我想从我的一个Pandas数据框列中创建一个唯一值的计数,然后将具有这些计数的新列添加到我的原始数据框中。我试过几种不同的方法。我创建了一个pandas序列,然后使用value_counts方法计算计数。我尝试将这些值合并回我的原始数据帧,但我希望合并的键在Index(ix/loc)中。
Color Value
Red 100
Red 150
Blue 50
我想返回如下内容:
Color Value Counts
Red 100 2
Red 150 2
Blue 50 1
假设我有一个包含A、B和C列的pandas数据框df。我想计算列上算术运算符的行最小值,特别是df['D']=min(df['A']+dF['B']*3, df['C']*np.sqrt(12))。我已经看到了相关问题,似乎需要首先为min函数中的参数创建两个列,然后它们执行min of axis =1。我想知道是否有其他方法,而不是创建临时列。
我有两个数据帧df1和df2。 df1 =
A B C D
1 2 3 7
.
.
df2 =
A E F G
1 5 4 5
.
. 当我通常想要使用pandas合并两个数据框中的特定列时,我会这样做: import pandas as pd
df3 = pd.merge(df1[[A,B]],df2[[A,G]], on='A', how='inner') 然而,我感兴趣的是如何避免数据框中的几列并合并其余列。例如,我希望在合并时避免df1中的列C和D,以及df2中的E和F列,这样得到的df3只有A,B,G列。 这是逆向工程
我想要更改一个数据框列的数据类型(从datetime64到object)。
首先,我创建数据帧:
Python 2.6.8 (unknown, Jan 26 2013, 14:35:25)
[GCC 4.7.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas as pd
>>> values = pd.Series(i for i in ran
我在pandas数据框上工作,我想替换列中的一些值,这些列基本上包含列表,它在一些行中既有nan值,也有一些包含边界框坐标。我附上了一个样本的数据框,请看一看DataFrame。 数据框如下所示: img_id BB class w h
001 [[nan, nan, nan, nan], [nan, nan, nan, nan], [nan, nan, nan