05-22得票数 0
1回答
我想用'A‘和'B’中相同的值来groupby两个列，并根据该值所在的列创建一个shift().rolling()。 df s A B ValueA ValueB
0 1 b a 1 3
1 1 c a 2 2
2 0 a b 2 4
3 0 c b 1 3
4 0 a c 2 1
5 0 c a 4 2
6 0 b a 7 4
7 0 c b
浏览 24提问于2021-08-20得票数 0
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1回答
我有一个数据，在“类型”列中，我有一组货币。我基于这些货币创建了新的专栏。但我不确定如何给出一个条件，比如如果类型是btc，那么就创建这些列，比如wise我在那个列中有更多的类别。示例数据如下所示。 给定： Type Last
ada 3071.56
ada 3097.82
btc 1000.00
ada 2000.00
btc 3000.00
eur 1000.00
eur 1500.00 期望值： Type Last changbtwr
浏览 27提问于2019-04-26得票数 1
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1回答
我有一个大的数据集，它是一个巨大的表，实际上应该是许多表。标头被隐藏在子集的行中。
我的目标是将这些标题提取到一个新的列中，这样我就可以通过该列进行筛选，以获得我想要的数据(每次一个头)。为此，我创建了一个空的标题列。在NaN列中，SCORE列中的第一个值是我想要的HEADER，而该列中的第一个值总是由3个NAME值组成。所以我在考虑这种关系可以被利用。
目前的Pandas数据框架具有这样的结构：
s = '''HEADER,NAME,SCORE
NaN,Header 1,NaN
NaN,Random Junk,NaN
NaN,Random Junk,NaN
NaN,E
浏览 3提问于2021-12-04得票数 3
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1回答
我有一个数据帧，如下所示： channel name conv_perc
FTV_FB_VID 0.038069
FB_DISP_VID 0.139276
FTV_FB_DISP_VID 0.033426
DISP 0.056639
FTV_DISP 0.084494 我希望在_上拆分channel name，并创建与字符串中的标记一样多的列，具有相同的名称，并使用conv_perc中的相应值更新它们。但是，conv_perc中的值需要首先除以channel name中的通道，然后复制到列下。 我的想法是预
浏览 17提问于2019-05-09得票数 4
回答已采纳
问题/问题:我想创建另一列，其中包含列表中(许多)/or值的第一列，该列与标准(与“nan”不同)。
我正在开发一个具有多个列作为标志的dataframe，每个列都是一个不同类型的标志。看上去是这样的：
id_number createdat ... flag_3.3.3.2.1 flag_3.3.3.2.2 flag_3.3.3.3.1
1 718v 2019-08-14 ... nan 3.3.3.2.2 3.3.3.3.1
2 566m 2019-07-10 ...
浏览 0提问于2019-10-09得票数 1
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4回答
df = {'A':[3, 4, 5, np.nan, 6, 7],
'B':[np.nan, 4, np.nan, np.nan, 6, 7]}
我有一个有两个列A和B的数据框架，我想要创建一个新的列C，它是检查A和B是否相同的结果，如果A和B是相同的，但是如果其中一个是NaN，那么保留另一个值。列A和B总是值或NaN。A和B中的值总是相同的。
我知道如何检查A和B是否相同：
df['C'] = (df['A'] == df['B]).astype('object')
但这在C列中给出了一
浏览 4提问于2019-10-16得票数 2
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2回答
我需要在12列的数据中赢得两列。
比如说，我有列'A'，'B'，'C‘和'D'，每个列都有一系列的值。考虑到我清理了一些NaN列，列的数量从100列减少到80列，但是它们仍然被索引为100有空白(例如，第5行是缺失的)。
我只想通过winsorize方法转换列'A‘和'B’。为此，我必须将列转换为np.array。
import scipy.stats
df['A','B','C','D'] = #some values per each column
ab_
浏览 3提问于2016-03-07得票数 1
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我已经将csv文件中的数据导入到我的程序中，然后使用set_index将'rule_id‘设置为索引。我使用了这个代码：
df = pd.read_excel('stack.xlsx')
df.set_index(['rule_id'])
数据看起来如下：
现在，我想将一列与另一列进行比较，但顺序相反，例如，我想将'c‘数据与'b’进行比较，然后将'b‘与'a’等进行比较，然后在比较后创建另一列，该列包含值为零的列的索引。如果这两列的值都为0，则应该在新列中更新Null，如果两个比较值都不是0，则应该在新列中更新
浏览 0提问于2019-05-29得票数 0
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我想要在熊猫的dataframe中创建一个新列，该列的计算结果为True、False或NaN，这取决于在同一数据same中的另外两列中找到的值，该列还仅包含True、False或NaN值。具体来说，如下所示，新列中的行值应该是：(a)如果引用列值中的任一值为True，则为True；(b)如果两个引用列值为False，或者如果它们是False和NaN的组合，则为False；如果两个引用列值都为NaN，则为NaN。
col_A + col_B => new_col (期望值)
真+真=>真
真+假=>真
True + NaN => True
假+假=>
浏览 1提问于2019-05-01得票数 1
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1回答
我有以下DataFrame： import pandas as pd
# create simple dataset of people
data_pandas = pd.DataFrame({'Order': [1, 1, 1,1,2,2,2],
'X': [30,44,30,44,44,30,44],
'Y': [46,46,35,45,90,60,60]}) 我想用以下逻辑创建一个新的列'Z‘：用相同的'X
浏览 22提问于2019-03-14得票数 1
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我试图在熊猫中创建一个专栏，用一个条件来创建一个定性的观察。
例如，如果数据框架如下所示：
Distance
1 1
2 5
3 40
4 15
我想要创建一个新的列(让我们称之为df['length'])，它是对距离的一个观察。
例如：
if df[Distance] = 1:
print('Short')
我希望为符合条件的每一行的新列输入'Short‘。
或者，例如：
if df[Di
浏览 2提问于2018-07-11得票数 3
我正在寻找一种行为类似于T合并的方法。我有两个栏(A栏和B栏)，在熊猫的数据栏中人烟稀少。我想使用以下规则创建一个新列：
如果A列中的值不是null，则对新列C使用该值
如果A列中的值为空，则对新列C使用B列中的值
正如我前面提到的，这可以通过合并函数在MS SQL Server中实现。我还没有找到一种很好的奏鸣曲方法，有吗？
浏览 0提问于2016-07-01得票数 95
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6回答
我试图在这两列的基础上创建一个新列。假设我想要创建一个新的列z，它应该是y的值，当它不缺少的时候，它就是x的值。所以在这个例子中，我希望z是[1, 8, 10, 8]。
x y
0 1 NaN
1 2 8
2 4 10
3 8 NaN
浏览 4提问于2015-05-15得票数 14
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我正在处理从电子表格导入的熊猫中的数据，并试图根据来自其他列/行的多个条件要求创建一个新列。
到目前为止，我用于创建一个名为“斑点”的新列的代码如下：
df['SPOTTED'] = np.where((df['Work_Date'].notnull()) & (df['Time_Code'] == 'WRK'), 'No', ' ')
它在下面的图像中生成输出，创建“斑点”列，并且只在列中填充“No”，其中“Time_Code”列中的值为“WRK”，而“Work_Date”列中的行不是空白
浏览 3提问于2019-12-05得票数 1
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我有一个名为"both“的5kx2列数据帧。我想通过用相邻列的值替换一列中的任何NaN值来创建一个新的5kx1 DataFrame或列(无关紧要)。
例如：
Gains Loss
0 NaN NaN
1 NaN -0.17
2 NaN -0.13
3 NaN -0.75
4 NaN -0.17
5 NaN -0.99
6 1.06 NaN
7 NaN -1.29
8 NaN -0.42
9 0.14 NaN
因此，例如，我需要将第1到5行第一列中的NaNs与第二列中相同行中的值进行交换，以获得以下形式的新df：
浏览 0提问于2020-02-09得票数 2
有一种情况是，我希望在Pandas DataFrame中创建一个新列，并根据涉及另外两个列的条件填充它。在本例中：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array([['value1','value2'],['value',np.NaN],[np.NaN,np.NaN]]), columns=['col1','col2'])
我想要创建一个新的列，“new”，它包括1) col2中的值(如果它不是NaN else )，2) col
浏览 0提问于2019-05-13得票数 3
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1回答
我有一个包含两行的数据框。这两行的"ID“列中的值是相同的。如何创建新的数据框并将两行中的所有值放入一行，但放在单独的列中？ 例如，如果在输入数据框中，两行都有一个名为"Amount“的列，则新数据框应包含一行，其中包含两个不同的列: Amount_1和Amount_2。 groupby不起作用，因为我不希望所有信息都在同一列中。 我不能合并，因为这不是来自两个不同的数据帧。 转身： +------+--------+----------+---------+
| ID | Amount |Name |State |
|------|--------|--
浏览 13提问于2019-05-03得票数 0
3回答
根据标题，这里有一个可重复的例子：
raw_data = {'x': ['this', 'that', 'this', 'that', 'this'],
np.nan: [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
'y': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
np.nan: [np.nan, np.nan, np.nan,
浏览 2提问于2017-09-07得票数 25
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2回答
表通常有m行和n列。但是我们能在python中创建混乱的表吗？
比如：
1 2 3
4 5
6 7 8 9
R编程语言具有自动填充空白或未初始化单元格的“NA”功能。例如，如果我们在R中制作上表，它将类似于：
1 2 3 NA
4 5 NA NA
6 7 8 9
R将根据最大列表自动创建m行。最大列意味着，如果我们再添加一个列比现有表多的行，则R将自动创建新列，并用'NA‘初始化前几行的新列。例如，如果我们添加[A, B, C, D, E, F]作为我的新行。那么R的结果将是：
1 2 3 NA NA NA
4 5 NA NA NA NA
6 7
浏览 6提问于2017-08-30得票数 3
我有一个Pandas dataframe列，它的数据行如下：
col1
abc
ab23
2345
fgh67@
8980
我需要创建另外两个列col2和col3，如下所示：
col2 col3
abc 2345
ab23 8980
fgh67@
我使用过str.isnumeric()，但在数据框列中这对我没有帮助。有人能帮上忙吗？
浏览 0提问于2018-07-03得票数 3
3回答
如何基于另一个数据过滤多索引数据
、、、、
我有两个数据数据库，一个更大，具有名称和姓氏，定义为多索引(姓氏和名称)数据：
Age Weight
Family Name
Marge
SIMPSON Bart
Lisa
Homer
Harry
POTTER Lilian
Lisa
James
另一个df更小，只包含第一个df的一些名称：
Family Name
SIMPSON Lisa
SIMPSON Bart
POTTER Lisa
我想过滤第一个df，只显示第
浏览 0提问于2019-08-07得票数 1
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1回答
这是我正在做的一个DataFrame：
{'Recipe@123': ['AAA', nan, nan],
'Recipe@234': [nan, 'BBB', nan],
'Recipe@456': [nan, nan, 'CCC'],
'Operation@123':[1,nan,nan],
'Operation@234':[nan,2,nan],
'Operation@456':[nan,nan, 3]
}
我正在尝试创建一个Recipe列，
浏览 2提问于2015-12-26得票数 2
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2回答
我有一个如下所示的df：
pd.DataFrame.from_dict({'master_feature':['ab',float('NaN'),float('NaN')],
'feature':[float('NaN'),float('NaN'),'pq'],
'epic':[float('NaN'),'fg',float('NaN')]})
我想从列promoted、epic和feat
浏览 3提问于2021-01-15得票数 0
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1回答
我有一个与此类似的数据格式：
df1 = pd.DataFrame({'product': ['widget1', 'widget1', 'widget1', 'widget2', 'widget2', 'widget3', 'widget3', 'widget4'],
'group': ['group1', 'group1', '', 'group1
浏览 1提问于2021-03-07得票数 1
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假设有一个DataFrame C1 C2 C3
1 NaN NaN NaN
2 20.1 15 200
3 NaN 12 100
4 22.5 8 80 我想要基于行的其余部分的汇总布尔值创建一个新列。例如，是否有任何值为NaN？在这种情况下，对于该行，我的新列值将为"False“。 或者，也许所有的值都是NaN？在这种情况下，我可能希望新列显示为False，否则为True (我们确实有一些值) 我考虑过使用df.notnan()来创建一个布尔DataFrame，
浏览 7提问于2019-08-22得票数 0
我正在处理两个数据文件，我试图基于df1的df2行值从df2创建多个dfs。我找不到任何关于如何完成这件事的文档。
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({
'A': 'foo bar bro bir fin car zoo loo'.split(),
'B': 'one one two three two two one three'.split(),
'C': np.arange(8), 'D'
浏览 2提问于2019-09-27得票数 1
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我试图从excel文件中获得一个多层次的索引和列熊猫数据框架，但奇怪的是，它似乎跳过了一行。请考虑以下几点：
这是我的密码
df = pd.read_excel(r"https://buy-and-hold-strategy.s3.eu-central-1.amazonaws.com/example.xls",
skiprows=2,
sheet_name='Sheet1',
index_col=[0, 1],
浏览 7提问于2022-02-23得票数 4
我试图基于两个条件语句在dataframe中创建一个新列。如果满足这两种条件，则新列应模仿股票“返回”列。如果他们不满意，新列应该有0。请帮帮忙。
股票‘喜闻乐见’=np.where(股票‘收盘’<股票‘2天’和股票‘收盘’<股票‘5天’)，[股票‘回报’，np.nan]
浏览 4提问于2022-02-17得票数 1
2回答
我对Pandas相当陌生，我理解处理数据--在它们中创建虚拟变量，甚至在DataFrame中创建新列--这通常是一个很好的实践。然而，我遇到了这些代码行，无法理解它做了什么。它的目的是按年龄将数据of1分类列分组为3列。
ratings_df.loc[(ratings_df['age'] <= 40), 'age_group'] = '40 years and younger'
ratings_df.loc[(ratings_df['age'] > 40) & (ratings_df['age'
浏览 1提问于2021-05-21得票数 0
回答已采纳
源df的sdate datetime64和svalue float64列如下：
sdate svalue
1980-01-01 5
1980-01-02 7
1980-01-05 2
1981-01-01 6
1981-01-02 3
1982-01-01 4
1982-01-02 2
1982-01-06 9
1983-01-06 8
如何在新数据集中创建多年列：
dayofyear 1980 1981 1982 1983
1 5 6 4 nan
2 7 3 2 nan
3 nan nan
浏览 3提问于2022-04-08得票数 1
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3回答
在的帮助页面中，他们有以下使用new_df更新df的示例：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [400, 500, 600]})
new_df = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
df.update(new_df)
df
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
使用update命令让'C‘在df中显示为新列的最
浏览 3提问于2021-05-11得票数 3
1回答
我尝试根据列值对数据帧进行分组，并希望连接(联接)其他列中的值。 我在做像这样的事情- df_combined = df_combined.groupby('UC').agg({'LO Number': ', '.join,
'K Code': ', '.join}) 但是，这给了我一些nan值，其中K Code列没有值。所以结果看起来像是 K Code
K0016, K0068, nan, nan, A0046
nan
浏览 25提问于2019-03-18得票数 0
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5回答
我有以下for循环：
for i in links:
data = urllib2.urlopen(str(i)).read()
data = json.loads(data)
data = pd.DataFrame(data.items())
data = data.transpose()
data.columns = data.iloc[0]
data = data.drop(data.index[[0]])
这样创建的每个dataframe都有大多数与其他列相同的列，但不是所有列。此外，他们都只有一排。我需要的是在datafra
浏览 7提问于2015-07-28得票数 101
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3回答
我对熊猫比较陌生，我不知道解决我的问题的最好方法。嗯，我有一个df和:一个索引，一个名为' data‘的列中的数据，还有一个名为'sum’的空列。
我需要帮助创建一个函数，以在“sum”列中添加“Data”列的行的变量组的和。分组条件是组中不应该有空行。
这里有一个例子：
index Data Sum
0 1
1 1 2
2
3
4 1
5 1
6 1 3
7
8 1
9 1 2
10
11 1
浏览 5提问于2020-06-27得票数 3
回答已采纳
问题陈述：创建一个具有多列的数据格式，并使用5分钟间隔的daterange系列填充一个列。
尝试解决方案：
最初创建了一个只有一行/5列(全部为"NAN")的dataframe。
用于生成数据交换的命令：
rf =pd.date_range(‘2000--1’，periods=5，freq=‘5 5min’)。
rf：O/P :
DatetimeIndex(“2000-01-01:00:00:00”、“2000-01-01-00:05:00”、“2000-01-01:10:00”、“2000-01-01:00:15:00”、“2000-01-01 00:20:00”、d
浏览 5提问于2017-06-21得票数 2
我有一个从excel文件中读取的数据帧，如下所示： |Unnamed: 0 |Unnamed: 1 |Unnamed: 3 | Unnamed: 4|
|-----------|-----------|-----------|-----------|
row0 |A |NaN |B |NaN |
row1 |Option 1 |Option 2 |Option 3 |Option 4 |
row2 |data |data |data |data
浏览 6提问于2020-10-28得票数 0
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1回答
我需要创建一个基于缺少两个字符的值的新列。
Column1
a-b
c
d
e:f
需要成为：
Column1 Column2
a-b
c c
d d
e:f
浏览 0提问于2018-05-07得票数 0
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3回答
我有一个有三列的数据
a b c
[1,0,2]
[0,3,2]
[0,0,2]
并需要根据层次结构创建第四列，如下所示：
如果a列有值，则d列=列a
如果a列没有值，但b有，则列d=列b
如果列a和b没有值，但c有，则列d=列c。
a b c d
[1,0,2,1]
[0,3,2,3]
[0,0,2,2]
我是python的新手，不知道从哪里开始。
编辑:我尝试了以下方法，但如果a列为空或为空，它们都不会返回d列中的值
df['d'] = df['a']
df.loc[df['a'] == 0, 'd'] = d
浏览 1提问于2020-11-03得票数 2
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我有一些.txt格式的文本文件。
我试图用它们创建一个.csv文件，以便.txt文件在索引列中。
稍后，我将在编辑数据文件时添加带有人口统计和统计信息(例如，L1、提示符和级别)的列，但我希望对索引中的txt文件进行对齐，以便进行一些NLTK分析。
期望的输出是：
L1 Prompt Level
FileName
data1.txt Japanese P1 High
data2.txt Korean P1 High
data3.txt Chinese P1 High
d
浏览 0提问于2018-04-14得票数 0
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我有这个dataframe，我想创建e列：
df
a b c d
1 2 1 2
Nan Nan 3 1
Nan Nan Nan 5
4 5 0 2
我希望根据这个标准创建一个新列：
如果在a列和b列中没有值，则查看，如果在c列中没有值，则查看列c，然后查看d.列。
df
a b c d e
1 2 1 2 2
Nan Nan 3 1 3
Nan Nan Nan 5 5
4 5 0 2 5
我的想法一直到第二步。
def e(x):
if x['a'] >= x[&
浏览 2提问于2020-06-09得票数 1
1回答
我的dataFrame就像：
Original New
A B C | D E F G
50 30 50 | None None 50 None
10 10 10 | 10 10 10 10
30 20 20 | None None None 20
20 20 20 | 20 20 20 20
70 50 70 | None None 70 None
如何比较A
浏览 0提问于2018-07-08得票数 1
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我希望将在每个列标题下具有非不同值的数据each转换为在每个列标题下具有不同值的数据each，并在其旁边出现在它们的特定列中。举个例子：
我的初始数据在下面可见：
A B C D
0 CEN T2 56
2 DECEN T2 45
3 ONBEK T2 84
NaN CEN T1 59
3 NaN T1 87
NaN NaN T2 NaN
0 NaN NaN 98
Na
浏览 2提问于2020-02-14得票数 2
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假设我有一个如下所示的df：
posF ffreq posR rfreq
0 10 0.50 11.0 0.08
1 20 0.20 31.0 0.90
2 30 0.03 41.0 0.70
3 40 0.72 51.0 0.08
4 50 0.09 81.0 0.78
5 60 0.09 NaN NaN
6 70 0.01 NaN NaN
7 80 0.09 NaN NaN
8 90 0.08 NaN NaN
9 1
浏览 0提问于2019-02-06得票数 1
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