根据首选项选择列(Pandas DF)
根据首选项选择列(Pandas DF)是指在使用Python的数据分析库Pandas时，根据用户指定的首选项选择特定的列。Pandas是一个强大的数据处理工具，可以用于数据清洗、转换、分析和可视化等任务。
在Pandas中，数据通常以DataFrame的形式进行处理。DataFrame是一个二维表格，类似于Excel中的数据表，它由行和列组成。根据首选项选择列是指根据用户的需求，从DataFrame中选择指定的列进行操作和分析。
在Pandas中，可以使用以下方式根据首选项选择列：
- 使用列名：可以通过指定列名来选择列。例如，如果DataFrame中有"column1"和"column2"两列，可以使用df['column1']来选择"column1"列。
- 使用列索引：可以通过指定列的索引位置来选择列。例如，如果DataFrame中有3列，可以使用df.iloc[:, 0]来选择第一列。
- 使用布尔条件：可以使用布尔条件来选择满足条件的列。例如，可以使用df[df['column1'] > 0]来选择"column1"列中大于0的行。
- 使用列的数据类型：可以根据列的数据类型选择列。例如，可以使用df.select_dtypes(include=['int'])来选择所有整数类型的列。
根据首选项选择列在数据分析和处理中非常常见，可以根据具体的需求选择不同的列进行进一步的操作和分析。以下是一些应用场景和腾讯云相关产品的介绍链接：
- 应用场景：
- 数据清洗和预处理：选择需要清洗和处理的列，去除无效数据或异常值。
- 特征选择和提取：选择与目标变量相关的列，用于建模和预测。
- 数据分析和可视化：选择需要分析和可视化的列，进行统计和图表展示。
- 腾讯云相关产品：
- 腾讯云数据万象（COS）：提供云端对象存储服务，可用于存储和管理大规模数据。
- 腾讯云数据分析（CDP）：提供数据分析和处理服务，支持大规模数据的存储、计算和分析。
- 腾讯云人工智能（AI）：提供各类人工智能服务，如图像识别、自然语言处理等，可用于数据分析和处理中的智能化需求。
以上是根据首选项选择列(Pandas DF)的完善且全面的答案，希望能对您有所帮助。
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3回答
我不明白pandas DataFrame filter。
设置
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[
['Hello', 'World'],
['Just', 'Wanted'],
['To', 'Say'],
['I\'m', 'Tired']
]
)
问题
df.filter([0], regex=r'(Hel|Just)&
浏览 6提问于2016-05-06得票数 13
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我练习python已经有一段时间了，刚刚开始接触pandas，开始学习数据帧。我知道df.drop()会根据某些要求删除列/行，并生成一个新的df。我想知道，有没有一种方法可以将这些被删除的列/行分配给一个新的变量以用于日志记录？
import pandas as pd
L = ["a","b","c","d","a","a"]
df1 = pd.DataFrame(L)
df1.columns = ['letter']
#print(df1)
df2 = df1.drop(df1
浏览 17提问于2018-01-13得票数 2
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所以我现在对Pandas有了很好的了解，我正在尝试分析一个CSV文件，但是我希望做一些不同的事情，在这里我看的不是一行和一列，而是一行和两列，目的是根据CSV文件来扩展列的数量。
我的代码是：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("UNdata_Export_20180402_123348163.csv")
df = df.set_index(["Country or Area"])
df3 = df[df.columns[0:3]]
df3=df.loc["Australia"]
print(df3)
所
浏览 0提问于2018-04-09得票数 2
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2回答
早上好，我试着用另一个数据集(实际上是csv文件)创建一个新的数据格式。在下面的代码中，我将df[1]和df[3]放在一起，因为我打算创建一个新的数据集，其中只有csv文件的这两列(第二和第四列) P.S:原始数据集包含75列**
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'C:\Users\krist\OneDrive\Área de Trabalho\Programação\Python\NFe_E_V3_00626708_20220801_20220830.csv', encoding='latin1', sep=
浏览 6提问于2022-09-14得票数 0
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我有一个很大的CSV文件，有100列。为了说明我的问题，我将使用一个非常基本的例子。
假设我们有一个CSV文件。
值d f 975 f01 5 1 976 F 4 2 977 d4 1 3 978 B6 0 4 979 2C 0
我想选择一个特定的列。
import pandas
data = pandas.read_csv("ThisFile.csv")
为了选择我使用的前2列
data.ix[:,:2]
为了选择不同的列，如第二和第四列。我该怎么办？
还有一种方法可以通过重写CSV文件来解决这个问题.但这是一个很大的文件，所以我要避免这样做。
浏览 0提问于2014-03-14得票数 15
我有一个由115个列组成的dataframe，我需要使用df.info()来显示数据类型和空值，但是当使用代码时，我得到了以下内容：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 25979 entries, 0 to 25978
Columns: 115 entries, id to BSA
dtypes: float64(96), int64(9), object(10)
memory usage: 22.8+ MB
是否有方法显示所有列的详细信息？
浏览 0提问于2021-05-07得票数 1
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在Python的pandas中，如果我有一个具有n列的DataFrame，并且我想将满足某些条件的行保留在特定的列中，我只需输入：df[df.column1 > 0]，我找不到在Julia pandas中执行此操作的正确语法。
浏览 2提问于2017-11-29得票数 0
我有一个这样的Pandas Dataframe：
id cat1 cat2 cat3 num1 num2
1 0 WN 29 2003 98
2 1 TX 12 755 76
3 0 WY 11 845 32
4 1 IL 19 935 46
我想找出cat1和列cat3、num1和num2之间的关系，或者cat1和num1和num2之间的关系，或者cat2和cat1, cat
浏览 5提问于2017-02-09得票数 5
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5回答
我只想对数据帧中所有列的负数求和。 我看过这个帖子：Pandas: sum up multiple columns into one column 我的数据如下所示： 但我只想对负数求和。我该怎么做呢？
浏览 56提问于2019-02-27得票数 0
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1回答
我试着用熊猫做一些数据处理。我有一个带有两列x,y的excel文件。x中的元素数对应于它与列y中的元素所做的连接数(n_arrows)。列x中唯一元素的数量对应于唯一点的数量(n_nodes)。我想要做的是用column x中的唯一元素和column y中的元素生成一个随机数据帧(10^4次)？我想要处理的代码附在一起了。如有任何建议，将不胜感激
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('/home/amit/Desktop/playing_with_pandas.csv')
num_nodes = df.
浏览 1提问于2018-04-16得票数 1
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1回答
我正在尝试groupby一个pandas DataFrame，并从一个列中计算分位数和聚合。
下面是一个示例DataFrame：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'id': [1, 1, 1, 2],
'cat': ['p','p','p','n'],
'num': [5, 10, 1
浏览 4提问于2022-05-17得票数 0
对于当前的项目，我计划对包含两个列/对象df['Policies']和df['ProCon']的Pandas DataFrame进行winsorize。这意味着应该剔除集合中最高端和最低端的异常值。
窗口整理应根据df['ProCon']部分中显示的值在0.05和0.95进行，同时应在发现异常值的情况下剪切这两个列。
但是，下面的代码不接受对def winsorize_series(df['ProCon']):行中'ProCon‘列的直接引用，从而产生有关无效语法的错误。
有没有什么聪明的方法来表明ProCon应该是win
浏览 2提问于2020-08-16得票数 0
3回答
假设我有以下玩具dataframe：
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])
# print dataframe.
df
我创建了一个空列，我想
浏览 1提问于2019-08-15得票数 4
1回答
根据评论，我更新了以下信息，使之更加清晰：
我有下面的dataframe (它有38列，这是最后几列)：
Col # 33 34 35 36 37 38
id 09.2018 10.2018 11.2018 12.2018 LTx LTx2
123 0.505 0.505 0.505 0.505 33 35
223 2.462 2.464
浏览 3提问于2017-12-22得票数 0
我正在尝试使用pandas读取Excel文件，但我的列和索引已更改：
df = pd.read_excel('Assignment.xlsx',sheet_name='Assignment',index_col=0)
Excel文件：
Jupyter笔记本电脑：
浏览 8提问于2019-11-18得票数 2
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Pandas数据帧有5列，其中包含“验证器”。我想删除所有包含'verified‘的列，除了名为’verified_90‘的列(Pandas dataframe)。我正在尝试下面的代码，但它正在删除包含该特定单词的所有列。 列名: verified_30 verified_60 verified_90 verified_365 logo.verified。verified.at等 ‘ df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Test')))] ‘
浏览 37提问于2021-09-30得票数 0
1回答
我有一个大约50列、>100行的pandas数据帧。我想选择列'col_x'，'col_y' where 'col_z' < m。有没有一种简单的方法可以做到这一点，类似于df[df['col3'] < m]和df[['colx','coly']]，但组合在一起？
浏览 2提问于2017-12-30得票数 3
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2回答
我只想得到索引列。
import pandas as pd
df1=pd.read_csv(path1, index_col='ID')
df1.head()
VAR1 VAR2 VAR3 OUTCOME
ID
28677 28 1 0.0 0
27170 59 1 0.0 1
39245 65 1 0.0 1
31880 19 1 0.0 0
41441 24 1 0.0 1
我可以得到很多专
浏览 4提问于2017-05-15得票数 1
回答已采纳
使用Pandas DataFrame、df和函数，如下所示 def code(x):
for item in x:
if x in [21,32]:
return'Cat A'
elif x in [22,34]:
return"Cat B"
else:
print ('sorry') 我有一个DataFrame df，它有一个包含数字的列('Ref') df =
**Document No**
浏览 3提问于2020-06-20得票数 0
回答已采纳
我有一个Pandas dataFrame对象train_df，它有一个名为"ColA“的列和一个"ColB”列。它是使用read_csv从带有列标题的csv文件中加载的
当我编码时，我得到了相同的结果：
pd.crosstab(train_df['ColA'], train_df['ColB'])
或
pd.crosstab(train_df.ColA, train_df.ColB)
这两种选择列的方式有什么区别吗？
当我请求打印类型时，它是相同的：pandas.core.series.Series
浏览 22提问于2019-11-05得票数 0
1回答
直方图相关性特定列
、、、、
我有一个有36列的csv文件，我想保持一列不变，并找到它与其余35列之间的直方图相关性，但我不知道如何选择这一列 我已经制作了一个由4列和4行组成的原型csv文件。http://www.filedropper.com/finalcombine 谢谢。 import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
df = pd.read_csv('D:\\Project\\database\\FinalCombin
浏览 13提问于2020-01-12得票数 1
3回答
我有一个pandas数据帧，它大约有100列，我想计算一行每列中的字符数。
在Excel中，我会做类似(Len(Concat(A2:CA2))的事情
df['newcolumn'] = ? in Pandas Python
浏览 9提问于2019-07-10得票数 2
回答已采纳
我使用pandas模块从.csv文件中读取数据。
我可以编写以下代码来提取属于单个列的数据，如下所示：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('somefile.tsv', sep='\t', header=0)
some_column = df.column_name
print some_column # Gives the values of all entries in the column
但是，我现在尝试读取的文件有5000多列，并且写出了以下语句
some_column = df.column_name
现在是
浏览 2提问于2016-11-25得票数 3
回答已采纳
1回答
我试图在pandas.DataFrame中创建一个加权列
我有一个python dictionary，键是pandas.DataFrame列名，值是相应的权重。
我想创建一个基于dictionary和引用pandas.DataFrame列值加权的新列。
考虑到我的dictionary配置会改变并包含“错误配置”，有什么有效的方法来做到这一点呢？
为例：
import pandas as pd
import numpy as np
weights = {'IX1' : 0.3, 'IX2' : 0.2, 'IX3' : 0.4, '
浏览 1提问于2019-02-14得票数 3
回答已采纳
我仍然在学习Python和Pandas，可能需要一些帮助。我想在现有的DataFrame中创建一个新列。
当前DataFrame：
bballData = {'Name':['Joel', 'Cole', 'Duncan'],
'Team':['PHI', 'ORL', 'MIA'],
'Home':['PHI', 'PHI', 'MIA'],
'A
浏览 4提问于2022-01-20得票数 0
回答已采纳
我有一个有两个列的dataframe，我想要转换成数字类型。我使用以下代码：
df[["GP","G"]]=df[["GP","G"]].apply(pd.to_numeric)
Python返回以下错误消息：
File "C:\Users\Alexandros_7\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4157, in _apply_standard
results[i] = func(v)
File "C:\Users\Alex
浏览 6提问于2016-09-27得票数 1
1回答
我有一个Pandas数据帧，其中一列包含字符串I。我使用idxmax()返回找到的is的索引，但由于数据超过一百万行，因此需要花费大量时间进行搜索。有没有什么有效的方法可以减少搜索的时间？我目前还没有对ID进行排序。
浏览 0提问于2018-05-12得票数 0
我有一个值列表，其中包含我想要用于pandas DataFrame的每一行的列索引。如何将此列标签列表映射到DataFrame的每一行？ 如果我只是使用列表对DataFrame进行索引，则整个列表将应用于每一行，如下所示。 In [10]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,2), columns=list('AB'))
In [11]: df
Out[11]:
A B
0 -0.082240 -2.182937
1 0.380396 0.084844
2 0.432390 1.519970
浏览 22提问于2019-01-18得票数 2
回答已采纳
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
我有一个包含“年份”列的熊猫数据框。但是，由于外部合并，一些行具有np.NaN值。因此，pandas中列的数据类型被转换为float64而不是integer (integer不能存储NaNs?)。接下来，我想将数据帧存储在postGreSQL数据库中。为此，我使用：
df.to_sql()
一切正常，但是我的postGreSQL列现在是"double precision“类型，并且np.NaN值现在是null。这一切都是有意义的，因为输入列类型是float64而不是整数类型。
我想知道是否有一种方法可以将结果存储在具有nans的整型列中。
示例
Ami的回答的结果：
浏览 2提问于2018-05-18得票数 3
我正在尝试使用Pandas更新csv文件中所有行的最后一个列值。但在更新值的同时，其他列值也在下降。
file = r'Test.csv'
# Read the file
df = pd.read_csv(file, error_bad_lines=False)
# df.at[3, "ingestion"] = '20'
df.set_value(1, "ingestion", '30')
df.to_csv("Test.csv", index=False, sep='|')
浏览 0提问于2018-08-23得票数 1
我想知道如何在数据框中使用编号而不是名称来选择特定的列？
在Pandas中就像这样：
df = df.iloc[:,2]
有可能吗？
浏览 1提问于2018-06-18得票数 8
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来自Pandas文件：
result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')
如果没有两次包含公共列，我如何执行concat操作？我只想把它们包括一次。在本例中，B和D列在concat之后重复两次，但具有相同的值。
浏览 1提问于2020-11-16得票数 1
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2回答
是否有更好的方法来创建一个与“目标”列相匹配的列？
我搜索了Stack的答案，但似乎没有人需要知道如何做到这一点。也许从一个完全愚蠢的角度来看(我的大脑可能一直处于Stata模式，因为我的老板就是这么想的，他要求我创建这个新的“输出”变量)。
A <-c("bears", "bears", "na", "pandas", "pandas", "bears", "pandas")
B <-c("bears
浏览 0提问于2018-06-07得票数 0
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1回答
我有一个dataframe，其中没有几个列是对象，我希望将其中一个列转换为int列，这样我就可以使用它了。做些计算。但是，当你试图去做的时候，它就是得到了这个错误。
这是我的密码。
给了我错误的代码。
df['Amount in USD']=df['Amount in USD'].str.replace(',', '') #this worked fine
df['Amount in USD']=df['Amount in USD'].astype(int) #but this doesn'
浏览 1提问于2021-02-07得票数 1
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假设我有一个Pandas dataframe df，它包含a、b、c、d…z列。我希望:列d-z为df.groupby('a').apply(my_func())，而列'b' & 'c'保持不变。如何做到这一点？
我注意到Pandas可以通过传递一个dict将不同的函数应用到不同的列。但是我有一个很长的列列表，只是想要设置或提示参数，以便简单地告诉Pandas绕过一些列，并将my_func()应用于其余的列？(否则我必须建立一个很长的字典)
浏览 0提问于2012-10-28得票数 3
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我有带有数组列的熊猫DataFrame：
id,classes,text
71,`["performer_146", "performer_42"]`,`adipiscing urna. molestie `
72,["performer_42"],`a ligula odio elementum, neque suscipit. egestas Maecenas`
73,["performer_146"],`vestibulum orci nec vestibulum, ligula orci et mauris loborti
浏览 0提问于2020-05-07得票数 0
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2回答
函数在熊猫数据帧列中的应用
、、、、
这样做是正确的：
import pandas as pd
def fnc(m):
return m+4
df = pd.DataFrame({"m": [1,2,3,4,5,6], "c": [1,1,1,1,1,1], "x":[5,3,6,2,6,1]})
df
# apply a self created function to a single column in pandas
df["y"] = df['m'].apply(fnc)
df
我试着修改上面的代码。在这里，我需要将列m值添加到
浏览 2提问于2020-07-04得票数 1
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我希望根据另一列的值以及它们在列表中的存在来更新数据帧的列。
import pandas as pd
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'user': ['Bob', 'Jane','Theresa', 'Alice'],
'category': ['black','red','green','yellow']})
lst = ['Jane&
浏览 9提问于2021-03-12得票数 0
2回答
熊猫相关表限制为n行m列
、、、
我知道如何创建一个(可爱的) Pandas关联表，按相关性排列：
c = df.corr().abs()
np.set_printoptions(threshold='nan')
s = c.unstack()
so = s.order(kind="quicksort")
pprint(so)
这太棒了。
问题是，这输出了值的全部矩阵的相关性--对于所有列x所有列，在一个交叉矩阵中。
但是，如果我只想检查一列，比方说，df['m']，它在所有其他列之间的相关性呢？
我需要创建两个数据并检查它们之间的相关性吗？有更快的剧本吗？
浏览 7提问于2016-05-19得票数 2
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我有pandas数据帧，我想要消除列的极值。例如:我有一个叫做df的pandas数据框，还有一个叫做percentage的列。我想根据以下条件过滤出数据框，根据percentage列中的值消除前10个百分位数和最后10个百分位数。 我想把它过滤到10%到90%。 我想到了以下几点， df[(df.percentage > np.percentile(df.percentage, 10 )) & (df.percentage < np.percentile(df.percentage, 90 ))] 这是正确的方法吗？或者有人可以推荐更快的方法吗？
浏览 30提问于2019-04-28得票数 1
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我想将映射应用到Pandas DataFrame，其中一个特定列中的一些行是NaN。这些都是先前映射留下的。
mymap = defaultdict(str)
mymap["a"] = "-1 test"
mymap["b"] = "-2 test"
mymap["c"] = "-3 test"
df[ df["my_infos"].isnull() ] = df["something"].map(lambda ip: map_function(ip, mymap)
浏览 3提问于2016-10-11得票数 3
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2回答
考虑下面是我的数据框架，我希望填充百分比列，将单个标记除以Total，以获得百分比。
Name Marks
0 Total 100
1 Name1 45
2 Name2 65
3 name3 93
4 name4 89
我写了这样的代码
for i in range(0,5):
pcnt=(df['Marks'][i])/(df['Marks'][0])
df['Percentage']=pcnt*100
但是百分比列只为所有行生成0。上面的代码只是一个例子
浏览 0提问于2018-03-10得票数 1
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我有一个csv文件，它有很多列(20+)。我想过滤时间列("mins")，这样它就可以创建60个独立的数据帧，其中包含每分钟的所有数据。我可以使用下面的方法实现它，但是可以使用for循环来实现，而不是重复我自己60次？
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
mins_0 = df[df['mins']==0]
mins_1 = df[df['mins']==1]
mins_2 = df[df['mins']==2]
mins_3 = df[df[
浏览 0提问于2021-06-10得票数 0
2回答
我有一个dataframe，其中int类型的一个列正在存储二进制标志模式：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'flag': [1, 2, 4, 5, 7, 3, 9, 11]})
我尝试以通常的方式(使用二进制和运算符)选择具有值匹配4的行：
df[df['flag'] & 4]
但失败的原因是：
KeyError：“列中没有[Int64Index(0，0，4，4，4，0，0，0，dtype=‘in 64’)]”
如何实际选择与二进制模式匹配的行？
浏览 6提问于2021-06-19得票数 0
回答已采纳
11回答
有了Pandas，您如何实现与Pandas df['col'].unique()相当的功能。
我想列出列中的所有唯一值。
不是SQL类型方式(寄存器模板然后是SQL查询不同的值)。
另外，我不需要groupby，然后是countDistinct，而是想在该列中检查不同的值。
浏览 21提问于2016-09-08得票数 176
回答已采纳
2回答
我有一个熊猫DataFrame，有一些地址，我试图对其进行地理编码。地理编码函数返回Lat，Long的列表。我想将Lat和Long分别分配给Pandas DataFrame中的列。
这是密码。
import geocoder
token = MAPBOX_KEY
def get_geocodes(address):
g = geocoder.mapbox(address, key=token)
geojson = g.json
address = geojson["address"]
coords = [geojson['lat&#
浏览 7提问于2021-12-12得票数 0
我是pandas的新手，我想知道我们是否可以编写一行代码来检查和转换使用lambda的列。 pandas列包含PL和TM之间的值。 其思想是创建函数转换器，以便在“PL123”或“TM123”设置为“missing”时从列中剥离PL。 提前感谢您的帮助！
浏览 23提问于2021-07-06得票数 0
1回答
我正在处理2个csv文件。 在performance文件中:我有关于贷款性能的历史数据(即从1到7个月的loan 110性能，然后是从1到20个月的loan 111性能).in第一个文件我有如下列: A= loan id，B= performance month (1到7)，C=default amount。对于每个贷款is，每个月有1行性能。 我正在尝试创建一个循环，让我知道每个贷款的第一个月都有一个默认值，并将这个月和默认金额复制到我的第二个csv文件中，该文件包含每个贷款I的描述性数据。这个想法是在第二个文件上添加2列，对于每个loanid，检索它们第一次具有默认值的月份。 我正在ju
浏览 15提问于2020-04-12得票数 0
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