如何将多个熊猫的DataFrames合并为基于另一个列值的列值的数组
要将多个熊猫（Pandas）的DataFrames合并为基于另一个列值的列值的数组，可以使用熊猫库提供的merge()函数来实现。
merge()函数是熊猫库中用于合并数据的函数，它将根据指定的列将多个数据框（DataFrame）合并为一个数据框。
下面是一个示例代码，展示了如何使用merge()函数将多个数据框合并为一个基于指定列值的数组：
import pandas as pd
# 创建多个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C1', 'C2', 'C3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6']})
# 合并数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')
# 提取合并后的列值作为数组
result = merged_df['B_y'].values
print(result)运行以上代码，将输出基于列'A'的值的数组。merge()函数将根据列'A'的值将两个数据框合并，并提取合并后的列'B_y'的值作为数组。
这是一个简单的示例，实际使用中可以根据具体需求调整参数和列名。
注意：上述示例代码仅展示了如何合并数据框和提取特定列的值，并没有涉及到云计算相关的知识和推荐的腾讯云产品。
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我用熊猫已经有一段时间了。但是，我不明白isna()和isnull()之间有什么区别。更重要的是，在识别dataframe中缺少的值时，应该使用哪个值。
如何将一个值检测为na或null的基本基础区别是什么？
浏览 0提问于2018-09-06得票数 190
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在使用Anaconda3 Spyder的Pandas中，我正在运行以下DataFrame合并摘录：
我有两个数据格式，其结构如下：
aur.columns
['Date','No','Clos']
bal.columns
['Date','No','Clos']
两者都是Pandas DataFrames
我需要将它们合并到具有相同结构的另一个数据框架中：
merg.columns
['Date','No','Clos']
它们之间常见的列是“D
浏览 5提问于2017-11-22得票数 2
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3回答
多只熊猫数据的交集
、、、、
我在一个列表中有一些数据(100)，如下所示：
frameList = [df1,df2,..,df100]
每个dataframe都有两个列DateTime，Temperature。
我希望在普通的DateTime列上交叉所有的数据，并将它们的所有Temperature列组合/合并成一个大数据:来自df1的温度、来自df2的温度、来自df3的温度、来自df100的温度。
(熊猫merge不工作，因为我需要计算多个(99)个成对的交叉口)。
浏览 2提问于2016-11-10得票数 6
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我有一个包含以下值的MultiIndex DataFrame：
AAPL
minor
2007-09-14 OC 0.024436
2007-09-15 CC 0.030293
CO 0.017518
OC 0.024688
OO 0.031835
# to_dict():
{'AAPL': {(<Timestamp: 2007-09-14 00:00:00>, '
浏览 4提问于2012-11-30得票数 2
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1回答
我有一张数据列表。每个dataframe都有一个名为probe_id的列。我希望得到所有数据帧中存在probe_id的所有行。换句话说，我想在probe_id上找到数据文件的交集。
例如，假设我有4个数据文件，每个dataframe都有probe_id '0001'。在这种情况下，我会返回那一行。如果probe_id从任何数据文件中丢失，我想跳过该行。
另外，由于每个dataframe的其他列中的值可能不同，所以我需要确保这些数据不会丢失。
因此，如果4个dataframes中的每一个都有2列，则结果应该是一个新的dataframe，其中有8个列，其中所有4个数据格式中都存在记
浏览 0提问于2018-12-06得票数 4
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1回答
我有几个.txt文件，格式为/folder/blahblah_*K.txt，其中星号表示开尔文温度。每个文件包含3列(让我们称它们为'A'，'B‘和'C')。我想创建一个具有公共索引(第一列，称为'A')和来自每个文件的'B‘列的单个DataFrame。
我已经得到了一个DataFrames列表，其中列表中的每个值都是一组完整的数据(即，列表中的每个值都包含每个*.txt文件的所有值)。
在所需的DataFrame中，我想用文件名中的*表示的温度来指定'B‘数据的每一列。
到目前为止，我的方法是：
files = glob
浏览 1提问于2019-01-30得票数 0
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我有一个具有多个列的dataframe，我希望以SQL "select distinct“操作的方式提取唯一的行。到目前为止，每当我在论坛上查找时，我都会发现关于计算distinct (但我想要实际值)或(更糟的)值的注释，这些值在两个列中是不同的，它们只是作为一个集合(使用ravel)连接在一起。例如，对于两个列，我想要的是成对不同的值，结果是数据格式。
现在我正在考虑的是，最有效的方法可能是自己编写它--对元组进行稳定的排序，然后扫描副本。任何熊猫的表达，没有比做本质上的简单，这不是这个问题的答案。我正在寻找一个基本的或简单的复合操作。
对于那些不知道查询中的“不同”是什么的人.
浏览 3提问于2021-12-06得票数 0
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4回答
我有一些遗留代码，在'pandas.ExcelFile.parse‘函数中使用参数'16’：
xls_file = pd.ExcelFile(xls_file_path)
df = xls_file.parse('16')
使用上述或仅此：
df = xls_file.parse()
使用Excel文件中的所有列返回类似的数据格式。唯一的区别是，在最后一种情况下，dataframe比第一种情况有更多的记录。
“解析(16)”是什么意思？不能从熊猫的文档中推断出这一点。
浏览 3提问于2017-07-19得票数 0
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1回答
我有这样的数据
Day,Minute,Second,Value
1,1,0,1
1,2,1,2
1,3,1,2
1,2,6,0
1,2,1,1
1,2,5,1
2,0,1,1
2,0,5,2
有时传感器记录不正确的值，并再次添加，但值正确。例如，在这里，我们应该删除第二行和第三行，因为它们正被来自它们面前的时间戳的第四行覆盖。如何过滤掉那些不必要的“坏”行？例如，预期的输出应该是：
Day,Minute,Second,Value
1,1,0,1
1,2,1,1
1,2,5,1
2,0,1,1
2,0,5,2
下面是迭代解决方案的伪代码(抱歉格式中没有缩进，这是我的第一篇文章)
for row
浏览 1提问于2019-02-15得票数 0
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2回答
希望将几个excel文件合并到一个Excel文件中，并在一个工作表中。
Puesdo-代码：
1创建新的工作簿以保存所有新的文件
2希望能够运行一个循环，该循环接收excel文件并将它们全部转换为数据格式。
3将所有文件写入新创建的工作簿中，为它旁边的每个新文件跳过一列。
间接尝试
# Combining dataFrames in excel
excelName = input("Label your excel file: ")
xlsxAUTO = '.xlsx'
excelAutoNamed = excelName + xlsxAUTO
writer
浏览 9提问于2022-06-07得票数 -1
第一次海报来了！我已经浏览了这些论坛一段时间了，我对这个社区的支持感到惊讶。
我的问题涉及几个excel文件，它们的名称、列标题、数据类型都是相同的，我正试图与熊猫一起阅读这些文件。在阅读完它们之后，我想比较所有数据帧中的“约定日期”列，如果它们匹配，则创建一个yes/no列。然后，我想导出数据框架。
我仍然在学习Python和Pandas，所以我正在努力完成这个任务。到目前为止，这是我的代码：
import pandas as pd
import glob
xlpath = "/Users/myname/Documents/Python/"
# read .xlsx f
浏览 7提问于2022-02-26得票数 0
11回答
熊猫三面连接多个数据栏
、、、
我有三个CSV文件。每个列都有第一个列作为人员的(字符串)名称，而每个dataframe中的所有其他列都是该人的属性。
我如何将所有三个CSV文档“连接”到一起创建一个CSV，其中每个行都具有每个人的字符串名的所有属性？
熊猫中的join()函数指定我需要一个多索引，但我不知道分级索引方案与基于单个索引的连接有什么关系。
浏览 14提问于2014-05-15得票数 294
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我有两个DataFrames (Spark2.2.0和Scala2.11.8)。第一个DataFrame df1有一个名为col1的列，第二个df2也有一个名为col2的列。两个DataFrames中的行数相等。
如何将这两列合并成一个新的DataFrame？
我尝试过join，但我认为应该有其他方法来实现它。
另外，我尝试应用withColumm，但它没有编译。
val result = df1.withColumn(col("col2"), df2.col1)
更新：
例如：
df1 =
col1
1
2
3
df2 =
col2
4
5
6
result =
c
浏览 1提问于2017-11-24得票数 3
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当读取一个表同时指定重复的列名(比如两个不同的名称)时，熊猫0.16.1会一次又一次地复制数据的最后两列。
In [1]:
df = pd.read_table('Datasets/tbl.csv', header=0, names=['one','two','one','two','one'])
df
tbl.csv包含一个具有5个不同列的表。最后两个部分将被重复，而不是给出所有列。
Out[1]:
one two one two one
0 0.132846 0.120522
浏览 3提问于2015-07-03得票数 3
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熊猫合并df错误
、、
我有三个数据，我正在尝试合并在熊猫。一列是20列，另两列各有2列。这些组织是这样组织的：
eth_price.head(n=3)
Out[6]:
time eth_price
0 8/28/17 16:19 344.021
2 8/28/17 16:24 343.833
3 8/28/17 16:29 343.643
btc_price.head(n=3)
Out[7]:
time btc_price
0 2017-08-27 22:50:00 4,389.6113
1 2017-08-27
浏览 2提问于2017-09-01得票数 7
3回答
假设我有一张桌子看起来像：
+----------------------------------+-------------------------------------+----------------------------------+
| ExperienceModifier|ApplicationId | ExperienceModifier|RatingModifierId | ExperienceModifier|ActionResults |
+----------------------------------+------------------------------
浏览 4提问于2022-04-19得票数 0
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2回答
在用Python组合DataFrames列表时，我遇到了问题。首先，我得到了一个未知数量的DataFrames，它们存储在一个for-循环中，如下所示：
appendDataFrames.append(df)
这些DataFrames有5个列，它们总是相同的：|static_1|static_2|static_3|static_4|static_5|...在这5列之后，可以有一组列在5到400列之间。我事先不知道列集和它们的命名，但可能会发生一些列在DataFrames的洞集上有相同的名称。
现在，我想要创建一个总体的DataFrame，它包含这5个静态列，然后包含所有其他列。如果列的值不存在
浏览 1提问于2021-09-02得票数 0
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由于不推荐pd.append，所以我在代码中将所有的df = df.append(temp)迁移到df = pd.concat([df, temp])
通常，我会处理一些事情，比如：
out = pd.DataFrame(columns=['some', 'cols'])
for _, temp in df.groupby('key'):
# SOME PROCESSING OF temp df like
# temp = pd.merge(out, temp, on=['some', 'cols'
浏览 4提问于2022-02-23得票数 0
目标：
我要把每个国家的总数加起来。在下面的例子中。总数应该是200。但很明显，我得到了600美元。基本上，我需要每个客户id的总列中的值，并按国家分列。
形势：
我的模型有以下几个维度
+--------------+-------------+----------+-------------+------------------+
| country name | customer id | order id | Price_total | price before tax |
+--------------+-------------+----------+-------------+-
浏览 1提问于2019-06-18得票数 0
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我有一个包含元组的“熊猫数据”( dataframe df ) 800行。
conComb insOrDel supp
580 ('r', '>', 'ins') 36272 0.199807
449 ('ar', '>', 'ins') 31596 0.174049
594 ('tar', '>', 'ins') 4398
浏览 1提问于2020-02-23得票数 1
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我有这样的数据：
Date Price
0 2021-02-12 00:00:00 50
1 2021-02-11 00:00:00 2
2 2021-02-10 00:00:00 40.4
3 2021-02-09 00:00:00 775.6
4 2021-02-08 00:00:00 1000.2
5 2021-02-07 00:00:00 500
具有打印(df.dtypes)的列的类型：
Date datetime64[ns]
Price float64
预期产出：
Date
浏览 0提问于2021-02-14得票数 1
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我正在用Python对我的数据进行一些RFM分析，并修改了Joal的github代码(如下所示)，它将结果输出到一个CSV，并将结果添加到一个dataframe中，然后将其发布到BigQuery表中。
它可以工作，但我缺少了BigQuery中数据的第一列'customer‘id，这是我的结果中唯一的字符串。列在.csv中，而在python中的dataframe中，只是没有载列结果中，有人能告诉我我在哪里丢失了这个吗？
注意:我已经删除了大部分RFM代码来整理这篇文章，下面的行显示了我的新增内容。
更新:我运行了print(results.keys())，在这个列表中没有看到'c
浏览 0提问于2018-02-08得票数 0
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我得到了九个不同的数据文件，我想将它们加入(或者合并，或者更新)到一个数据文件中。这些原始数据格式中的每一列仅由两列组成，一个以秒为单位，另一个为该观察值。数据如下：
Filter_type Time
0 0.0 6333.137168
Filter_type Time
0 0.0 6347.422576
Filter_type Time
0 0.0 7002.406185
Filter_type Time
0 0.0
浏览 6提问于2017-10-08得票数 1
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2回答
我有12个相同形状的数据收集12年的数据。我需要使用它作为一个面板来绘制跨时间序列轴(年份)的各种列值。因此，我认为我应该把这些框架调整成面板。
有人能帮我如何将数据文件对齐成面板吗？
这是正确的方式来做这个准备沿着第三维度的绘图？
一些样本数据：
# for 2015
Grave Crimes Cases Recorded Mistake of Law fact
Abduction 725 3
Kidnapping 246 6
Arson 466
浏览 1提问于2018-04-27得票数 2
2回答
熊猫应用函数引用列名
、、、、
我正在尝试创建一个包含SKU可能所属的所有分类(Asst 1-50)的新列。如果SKU在相应的列中以"x“表示，则SKU属于分类。
脚本需要能够迭代SKU列中的行，并在任何ASST列中检查“x”。如果找到一个，则将该分类列的名称复制到新创建的“所有分类”列中。
在一次班轮之后：
我一直在尝试使用df.apply方法，但我似乎无法正确地理解它。
def assortment_crunch(row):
if row == 'x':
df['Asst #1'].apply(assortment_crunch):
浏览 3提问于2022-03-21得票数 1
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我有一个有50列的数据框架。我想把10列和起来，并将相同的列存储到新的列名中(称为要创建的节约)。我有10个文件，因此想要使用函数和应用相同的所有文件。
现在我正在使用iloc，它运行良好。我不知道怎么把这个变成一个函数？
我的数据名叫df。
df['savings'] = df.iloc[:,11:27].sum(axis = 1).round(2)
我想使用函数并检查下面的内容。但这不起作用
def saving(x):
x = df.iloc[:,11:27].sum(axis = 1).round(2)
return(x)
df['saving
浏览 0提问于2019-04-22得票数 1
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在继续之前，我有几个数据格式需要修复多列的类。因为dataframes都有相同的变量，但是类似乎在一个数据帧之间有所不同，所以我想我会选择一个'for循环‘，并指定列应该被编码为因子或数字的唯一长度。
我尝试了以下因素：
dataframes <- list(dataframe1, dataframe2, dataframe2, dataframe3)
for (i in dataframes){
cols.to.factor <-sapply(i, function(col) length(unique(col)) < 6)
i[cols.to.factor]
浏览 3提问于2021-10-05得票数 0
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我有两个问题：
1)是否有类似熊猫群的东西，但适用于列(df.columns，而不是内部的数据)？
2)如何从datetime对象中提取“日期”？
我有很多熊猫数据文件(或csv文件)，它们有一个位置列(用作索引)，然后是在不同时间在每个位置测量的值列。列标题是一个datetime对象(或pd.to_datetime)。我想从同一日期提取数据，并将它们保存到一个新文件中。
下面是两个这样的数据格式的简单例子。
df1：
2015-03-13 14:37:00 2015-03-13 14:38:00 2015-03-13 14:38:15 \
0.0 24
浏览 5提问于2017-11-01得票数 0
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使用熊猫循环合并大量csv文件
、、、、
现在，我正在创建一个程序，它将csv文件合并成一个类似的列，而不是重复的列。创建的列需要在相邻列的后面添加。
到目前为止，我能够获得这些文件，但是我无法确定一种方法来开发一种方法来在每个读取的csv上迭代一个数据帧，然后将所有这些数据帧合并在一起并推出一个csv文件。现在，我正在用三个带有公共ID列的csv文件测试这个RIght，我现在拥有的如下所示：
os.chdir(filedname)
data = pd.merge([pd.DataFrame.from_csv(file) for
file in glob.glob("
浏览 2提问于2013-11-13得票数 1
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如果值的数据类型为int，则尝试从dataframe中删除行
这是密码：-
dfd={'a':1,'b':'a','c':56,'d':'ok'}
dataframes=pd.DataFrame(dfd.items())
#if value is integer drop
for line in dataframes.index:
if(type(dataframes['value'][line])==int):
dataframes.drop(data
浏览 1提问于2020-08-10得票数 1
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我读取CSV文件并获得一个数据(name: data)，它有几个列，第一个列是格式数字long(type:pandas.core.series.Series)，最后一个列(标签)是二进制响应变量字符串'P(ass)'/'F(ail)‘
import statsmodels.api as sm
label = data.ix[:, -1]
label[label == 'P'] = 1
label[label == 'F'] = 0
fea = data.ix[:, 0: -1]
logit = sm.Logit(label, fea)
浏览 1提问于2015-04-30得票数 0
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我有两张数据。第一个是这样的：
idx token tag file
0 This AA file_1.1
1 is AA file_1.1
2 a AA file_1.2
第二个是这样的
file
file_1.1 IXX GXX
file_1.2 AXX
file_1.3 AXX
如何将两者结合起来，使我有以下几点：
idx token tag file ID
0 This AA file_
浏览 2提问于2015-10-29得票数 1
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我正试图将这三个excel文件中的"Rep“、”Unit“和"Total”列解压缩为一个新的excel文件。
但这些列不是并排显示的，而是从彼此右下角的单元格中显示出来的。
码
import pandas as pd
path0 = "SampleData.xlsx"
path1 = "SampleData3.xlsx"
path2 = "SampleData4.xlsx"
df0 = pd.read_excel(path0)
df1 = pd.read_excel(path1)
df2 = pd.read_excel(
浏览 2提问于2021-04-14得票数 0
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我在列中有一堆具有相同列标题和数据类型的.csv文件。
c1 c2 c3
1 5 words
2 6 words
3 7 words
4 8 words
有没有一种方法可以将每个c3文件中的所有文本组合成一个.csv文件？
我用这种方式把它们组合起来
path = r'C:\\Users\\...\**\*.csv'
all_rec = iglob(path, recursive=True)
dataframes = (pd.read_csv(f) for f in all_rec)
big_dataframe =
浏览 0提问于2022-03-06得票数 1
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我继承了一些在窗口函数方面产生许多新列的代码。
可悲的是，所有的窗口函数都在一个不同的列上进行分区。在某些情况下，根本不存在partitionBy子句，从而进一步降低性能。
会更有效地将每个窗口实现为groupBy，而不是(在可能的情况下)生成新列，并根据groupBy键连接每个新列。分区的数量相当少，因此实际的连接本身将很便宜，可以进行广播。
有任何方法来优化没有分区的Winsow函数吗？我已经读过可以使用虚拟分区键，例如lit(0)，但这仍然会导致在单个分区？中执行排序。
干杯
泰瑞
浏览 2提问于2020-08-28得票数 0
2回答
我想了解pd.merge的工作性质。我有两个长度不等的数据流。当试图通过以下命令合并它们时
merged = pd.merge(surgical, comps[comps_ls+['mrn','Admission']], on=['mrn','Admission'], how='left')
长度与预期的不同如下
length of comps: 4829
length of surgical: 7939
length of merged: 9531
根据我自己的理解，merged dataframe应该具有与co
浏览 4提问于2021-01-23得票数 0
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1回答
我正在合并熊猫的两个数据帧。
df.head()
index business_id label
0 204149 3034 0
1 48723 3034 0
2 94586 3034 0
3 74369 3034 0
4 95287 3034 0
lst.head()
index path_to_image
0 10 ./train_photos/10.jpg
1 100003 ./train_photos/100003.jpg
2 100007 ./train_photos/100007.jpg
浏览 1提问于2016-02-20得票数 0
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假设我有一个不同长度的基本“测试”数据帧，它是基于滑块日期选择器构建的。
seasons
test
2018-02-19 Winter
2018-02-20 Winter
2018-02-21 Winter
2018-02-22 Winter
... ...
2019-06-25 Summer
2019-06-26 Summer
2019-06-27 Summer
2019-06-28 Summer
现在假设我有不同超市产品价格的多个数据帧，如下所示：
Loblaws
Summer Winter
Milk -7800.0 -3
浏览 12提问于2019-10-29得票数 1
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我有一个相当大的数据集，大约有5287657列，大约有15列。我试图创建一个枢轴表，当我尝试创建MemoryError 时，它给了我一个DataFrame。
以下是我所看到的错误信息：
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 411, in __init__
arrays, columns = _to_arrays(data, columns, dtype=dtype)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.p
浏览 5提问于2013-03-26得票数 3
1回答
我有兴趣根据B栏中条目的频率将这个数据帧分成20个较小的数据帧。B列中有数字条目，其中一些是多次重复的，如下所示。
A (index) B (Column of interest)
0 1
1 2
2 2
3 2
4 3
...
浏览 2提问于2020-10-29得票数 2
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熊猫群-不同价值的集合
、、、
我有这个数据
x = pd.DataFrame.from_dict({'cat1':['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'], 'cat2':['X', 'X', 'Y', 'Y', 'Y', 'Y', 'Z', 'Z']})
cat1 cat2
0 A
浏览 4提问于2017-11-29得票数 4
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1回答
我有一个熊猫DataFrames的列表，每个列表有2列。到目前为止，我有一个函数，当给定一个索引i时，它获取对应于索引i的帧，并绘制第一列的数据图和第二列的数据图。
list = [f0,f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9]
def getGraph(i):
frame = list[i]
frame.plot(x = "firstColumn",y = "secondColumn")
return 0
我现在的问题是，我如何在帧列表上迭代，并让图形连续显示0.3秒。
最好，我想使
浏览 9提问于2017-08-09得票数 2
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在多年内创建一个月平均列
、、、
我有一个“日期”栏和一个“tmax”栏。我想创建另一个列，显示每个月的平均每年。我试过了
df['date']=pd.date_range(start='1/01/1980', end='31/12/2015')
#df['date'] = df['date'].dt.strftime('%d-%b-%Y') format of date
df['means'] = df.resample('M', on='date').mea
浏览 1提问于2018-06-20得票数 0
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我有一个朱莉娅矩阵(当然，如果它有帮助的话，我可以将它变成一个dataframe )，并且我想删除所有带有NaN值的行和列。谷歌似乎没有帮助。在熊猫身上，这是微不足道的：df.dropna().dropna(axis=1)
浏览 3提问于2021-01-04得票数 2
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我正在尝试连接两个数据文件，一个有Id和电话号码，另一个在同一个Id字段中有很多其他列(但是这个DF中有一些重复的Id)。我如何加入电话号码列从第一个数据到第二个？我试过这样做，但是我得到了重复的键错误：
df= df.join(other.set_index('Id'), on='Id', how='outer')
我怎样才能做到这一点？(我希望第二个DF中的重复ID与非重复的电话号码相同)
浏览 1提问于2019-10-25得票数 0
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我试图找到一种方法来命名一个数据的列，使用来自excel或刮取web的字符串。
那么，如何将“冒名”转换为下面的名称呢？
df = DataFrame(colname = [1, 2])
我试过了
df = DataFrame(symbol("colname") = [1, 2])
或
df = DataFrame([1, 2], [symbol("colname")])
还有很多其他的组合，但都没有成功。我看到了与删除基于字符串列名的列有关的问题，但从一开始就没有为列命名的问题/答案。
浏览 3提问于2015-08-30得票数 7
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我甚至不知道groupby是否是正确的函数。它有点难理解，所以我将包括我的数据截图：
基本上，这个dataframe有太多的列，因为每个列只针对一个或几个行。您可以在屏幕截图中看到，前几列特定于第一行，最后几列特定于最后一行。我想要这样做，以便每一行只具有与其实际相关的列。我已经尝试过几种使用groupby(“设备名称”)的方法，也有几种使用了dropna的方法，但是没有一种方法能以我需要的方式工作。我也愿意把它分割成多个数据格式。
任何方法都是可以接受的，这个错误已经让我发疯了。我花了一段时间才到这一点，因为这开始是一个难以理解的10,000行json。我对编程也很陌生。
浏览 3提问于2020-06-04得票数 0
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我有一本以下格式的字典
{'X_tr': {'school_state': col1 col2
0 0.009099 0.047694
1 0.004304 0.024660
2 0.003129 0.019796
3 0.002541 0.018430
4 0.009099 0.047694
... ... ...
73191 0.013457 0.055167
73192 0.001530 0.009
浏览 0提问于2020-12-22得票数 0
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我对python相当陌生。目前，我有一个熊猫系列pds
pds.shape
#(1159,)
pds有一个不连续的索引，每个索引上都有一个(18,100)数组。
pds[pds.index[1]].shape
#(18, 100)
如何将其转换为带有维度(1159,18,100)的熊猫数据和/或numpy数组
pdf = pd.DataFrame(pds)
给了我一只有形状的熊猫
pdf.shape
(1159, 1)
浏览 0提问于2018-03-20得票数 1
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我创建了一个csv文件从熊猫数据与许多列为我们的ERP系统。大多数列都是空的或常量的，但是系统的importtool工具需要一个具有指定列顺序的csv文件。
在创建dataframe时，我有这样的内容：
importlist = pd.DataFrame({ 'A': 'TestA',
'C': some values,
'B': '0'})
当我打印该列表时，列的顺序是A、B、C。
有办法防止自动订货吗
浏览 6提问于2017-01-13得票数 1
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