我有pandas数据框,其中我需要用另一个值替换vale的一个部分
例如。我有过
HF - Antartica
HF - America
HF - Asia
其中,我想替换HF -部分,因此结果将是
Hi Funny Antartica
Hi Funny America
Hi Funny Asia
我尝试过pd.replace(),但它不起作用,因为我只需要替换字符串的一部分,而不是整个字符串
我正在尝试使用pandas来过滤regular expressions数据。我想删除那些不包含任何字母的行。例如:
Col A.
50000
$927848
dog
cat 583
rabbit 444
我想要的结果是:
Col A.
dog
cat 583
rabbit 444
我一直试图用regex和pandas过滤器选项来解决这个问题,但没有成功。看吹吧。当我试图合并过滤器的两个条件时,我特别遇到了问题。我怎样才能做到这一点?
备选案文1:
df['Col A.'] = ~df['Col A.'].filter(regex='\d+')
选
我试图使用str.match来匹配一个短语,但是对于每一行的字符串中的每个单词。我想为正确的行返回该行的索引号,这就是为什么我使用str.match而不是regex。
我希望返回包含“FL”的行的索引,而不是“佛罗里达州”。然而,使用str.contains的问题是,它返回给我的是“佛罗里达”行的索引。
import pandas as pd
data = [['Alex in FL','ten'],['Bob in FLORIDA','five'],['Will in GA','three']]
样本数据:
ID Name User 12 Test Same 14 Xyz Joe 15 Abc John 16 Def Bill 17 Ghi Donald
如果用户搜索Abc或Joe,那么他应该得到该行。
Regex:
'Abc|Joe'
输出:
14 Xyz Joe
15 Abc John
现在,如果用户进一步搜索e,它应该根据前面的输出(检索到的2行)进行筛选,所以我将得到14个Xyz。这有可能使用regex吗?
我想把这一切都集中在一起。
`'Abc|Joe and the second filter goes here (All in one re
我有一个带有“动态”列的Pandas数据框架(这意味着,在从各种数据库检索数据之前,我不知道列名是什么)。
数据帧是一个单行,如下所示:
Make Date Red Blue Green Black Yellow Pink Silver
89 BMW 2016-10-28 300.0 240.0 2.0 500.0 1.0 1.0 750.0
请注意,'89‘是数据帧中的特定行。
我有以下代码:
cars_bar_plot = df_cars.loc
Manufacturer Buy Box Seller
0 Goli Goli Nutrition Inc.
1 Hanes 3rd Street Brands
2 NaN Inspiring Life
3 Sports Research Sports Research
4 Beckham Luxury Linen Thalestris Co. 您好,我正在使用pandas DataFrame清理此文件,并希望删除购买框
我有一个联系人信息的.csv文件,我将其作为pandas数据框导入。
>>> import pandas as pd
>>>
>>> df = pd.read_csv('data.csv')
>>> df.head()
fName lName email title
0 John Smith jsmith@gmail.com CEO
1 Joe Schmo jschmo@business.com Bagg
我有一个用数据源和表适配器创建的DGV。在表适配器中,我定义了两个参数来进行搜索。因此,我有一个带有数据网格视图的WPF和两个用于搜索的文本框。
public partial class FormConsultaAdvogadosDS : Form
{
public FormConsultaAdvogadosDS()
{
InitializeComponent();
}
private void FormConsultaAdvogadosDS_Load(object sender, EventArgs e)
{
// TO
我有一个带有df‘’text‘的数据框。
df‘’text‘的一个示例值可以是:
“那个快速的red.fox跳到了懒洋洋的棕色,over.the .”
我希望输出为:
“敏捷的红色。狐狸跳了过去。懒惰的棕色狗。”
我尝试过使用str.replace()方法,但我不太明白如何让它完成我想要做的事情。
import pandas as pd
# read csv into dataframe
df=pd.read_csv('./data.csv')
#add a space before and after every punctuation
df['text'