将pandas数据帧创建为连接另一个行的函数的惯用方法
在云计算领域，pandas是一个流行的数据处理和分析库，它提供了一个称为数据帧（DataFrame）的数据结构，用于处理结构化数据。创建一个连接另一个行的函数的惯用方法可以通过以下步骤实现：
- 导入pandas库：在Python代码中，首先需要导入pandas库，可以使用以下语句完成导入：
import pandas as pd- 创建数据帧：使用pandas的DataFrame函数可以创建一个数据帧。数据帧可以从多种数据源创建，例如CSV文件、Excel文件、数据库查询结果等。在这种情况下，我们将使用pandas的字典（dictionary）对象来创建一个简单的数据帧。以下是一个示例代码：
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
'Age': [25, 28, 30],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)- 连接另一个行的函数：要将pandas数据帧连接到另一个行，可以使用pandas的append函数。append函数将两个数据帧垂直连接在一起，即将一个数据帧的行添加到另一个数据帧的末尾。以下是一个示例代码：
new_row = {'Name': 'Sarah', 'Age': 27, 'City': 'Berlin'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)在上述示例中，我们创建了一个新的字典对象new_row，表示要添加的新行。然后，我们使用append函数将new_row添加到数据帧df的末尾。ignore_index=True参数用于重新索引数据帧，确保新行具有唯一的索引值。
这种方法适用于将单个行添加到数据帧中。如果要添加多个行，可以将它们存储在一个列表中，然后使用append函数一次性添加多个行。
总结起来，将pandas数据帧创建为连接另一个行的函数的惯用方法包括导入pandas库、创建数据帧和使用append函数连接新行。这种方法适用于在数据分析和处理过程中动态添加行的场景。
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[
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my_array.shape
(10, )
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import pandas as pd
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但当我尝试时：
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2017年10月16日编辑:我想我发现了问题，似乎是pandas内核的bug。它不能合并/连接超过145k行的任何内容。144k行，它可以做到没有问题。Pandas版本0.20.3，运行在Fedora 26上。
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import pandas as pd
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df = pd.read_csv("Claims.csv", encoding='utf-8')
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我的代码是这样写的：
clearScrapeDF <-
浏览 1提问于2015-09-01得票数 0
3回答
我尝试使用以下代码连接单行数据帧(df)，并将其添加到另一个数据帧(df_all)的末尾：
import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display, HTML
global df_all
df_all = pd.DataFrame()
def save_data(df):
df_all = pd.concat([df, df_all], axis=0)
display(df_all)
return df_all
def opt():
df = pd.
浏览 1提问于2018-05-17得票数 0
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编辑:似乎有人给这个问题贴上了重复标签。事实并非如此。我不希望通过使用会话自动生成查询；我希望创建连接字符串，以便创建在Pandas的to_sql函数中使用的SQLAlchemy引擎。
浏览 0提问于2017-04-06得票数 3
我有一个生成器，它返回未知数量的数据行，我希望将这些数据转换为索引的pandas数据帧。据我所知，最快的方法是将CSV写入磁盘，然后通过'read_csv‘解析回来。我知道创建一个空的dataframe，然后不断地追加新的行是没有效率的。我不能创建预置大小的dataframe，因为我不知道将返回多少行。有没有一种方法可以将迭代器输出转换为pandas数据帧而不写入磁盘？
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我正在使用from_pandas()函数从熊猫数据帧创建一个dask数据帧。当我尝试使用方括号[ ]从dask dataframe中选择两列时，我得到了一个KeyError。 根据dask文档，dask dataframe支持像pandas dataframe一样的方括号列选择。 # data is a pandas dataframe
dask_df = ddf.from_pandas(data, 30)
data = data[dask_df[['length', 'country']].apply(
lambda x: myfun
浏览 67提问于2019-10-04得票数 1
3回答
假设我有两个这种格式的数据帧(分别称为df1和df2)：
+------------------------+------------------------+--------+
| user_id | business_id | rating |
+------------------------+------------------------+--------+
| rLtl8ZkDX5vH5nAx9C3q5Q | eIxSLxzIlfExI6vgAbn2JA | 4 |
| C6IOtaaYdLIT5fWd7ZYIuA |
浏览 0提问于2013-10-27得票数 75
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我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架，我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想：
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤)，并在该子集上计算关联矩阵，然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列，创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后，得到的数据帧将是一个相关性矩阵，其中列索引是地理位置，行索引是其他44个变量。
到目前为止，我拥有的代码是：
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
浏览 0提问于2020-10-26得票数 2
1回答
有没有人可以用这个例子给我解释一下pandas的数据帧连接？
第一个数据帧，我们称其为A，如下所示：
第二个数据帧B如下所示：
现在，我想创建一个图，在该图中，我将A中的running列的值与B中的值进行比较，但前提是graph列中的字符串相同。(在本例中，A和B中的第一行具有相同的graph，因此我想比较它们的running值。)
我相信这就是的用途，但我无法制定正确连接数据帧A和B所需的代码。
浏览 0提问于2013-02-22得票数 3
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我有可能很大的数据帧，大约有10列和1e6行，具有不同的维度。假设行在两个数据帧中都是唯一的。由于这些数据帧不能加载到内存中，我如何找到一个数据帧中存在于另一个数据帧中的所有行？我目前只处理较小的数据帧，但我很快就会弄清楚这一点。 我非常喜欢使用pandas，但我愿意使用不同的包(xarray?)如果有显著的好处。如果您推荐一个不同的包，请提供一些代码来进行比较。 下面是我如何与内存中适合的pandas数据帧进行比较： import pandas as pd
def row_intersection(df1, df2):
noNA = df2.fillna(0)
retur
浏览 23提问于2021-09-02得票数 0
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2回答
我正在python的pandas中连接两个数据帧(A和B)。
目标是接收来自B的所有纯行( A.client_id为null的A.client_id=B.client_id上的sql模拟-右连接B)
在pandas中，我只知道进行合并操作，但我不知道如何设置条件(where子句)：
x=pd.merge(A,B,how='right',on=['client_id','client_id']
浏览 1提问于2016-11-29得票数 6
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我有一个名为"df“的熊猫数据帧，它是我使用对Netezza数据库的SQL查询结果创建的。我在Jupyter笔记本上工作。数据帧有两行，其中两列(CREATEDDATE和STAGEDATE)包含日期时间值。当我运行print(df)时，结果如下所示：
ID ISDELETED PARENTID CREATEDBYID \
0 017o000003tQRftAAG false a0no000000Hrv1IAAR 005o0000001w8wgAAA
1 017o000003jl52cAA
浏览 2提问于2021-03-17得票数 3
我想检查来自pandas dataframe的哪些值不在SQL数据库中。因此，基本上是一个左连接( left是pandas df)，其中右(SQL DB)键为NULL。
DB非常大，大约有500万个条目，但我只对主键感兴趣。
Pandas dataframe(50k行)比SQL DB(5M)小得多，所以我更愿意将数据移动到能带来所有数据的batabase中
我曾经考虑过在SQL中创建一个临时表并进行左连接，但也可以只使用一个查询来实现
pandas数据帧：
index
0
1
2
3
4
sql数据库：
浏览 9提问于2019-07-11得票数 2
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1回答
我有一个相对简单的任务:我有N个pandas数据帧，每个数据帧有3行数据。大多数列名与所有N个数据帧匹配(有些数据帧可能缺少1到2列)。我想创建3个包含N行的新数据帧，以便通过连接这些行来形成它，使得第i个新数据帧将包含来自所有N个数据帧的行索引i中的所有行。下面是我的尝试。
listOfRows1 = listOfRows2 = listOfRows3 = []
for i in range(N):
dfN = pd.read_csv("filename"+str(i)+".csv")
dfN["Index"] = range(1,
浏览 14提问于2021-03-14得票数 0
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我已经创建了一个这样的数据帧。我的目的是连接每一行数据帧的字符，比如第一行的'10,0‘。我该怎么做呢？谢谢。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': range(10,20),'b': range(0,10)})
>>df
a b
0 10 0
1 11 1
2 12 2
3 13 3
4 14 4
5 15 5
6 16 6
7 17 7
8 18 8
9 19 9
浏览 0提问于2016-07-14得票数 0
sktime库需要一个非常“特殊”的data format。对于n个时间序列，每个序列的T值需要存储在长度为T的pandas序列的pandas Dataframe中，如下所示： DataFrame： index | Data
0 | pd.Series
1 | pd.Series
... | ...
n-1 | pd.Series 我试图通过读取另一个数据帧来填充循环中n=2和T=3的空数据帧，但没有成功。下面是我的简化版本，在每一行中使用一个常量pd.Series： import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
浏览 14提问于2020-06-17得票数 1
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我已经使用Pandas将csv文件读取到数据帧中，csv格式如下。我想把“时间列信息”在6/3/2011-10/20/2011间隔之间的行放到另一个数据帧中。我怎样才能在Pandas中高效地做到这一点？
浏览 4提问于2018-08-10得票数 0
2回答
我目前正在使用Pandas开发python Dataframes。我需要使用另一个数据帧来创建特定的数据帧。 第一个数据帧如下所示 Index | Value
______|_______
0 | 1.1
0 | 0.3
1 | 1
2 | 0.2
2 | 3
2 | 1.3 我需要使用groupby()和cumsum()创建另一个数据帧。我希望cumsum()是一个向量。 结果应该如下所示： Index | Value
______|_______
0 | [1.1 , 1.4]
1 | [1]
2 | [0.2 ,
浏览 12提问于2020-07-06得票数 0
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我有一个表示DataFrame索引行号和列名的元组列表，格式如下： [(12, 'col3'), (16, 'col7'), ...]. 例如，我需要能够在另一个数据帧中找到与这些元组值相对应的行/列值，并将它们标记为红色。我通常会用 df.style.apply(...) 在这里：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/style.html，它可以工作，但在这种情况下，我不确定如何将这些元组值与函数中的数据帧映射。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 5提问于2019-01-03得票数 1
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2回答
我正在创建一个pandas数据帧，并使用numpy来模拟值。我想将随机生成的in分配给pandas中的两列，为此，我编写了一个返回字母数字in的函数。 但是，在我当前的代码中，它只调用该函数一次，并为所有行返回相同的ids。我需要为每一行提供唯一的ids，因此需要高效地迭代pandas数据帧。 理想情况下，.apply可以做到这一点，但是，我需要在创建pandas数据帧时完成这项工作。 下面是我的代码： # Generate alphanumeric lease id and property ids
def gen_ids(length):
ids = ''
浏览 20提问于2020-07-04得票数 1
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我有一个非常简单的脚本，它有两个步骤：
按A列和B列对数据帧进行排序，创建一个新的列(D)，该列(D)是通过在C列中用相同的值标记顺序行来生成的，并在每次行值变化时将标签增加1，从而对类似数据的所有顺序组进行标记。
我的Python脚本在下面，运行得很好，我不想把它作为Python数据函数引入到Spotfire中，并且在将它连接到输入和输出参数方面有问题。
原始python脚本
import pandas as pd
import numpy as np
df.sort_values(['ColumnA', 'ColumnB'], ascending=[True
浏览 1提问于2021-03-25得票数 0
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3回答
我刚接触熊猫，所以也许我在问一个非常愚蠢的问题。通常，pandas中数据帧的初始化是按列进行的，我将列名称的键和列表样对象的值放入相同长度的字典中。
但我喜欢在不动态连接行的情况下按行初始化。假设我有一个命名元组的列表，有没有一个优化的操作可以直接从它得到一个熊猫数据帧？
浏览 4提问于2013-11-16得票数 36
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1回答
我有一个大约8700万行的Pandas数据帧。为了对其进行一些处理，我将其设置为Dask数据帧。问题是我需要做Dask不支持的unstack和plot。我已经将Dask数据帧写入h5文件，但在尝试将其作为Pandas数据帧读取时遇到内存问题。我在将Dask DF转换为Pandas时也遇到了内存错误。
从本质上讲，我尝试做的是df2 = df.groupby(['A','B'])['B'].count().unstack('A')，然后是df2.plot(kind = 'bar', stacked = True)。
浏览 2提问于2020-04-22得票数 2
我需要将pandas数据帧中的几行(最多10行)连接到一行。
例如:我有这样的数据帧
a b
0 1 3
1 2 4
转换为
a_0 b_0 a_1 b_1
0 1 3 2 4
逐行合并是愚蠢的，但我不知道如何继续。
浏览 9提问于2020-02-25得票数 1
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我是python的新手，我将csv中的大数据加载到了pandas数据帧中。但是，我找不到一种方法来为dataframe的每一行创建一个2d数组，其中新np数组的每一行对应于X范围的值。例如，在我的代码中：
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv("categorization/dataAll10Overfit.csv",header=None)
#print(data)
rec = data.iloc[:,0:3968] # outputs i rows x 3969 columns
在数据帧的每一行
浏览 17提问于2017-08-15得票数 2
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所以我不得不写一些程序，对现有的pandas数据帧做一些操作，然后在for循环中从该数据帧到大数据帧的末尾。
我已经找到了一种方法，通过将第一个数据帧设置为第一次迭代的结束数据帧，然后在以后的迭代中将数据帧连接到这个结束数据帧，但对我来说，这似乎不是最有效的方法。
我使用python已经有一段时间了，但最近才开始使用pandas，所以我不知道是否有更简单的方法来做到这一点。我附上了一个简单的示例代码，希望它能演示我正在做的事情，并想知道它是否可以更多地通过whether来完成。
df = pandas.DataFrame([0,1,2,3])
for i in range(3):
if
浏览 7提问于2018-08-09得票数 0
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1回答
我确实有一个pandas数据帧，我想把它转换成一个网络，结构如下：
NodeID、TargetID、NodeAttr1、NodeAttr2
但问题是，我确实有一些行，其中的TargetID可能为None，因为网络中有未连接的节点。有没有一种简单的方法来创建网络结构并分配我的属性？
我试过了：
G = nx.from_pandas_edgelist(df)
但是这种方法只给我提供了添加边属性的选项，而不是添加到节点。此外，它还将从我的节点创建边，这些边没有连接到空洞中。所以不是我想要的。
import pandas as pd
import networkx as nx
d = {'N
浏览 0提问于2019-07-06得票数 1
1回答
我有一个数据帧，我需要保留一个没有标题的数据帧，并将标题放在第一行。创建这两行的dict的最佳方法是什么？例如：
df.loc[0:1]
目前我会做一些类似这样的事情：
dict(zip(df.loc[0].tolist(), df.loc[1].tolist()))
但希望pandas有一个更简单的方法来做到这一点。
浏览 0提问于2018-12-21得票数 0
我想用我创建的pandas dataframe填充一个雪花表。我已连接到Snowflake -如何将pandas数据帧写入Snowflake表？
浏览 2提问于2021-07-20得票数 0
我想创建一个包含2列x行的Pandas数据帧，其中包含随机字符串。 我找到了生成带有随机int和随机字符串生成器的pandas数据帧的代码。我仍然没有看到一条清晰的路径来创建一个带有随机字符串的pandas数据框架。 用于随机int数据帧的代码 import numpy as np
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def id_gener
浏览 60提问于2019-06-01得票数 4
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1回答
我有两个CSV文件，一个大约60 GB，另一个在S3中大约是70 GB。我需要将这两个CSV文件加载到pandas数据帧中，并对数据执行连接和合并等操作。
我有一个EC2实例，它有足够的内存供两个数据帧一次加载到内存中。
从S3到pandas数据帧读取这么大的文件的最佳方式是什么？
另外，在我对数据帧执行了所需的操作之后，输出的数据帧应该被重新上传到S3。
将巨大的csv文件上传到S3的最佳方式是什么？
浏览 5提问于2020-05-06得票数 0
我使用用户ID键连接具有相同列/列名的两个数据帧(a，b)，并且在连接时，我必须提供后缀字符，以便创建它。下面是我使用的命令：
a.join(b,how='inner', on='userId',lsuffix="_1")
如果我不使用这个后缀，我会得到错误。但我不希望列名发生变化，因为这会在运行其他分析时导致问题。因此，我想从结果数据帧的所有列名中删除这个"_1“字符。有没有人能给我一个有效的方法来删除Pandas数据帧中所有列名称的最后两个字符？
谢谢
浏览 3提问于2016-05-06得票数 5
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使用Pandas数据帧，有没有一种方法可以扁平化groupby操作的结果，而不必使用临时数据帧，然后将其合并到原始数据帧中？ 假设我需要创建一个依赖于聚合操作的"result“列，就像这个场景： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'box': [1,1,1,2,2,3,3,3,3], 'item': ['apple', 'durian', 'pear', 'orange', 'banana', 'apple',
浏览 82提问于2020-05-04得票数 2
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我有两个数据帧，除了额外的一到两行之外，它们是完全相同的。如何将它们连接到一个数据帧中，而只将新条目添加到原始数据帧中？ 我尝试过使用pandas来做这件事，但我只能将它们连接在一起，我想不出一种只保留新条目并将它们添加到原始条目上的方法。 会很感谢你的帮助。
浏览 5提问于2020-08-28得票数 0
1回答
我想使用django模型方法作为静态函数。更具体地说，我想在我的表Patient的一个实例上使用一个名为age的模型方法，如下所示，但我还想使用pandas apply函数将age函数应用于pandas数据帧中的行。这是可能的吗?还是我必须专门编写另一个函数来处理我的数据帧？
class Patient(models.Model):
pat_id1 = models.AutoField(db_column='Pat_ID1', primary_key=True)
birth_dttm = models.DateTimeField(db_column='
浏览 0提问于2019-12-26得票数 0
我有一个大文件，导入到Pandas中的单个数据帧中。我使用pandas根据数据帧中的行数将文件拆分成多个段。
例如: 10行:文件1获取0:4文件2获取5:9
有没有一种方法可以做到这一点，而不必创建更多的数据帧？
浏览 0提问于2017-11-22得票数 2
我有5个pandas DataFrames，它们表示现有PostgreSQL数据库中通过多对多关系链接的表。我的问题是如何将这些数据帧中的数据插入到数据库中。
到目前为止，我已经使用automap()获取了sqlalchemy ORM对象，但这是遍历每个数据帧行并为该数据行创建一个ORM对象的最佳方法。然后，我想我必须循环遍历每个对象，并使用.add()来映射所有对象之间的关系。
这是最好的方法吗？看起来是多余和低效的。
浏览 1提问于2018-03-29得票数 1
1回答
假设我有一个具有列A, B, C, D, E, F, G, H的pandas dataframe df，并且我想使用一个函数functn来过滤数据帧，该函数接受一个“行”，并根据该行是否满足特定条件返回true或false (假设该函数使用除H之外的每一列)。有没有一种方法可以有效地过滤这个数据帧而不使用又长又难看的lambda？到目前为止，我的解决方案如下所示：
df = df[df.apply(functn, axis=1)]
但这种方法似乎非常慢，即使对于有15k行的帧也是如此。有没有一种干净有效的方法来使用用户定义的python函数而不是lambda或查询来过滤pandas数据帧？
注
浏览 17提问于2017-12-14得票数 2
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1回答
我遇到了一个问题，熊猫的GroupBy.apply和GroupBy.aggregate给出了不同形状的结果，当分类数据缺少值时。aggregate保留所有“已知”类别，但apply只保留数据中存在的类别。
下面是一个简化的示例：
import pandas as pd
import numpy as np
# `missing` has 'b' category but no data uses it.
missing = pd.Categorical(list('aaa'), categories=['a', 'b'])
d
浏览 2提问于2015-05-14得票数 2
我正在尝试导入excel并使用pandas read_excel函数创建数据帧。
问题是，我只需要使用从excel开始的C到F列和第17行。如何在pandas中仅选择excel文件的那部分并将其转换为数据帧？
谢谢！
浏览 0提问于2020-03-21得票数 0
我有两个pandas数据帧，每个都有不规则的时间序列数据。
我想按时间合并/加入这两个帧。
我还想为通过连接过程添加的任何“新”行向前填充frame2的其他列。我该怎么做呢？
我试过了：
df = pd.merge(df1, df2, on="DateTime")
但这只会留下一个具有匹配时间戳行的帧。
如果您有任何想法，我将不胜感激！
浏览 1提问于2014-11-14得票数 7
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