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1
回答
多
索引
pandas
数据
帧
中
的
过滤
、
、
下面的表包含两个
索引
NSRCODE和PBL_AWI。lowland 12591619.141842 upland 23843453.638117 我想知道,我如何为每个NSRCODE (其中PBL_AWI为空)
过滤
第一个条目,以便让我剩下表
的
其余部分?
浏览 13
提问于2021-05-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
对
pandas
.DataFrame
中
的
索引
级别进行
过滤
、
如果我有一个
多
索引
数据
帧
:df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],columns=['a','b','c']).set_index(['a','b'])df[df.c>4] 但是要在
索引</em
浏览 1
提问于2017-07-14
得票数 7
1
回答
将XML
数据
解析为
pandas
多
索引
数据
帧
、
、
、
我想将XML文件
中
的
数据
解析为
多
索引
pandas
数据
帧
。我
的
XML文件如下所示: author title Documents Books
浏览 11
提问于2019-03-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
从
多
索引
Pandas
DataFrame中导出/writing到Excel标签
、
、
、
我想通过第一个
索引
'0‘将
多
索引
数据
帧
拆分/切片为第一个
索引
的
每个级别的
数据
帧
(例如,下面将有4个
数据
帧
)。然后,我想将每个
数据
框导出到EXCEL
中
的
单独选项卡
中
。我希望得到帮助
的
最重要
的
问题是如何编写循环或列表理解,将
多
索引
数据
浏览 17
提问于2019-01-27
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何从重复
的
索引
值重新
索引
为
多
索引
pandas
数据
帧
、
、
、
我在
pandas
数据
帧
中有一个
索引
,它重复
索引
值。我想作为
多
索引
重新
索引
,其中重复
索引
被分组。
索引
看起来像这样: ? 所以我希望所有的112335586个
索引
值都归入相同
的
in
索引
下。我已经看过这个问题了,Create
pandas
dataframe by repeating one row with new multiindex,但
浏览 34
提问于2019-02-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python
Pandas
:导入列表
的
堆叠字典以创建
多
索引
DataFrame
、
、
我已经将一些
数据
导入到一个堆叠
的
列表字典
中
,它
的
结构如下: 结构1: {product_name : {category_name : { column_title_1 :[val1,val2,val3string 1a","string 2b","string 3c"], "categories" :["category1","category1","category1"]}}} 我想把字典导
浏览 20
提问于2019-09-29
得票数 2
1
回答
pandas
中
的
groupby打乱了行
索引
、
我有一个包含三列
的
pandas
df,purchase_day,customer_name,products_purchased。gpd = df.groupby(by=['customer_name', 'purchase_day']).count()不幸
的
是,对于这个返回
的
表,我不能对它运行groupby,因为它
的
格式不常见
浏览 12
提问于2017-02-21
得票数 0
1
回答
将
数据
帧
的
标头设置为.csv导出
的
首行
、
我希望excel文件
的
第一行是
数据
帧
的
标题。(header=0做到了这一点)我已经尝试将.to_csv
的
header=设置为None我现在正在尝试将第0行设置为df1并将其与df连接,但我得到了一个‘第一个参数必须是可迭代
的
pandas
对象,你传递了一个类型为“Series”
浏览 2
提问于2021-11-09
得票数 2
4
回答
pandas
中
的
多
列分解
、
、
、
pandas
factorize函数将序列
中
的
每个唯一值分配给一个从0开始
的
顺序
索引
,并计算每个序列条目所属
的
索引
。我想在多个列上实现
pandas
.factorize
的
等价物:df = pd.DataFrame({'x': [1, 1, 2, 2, 1, 1], 'y':[1, 2, 2, 2, 2, 1]}) pd.factorize
浏览 0
提问于2013-05-09
得票数 12
回答已采纳
1
回答
如何获取
pandas
数据
框
中
列
的
子集?
、
、
我得到了一个具有
多
列
的
pandas
数据
帧
和一个具有列
索引
(0,1,...,n)
的
列表,该列表
索引
数据
帧
的
列
的
子集。如何创建恰好包含这个列子集
的
新
数据
框?
浏览 3
提问于2021-11-30
得票数 0
1
回答
如何在聚合后将
pandas
数据
帧
转换为单
索引
?
、
、
我一直在玩
pandas
数据
帧
中
的
聚合。agg_dict = {'a':{'a':'mean'},'c':{'c':'min'}} aggregated_df = df.groupby("batch").agg(agg_dict) 问题是,我希望最终
的
数据
帧
具有与原始
数据
帧
相同<e
浏览 21
提问于2020-09-05
得票数 0
回答已采纳
3
回答
如何将以下JSON转换为所需
的
Pandas
Dataframe?
、
、
"RSI": "75.3214" "2021-04-30": { }0 2021-05-24 75.13542 2021-05-14 78.1510
pandas
默认
的
数据
帧<
浏览 0
提问于2021-05-25
得票数 0
1
回答
Pandas
数据
帧
多
索引
索引
、
、
我有一个这样
的
数据
帧
:a b c b2 c2 11 b4 c4 1a、b和c都是multi_index列,我尝试根据一个或多个
索引
列
的
值引用一些行。如何使用这些
索引
列
的
某种组合来筛选行?我尝试使用.loc,但没有得到我想要
的
结果: 理想
的
情况是传递一个包含我想要
的
索引
浏览 0
提问于2020-07-02
得票数 0
2
回答
如何按特定列对多级
pandas
数据
框进行排序?
、
我希望按列对
多
索引
pandas
数据
帧
进行排序,但不希望一次对整个
数据
帧
进行排序。而是希望按其中一个
索引
进行排序。下面是我
的
意思
的
一个例子:下面是一个
多
索引
数据
帧
的
例子。one 0.405524qux one 0.488229 two
浏览 1
提问于2020-06-05
得票数 1
2
回答
pandas
-
多
索引
切片未按预期调整
索引
值
、
、
、
在
Pandas
中
,我试图
过滤
出
数据
帧
中
具有特定日期(设置为
多
索引
的
第一级)
的
行。print df
浏览 11
提问于2017-01-09
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何根据Python列表
中
的
列号
过滤
数据
帧
中
的
行?
、
、
、
、
我有一个
Pandas
数据
帧
,它有两列,x和y,分别对应于一个大信号。它
的
大小约为300万行。 Wavelength from dataframe 我在试着从信号中分离出峰值。在使用scipy之后,我得到了一个1D Python列表,对应于峰值
的
索引
。但是,它们不是信号
的
实际x值,而只是其对应行
的
索引
: from scipy.signal import find_peaks peaks, _ = find_peaks(y, height
浏览 22
提问于2020-02-01
得票数 2
1
回答
使用
pandas
连接
多
索引
列
、
、
、
如何连接两个
pandas
数据
帧
,其中一个
数据
帧
具有多个
索引
列?我需要在最终
的
数据
帧
中保留
多
索引
。import numpy as npdf1_vals = np.random.randint(1, 10, [2,df2 = pd.DataFrame(data
浏览 15
提问于2021-07-14
得票数 1
回答已采纳
2
回答
检查两个
数据
文件
的
相等性
、
、
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: 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
<em
浏览 2
提问于2017-02-13
得票数 2
1
回答
使用
pandas
中
的
索引
列查看或
过滤
?
、
使用Python
的
pandas
库,我导入了一个csv并将多个列设置为我
的
索引
。出乎意料
的
是,当我显示
数据
帧
时,
索引
列不再存在,并且我不能使用
索引
列作为
过滤
器选项。这让我想知道我是否错误地认为
pandas
索引
类似于SQL
索引
。它是加快了查找速度,还是添加了一些对stack/unstack/pivot/groupby之类
的</em
浏览 1
提问于2014-09-19
得票数 0
1
回答
如何为
pandas
中
的
多
索引
切片赋值
、
import
pandas
as pddf.loc[(slice(None), 'a'), 0] = pd.Series({1:2, 0:3})给出我找到了几个建议将.values添加到右侧
的
地方,但这给出了错误
的
结果(它切换了2和3,因为我故意将右侧
的<
浏览 0
提问于2021-02-01
得票数 0
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