获取数据帧熊猫的索引值
是指在使用Python的数据分析库pandas时，获取数据帧（DataFrame）中的索引值。索引值是数据帧中每一行的唯一标识符，可以用于定位和访问数据。
在pandas中，可以使用以下方法来获取数据帧熊猫的索引值：
index属性：通过访问数据帧的index属性，可以获取数据帧的索引值。例如，假设数据帧的变量名为df，可以使用df.index来获取索引值。reset_index()方法：reset_index()方法可以将数据帧的索引重置为默认的整数索引，并将原来的索引作为一列添加到数据帧中。通过使用reset_index()方法，可以获取包含索引值的新列。例如，df.reset_index()将返回一个新的数据帧，其中包含原数据帧的索引值作为新的列。iloc方法：iloc方法可以通过整数位置来获取数据帧中的行。通过使用iloc方法，可以获取指定行的索引值。例如，df.iloc[0]将返回数据帧中第一行的索引值。loc方法：loc方法可以通过标签名来获取数据帧中的行。通过使用loc方法，可以根据标签名获取行的索引值。例如，df.loc['label']将返回标签名为'label'的行的索引值。
以上方法可以根据具体的需求获取数据帧熊猫的索引值。在实际应用中，可以根据索引值进行数据的筛选、切片和操作等操作。
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我有一个数据帧df，如下所示：
Col1 Col2
0 1 T
1 1 B
2 3 S
3 2 A
4 1 C
5 2 A
etc...
我想创建两个数据帧: df1是一个10行的随机样本，其中Col2=='T‘。df2是df减去df1中的行数。
浏览 0提问于2015-09-21得票数 7
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2回答
我一直在通读文档，许多解释和示例都认为levels是理所当然的。文档中缺少对数据结构和定义的基本解释。
数据帧中的级别是什么？MultiIndex索引中的级别是什么？
浏览 4提问于2017-07-21得票数 24
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我想根据一个数据帧中是否存在匹配的记录来获取另一个数据帧的记录。
在SQL中：select a.* from a where exists (select * from b where b.id = a.id)或简单的select a.* from a join b on id
与相关
浏览 2提问于2016-03-16得票数 0
2回答
我有一个包含5000行的timeseries数据帧(df_ohlc_OTF)。我还有一个listner，它接收1到1行(df_latest_OTF_candle)。当我收到一行时，我希望删除最旧的行，并将新行添加到数据帧中。 现在，我使用如下的Concat函数来完成此操作： if len(df_ohlc_OTF.index)>5000:
df_ohlc_OTF = df_ohlc_OTF.drop(df_ohlc_OTF.index[0], axis='index') # remove oldest row
df_ohlc_OTF = pd.concat([
浏览 15提问于2020-10-10得票数 0
熊猫数据帧可以根据其列的值进行排序，但我想按照不想添加到数据框架中的系列的值对数据帧进行排序--尽管它具有相同的索引。
我通过将该系列添加到数据框架(作为一个列)、排序和再次删除该列来排序数据帧。在示例代码中，nprojnpercent是我的数据框架，total是我的系列：
nprojnpercent["total"]=total
nprojnpercent.sort_values(by="total",ascending=False,inplace=True)
nprojnpercent.pop("total")
很管用，但对我来说很奇怪。是否
浏览 2提问于2016-04-16得票数 2
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1回答
我有一个大约50,000行长的数据框，并且正在尝试基于列表提取行的子集。我已经确认我的列表c有我想要提取的行的所有正确的id名称，并且所有这些id都在我的原始数据框架中，但是当我使用loc将行提取到新的数据框架中时，它只提取了我在列表c中标识的id的大约一半。pandas中的loc函数在较小的测试中工作得很好，但我不明白为什么它不能在我的较大的数据框架上工作。会不会是因为我的索引既有数值又有基于字符串的值？
有没有什么想法可以解释为什么会发生这种情况，或者使用loc函数的替代方法呢？
这是我的代码：
c = ['a','b','f','h
浏览 3提问于2018-02-07得票数 0
1回答
数据帧有2列：old_path和new_path。数据帧可以包含数百行。
该脚本遍历文件列表。
对于列表中的每个文件，请检查其文件夹路径的任何部分是否与old_path列中的值匹配。如果匹配，则将文件的匹配old_path替换为相应的new_path值。
我使用for index, row in df.iterrows():或for row in df.itertuples():实现了这一点，但我认为应该有一种更有效的方法来完成它，而不必使用第二个for循环。
任何帮助都是非常感谢的。下面的示例使用df.iterrows()
import pandas as pd
import os
df
浏览 0提问于2018-11-20得票数 2
我有数据帧df -
a b c
0 1 5 0
1 1 6 1
2 1 7 0
3 3 8 0
需要根据-c列进行分组-类似-
a b c
0 [1, 1] [5, 6] [0, 1]
1 1 7 0
2 3 8 0
它可以通过迭代df来完成。还有其他更像熊猫之类的方式吗？
浏览 6提问于2021-05-05得票数 1
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2回答
我将通过以下方式创建一个带有Multiindex的pandas数据帧 import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(columns=['time','features','A','B','C'])
df['time'] = np.repeat(np.arange(5), 3)
df['features'] = np.tile(['p','q','r'],5)
df
浏览 23提问于2019-01-30得票数 1
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4回答
我正在寻找一种有效的方法来从从pd.DataFrame创建的字典列表中删除零。举个例子：
df = pd.DataFrame([[1, 2], [0, 4]], columns=['a', 'b'], index=['x', 'y'])
df.to_dict('records')
[{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 0, 'b': 4}]
我想要的是：
[{'a': 1, 'b': 2}, {'b
浏览 2提问于2016-12-15得票数 5
2回答
我从网上获取数据，并将这些数据存储在pandas数据帧中。但问题是数据帧的格式并不是每次都相同，主要是行数。 Print(df.shape)
Output: (100, 9) -- Print(df.shape)
Output: (33, 9) -- Print(df.shape)
Output: (153, 9) -- Print(df.shape)
Output: (148, 9) 您能告诉我如何使用iloc[]只选择倒数第二行或倒数第二行的任意特定单元格吗
浏览 140提问于2021-03-26得票数 0
3回答
当我尝试按行合并两个数据文件时，执行：
bigdata = data1.append(data2)
我得到以下错误：
异常:索引不能包含重复的值！
第一数据帧的索引从0到38开始，第二数据帧的索引从0开始到48。我不明白在合并之前必须修改其中一个数据帧的索引，但我不知道如何修改。
谢谢。
以下是两个数据文件：
data1
meta particle ratio area type
0 2 part10 1.348 0.8365 touching
1 2 part18 1.558 0.8244 single
2
浏览 3提问于2011-10-15得票数 28
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2回答
如何为熊猫数据帧的每一列返回最后一个非nan值的行索引位置，并将这些位置作为熊猫数据返回？
浏览 3提问于2014-08-18得票数 5
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2回答
我希望我的数据帧从索引1开始，而不是0。但不知何故，我还是不明白：
In[1]: df = pd.DataFrame([[4,7],[10,11],[7,2]],columns=['one', 'two'])
In[2]: df
Out[2]:
one two
0 4 7
1 10 11
2 7 2
In[3]: df.reindex(range(1,len(df)+1))
Out[3]:
one two
1 10 11
2 7 2
3 NaN NaN
我的第一行到哪里去了？关于rein
浏览 0提问于2015-05-16得票数 10
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3回答
如何从一组元组中过滤数据帧，以使配对是相同的？我需要一种更优雅的写作方式。我尽量不使用merge，因为它会降低效率。 所以我有一个名为tup_list：[('118', '35'), ('35', '35'), ('118', '202')的元组列表，假设每个元组中的第一个元素是A，第二个元素是B，我试图根据这个tup_list过滤我的数据帧，其中的配对需要相同。 原始数据帧： A B
118 35
118 40
35 202
118 1
35 35 根据tup_list过滤后，新的数据帧
浏览 28提问于2018-12-21得票数 4
1回答
我想根据某些变量(数据框架的外部)合并n个数据帧。
让我以一个例子来澄清这个问题。我们有两个数据，详细描述了人口中某些成员的身高和年龄。在最上面，我们给每个数据帧一个数组，每个属性包含一个值(所以数组长度=数据帧中有数值的列数)。考虑以下两个数据框架
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'Age': [3, 8, 4, 2, 5], 'Height':
浏览 5提问于2021-12-06得票数 0
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5回答
如何在熊猫数据帧中删除或禁用索引？
我正在从“用于数据分析的python”一书中学习熊猫，我已经知道我可以使用dataframe.drop删除一列或一行。但是我没有发现任何关于禁用所有索引的方法。
浏览 10提问于2013-08-17得票数 27
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2回答
我正在尝试做一些数据帧操作。我如何获取像这样的数据帧？
2018 data
Age City1 City2
0 5 10
1 6 11
2 8 21
2019 data
Age City1 City2
0 15 20
1 63 21
2 83 41
并像这样创建单独的数据帧
Age 0
2018 2019
City1 5 15
City2 10
浏览 3提问于2019-07-10得票数 2
2回答
大熊猫只满足条件的群体？
、、、
如何仅填充数据帧中不完全为空的组？ 在下面的数据框中，应该只填充具有df.A=b和df.A=c的组。 df
A B
0 a NaN
1 a NaN
2 a NaN
3 a NaN
4 b 4.0
5 b NaN
6 b 6.0
7 b 6.0
8 c 7.0
9 c NaN
10 c NaN 大概是这样想的：if set(df[df.A==(need help here)].B.values) == {np.nan}:。
浏览 11提问于2020-06-19得票数 0
1回答
熊猫合并与布尔索引
、、、
我在Python3.4中使用熊猫来识别两个数据帧之间的匹配。除了最后一列之外，匹配是基于严格相等的，在最后一列中，关闭匹配(+/- 5)很好。
一个数据帧包含许多行，而在本例中，第二个数据帧只是一行。所需的结果是包含第一数据帧的子集的数据帧，如所述，该第一数据帧与该行匹配。
我首先讨论了布尔索引的具体解决方案，但这需要一段时间才能完成所有的数据，所以我尝试了熊猫合并功能。但是，在我的测试数据上，合并的实现甚至更慢。它的运行速度比布尔索引慢2到4倍。
下面是一个测试运行：
import pandas as pd
import random
import time
def make_lsts(l
浏览 3提问于2016-01-26得票数 1
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1回答
熊猫数据不允许上调指数
、、、
我使用只保留数据value的某些行(在一个列中值与某个regex模式匹配的行)。
为此，我正在构建一个索引列表，以在循环中检查每一行是否与模式匹配：
for index, row in combined_csv.iterrows():
if re.match(regex_files_to_keep, row['commit_file']):
indices_to_keep.append(index)
因此，返回索引值。
我的数据集存储为CSV文件。它太大了，不能在一段时间内阅读，我使用的是的大块头参数。
应用于第一个块的take工作没有任何问题。但
浏览 0提问于2018-03-20得票数 0
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2回答
我希望检索Pandas数据帧的一个索引位置的日期，并将其粘贴到LineEdit应用程序的PyQt中。
到目前为止，我得到的是：
purchase = sales [['Total','Date']]
pandas_value = purchase.iloc[-1:]['Date'] # last position of the "Date" column
pyqt_value = str(pandas_value)
# This returns :
67 2016-10-20
浏览 1提问于2016-10-23得票数 2
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1回答
我从互联网上得到了一段代码，用来分解熊猫数据框架的分类列，但我很难理解它，因为我刚接触过python。
请有人逐行解释一下下面的代码。
train和test是按顺序排列的熊猫数据帧。
for (train_name, train_series), (test_name, test_series) in zip(train.iteritems(),test.iteritems()):
if train_series.dtype == 'O':
#for objects: factorize
train[train_name], tmp_in
浏览 0提问于2016-03-14得票数 2
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当我使用一些库时，我得到一个错误信息
AttributeError: 'SingleBlockManager' object has no attribute 'to_dense'
to_dense是一种用于数据帧的方法，因此我假设在我的例子中SingleBlockManager应该是一种数据帧。有没有人知道Pandas中的SingleBlockManager是什么，这样我就可以猜出我的错误在哪里了？这是错误消息的最后一点。
/users/xx/xxxx/pyenvs/xx/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.16.2+xx
浏览 20提问于2016-07-29得票数 1
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3回答
基本的基本问题，但不能正确处理。我试着按分数排序，然后得到与高分相关的顶级名称。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'score' :[1,5,7,999], 'name':['jack','jill','chris','kevin']})
df.sort_values(by= 'score', ascending=False, inplace=True)
df
df.name[0]
然而，使用这种方法，我得到的是Jack而不是Kevin，
浏览 6提问于2017-08-25得票数 0
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2回答
我有不同的时间序列熊猫数据帧，看起来像：
数据‘F_NQ’=
OPEN HIGH LOW CLOSE VOL OI P R RINFO DATE
1996-04-10 12450 12494 12200 12275 2282 627 0 0 0 1996-04-11 12200 12360 12000 12195 1627 920 0 0 0
我将它们合并到一个数据帧中，以便可以使用concat mergeData = pd.concat(data, axis=1, keys=data.
浏览 0提问于2016-10-04得票数 0
我从pandas.datareader中提取数据，不能按索引访问数据。下面是生成具有单个日期索引行的dataframe的代码：
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
tdata = data.DataReader('SPY', 'iex', '2018-03-23', '2018-03-23')
现在，print(tdata)按预期返回数据：
open high low close volume
date
浏览 0提问于2018-04-01得票数 2
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我合并了两个数据帧，每个数据帧都有一个日期时间类型的索引，因此得到的数据帧的行数比原来的多。这两个数据帧具有相同数量的记录，每个和相同的索引值。看一下--我发现同一索引上有重复的记录--这是一个已知的问题吗？
守则：
df_merged = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True)
浏览 2提问于2022-01-18得票数 0
1回答
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧，但是我得到了以下错误； "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上，我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB)，我计划将每个熊猫数据帧转换为dask，然后将它们全部附加到一
浏览 18提问于2019-07-02得票数 2
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2回答
我有一个数据帧列表，我想要合并到一个数据帧中。
数据帧:具有相同列名的列表具有不同的索引，反之亦然。每个数据帧有1行，80列，列表的总长度为8,000个数据帧。
下面是我的数据帧列表的缩小示例：
import pandas as pd
u = pd.DataFrame(data=[[1, 2, '111']], columns = ['a', 'b', 'id'])
u = u.set_index('id')
v = pd.DataFrame(data=[[3, 4, '222']], colu
浏览 0提问于2018-10-11得票数 0
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2回答
熊猫将时间间隔重叠到时间序列
、、、、
我有一个pandas数据帧，其中包括在某些点重叠的时间间隔(图1)。我需要一个具有从第一个start_time开始到最后一个end_time结束的时间序列的数据帧(图2)。我必须在重叠的时间间隔上对VIS值求和。我想不通了。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2021-10-12得票数 0
我有两个数据:一个包含公司及其相应的文本。课文列在清单上
**supplier_company_name Main_Text**
JDA SOFTWARE ['Supply chains','The answer is simple -RunJDA!']
PTC ['Hello', 'Solution']
第二个数据是从公司网站上提取的文本。
Company Text
0 JDA SOFTWARE About | JD
浏览 0提问于2019-05-03得票数 1
2回答
我正在寻找这些方法的时间复杂性，它是数据帧n中行数的函数。
另一种问这个问题的方法是:熊猫树中的数据索引(使用log(n)时间查找ups)还是哈希表(具有固定时间查找)？
问这个问题是因为我想要一种基于自定义索引的固定时间查找数据帧中行的方法。
浏览 8提问于2019-11-15得票数 6
1回答
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。
-原始帖子
我有一个中等大小的数据要处理(大约200k行，大约40列)。我已经优化了很多代码，但我现在唯一的麻烦就是连接列。
我以一种不幸的结构接收数据，需要以某种方式提取数据，然后将其全部放入数据帧中。
基本上我一次提取2个数组(每个200k行长)。一个数组是时间戳，另一个数组是值。
在这里，我创建了一个dataframe，并使用时间戳作为索引。
当我提取第二个数据块时，我执行相同的
浏览 0提问于2017-10-16得票数 2
1回答
如何从切片的数据文件中获得正确的行？
为了说明我的意思，请看下面的代码示例：
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
data=pd.DataFrame()
data['one']=range(0,1000)
data['p1']=data['one']+1
data['p2']=data['one']+2
label=data['p1']%2==0
浏览 6提问于2022-03-02得票数 2
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2回答
在数据帧中查找最小时间值
、、、、
我试图在DeviceID的数据帧中找到最小的时间值，它等同于旅行的起点。该值应为时间范围内的最低值，例如11:00:00 - 13:00:00 (午餐时间高峰时间- LT_Peak)。
类似地，我还必须运行一个命令来查找最大时间值，这将等同于一次旅行的终点。
我将需要在所有DeviceID的整个数据帧中应用此命令，并找到每个数据帧的起点和终点。
我尝试过使用这个函数：Start = df4.loc[df.Time>0, 'Time'].idxmin() End = df4.loc[df.Time>0, 'Time'].idxmax()
但是我得到了
浏览 0提问于2019-08-27得票数 0
3回答
我设置了一个熊猫数据框架，除了我的数据外，它还使用如下的MultiIndex存储相应的数据单元：
Name Relative_Pressure Volume_STP
Unit - ccm/g
Description p/p0
0 0.042691 29.3601
1 0.078319 30.3071
2 0.129529 31.16
浏览 3提问于2019-03-27得票数 1
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我对Python很陌生，并试图从另一个数据帧中添加列。我有两个数据框架：
数据帧A: i=索引
i | A | B | C
0 | 1 | 7 | 4
1 | 3 | 2 | 5
2 | 1 | 4 | 4
0 | 9 | 2 | 7
1 | 8 | 2 | 4
2 | 1 | 3 | 8
数据帧B: i=索引
i | X | Y | Z
0 | c | f | g
1 | k | j | i
我希望我的结果数据文件看起来像：
i | A | B | C | X | Y | Z
0 | 1 | 7 | 4 | c | f | g
1 | 3 | 2 | 5 | c | f
浏览 0提问于2018-06-25得票数 2
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3回答
我有一个名为pd的Pandas数据帧，我使用以下命令提取该数据帧其中一列中的唯一值的数量：
b = df.groupby('Region').size()
B是一个Pandas系列对象，如下所示：
In [48]: b
Out[48]:
Region
0 8
1 25
11 1
2 41
3 23
4 15
5 35
6 24
7 27
8 50
9 55
N 10
我正在尝试绘制此系
浏览 4提问于2013-10-03得票数 9
回答已采纳
我有一个数据帧all_data，它显示了5年来一年中每个月黑碳浓度的平均值。数据帧指数是每个月的最后一天(yyyy-mm-dd)。我希望按年对数据进行重新采样，并使用每年(而不是每月)的最小值构建新的数据框架。这是我所做的： all_data.resample('1Y').min() 但是，这将返回一个包含每年最后一个月的数据帧，我希望返回出现最小值的特定月份。我不确定有没有什么好的建议。
浏览 39提问于2021-04-05得票数 0
我需要做大量的数据帧切片，并将片中列的值更新到现有值和常量之间的最小值。我的当前代码如下
for indices value in list_of_slices:
df.loc[indices,'SCORE'] = df.loc[indices,'SCORE'].clip(upper=value)
这是相当有效的，而且比我在一开始使用的apply方法要快得多，但是对于一个大列表来说还是有点太慢了。
我希望能够编写df.loc[indices,'SCORE'].clip(upper=value, inplace=True)以节省两次切片，但这是
浏览 0提问于2021-03-17得票数 1
1回答
在测试数据相等性时，索引编号重要吗？我有两个完全相同的数据和列。唯一的区别是，每一行的索引号是不同的，而equals方法返回一个False。我怎么才能避开这一切？这是我的数据帧
A B
0 87 54
1 87 75
2 87 22
3 87 69
A B
418 87 69
107 87 54
108 87 75
250 87 22
浏览 1提问于2015-10-19得票数 2
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1回答
我有一个字典名称date_dict，以datetime日期为关键字，值对应于观察值的整数计数。我将其转换为稀疏序列/数据帧，并希望将其加入或转换为具有连续日期的序列/数据帧。讨厌的列表理解是我的技巧，目的是绕过这样一个事实，即pandas显然不会自动将datetime date对象转换为适当的DateTime索引。
df1 = pd.DataFrame(data=date_dict.values(),
index=[datetime.datetime.combine(i, datetime.time())
浏览 1提问于2012-11-14得票数 17
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1回答
熊猫系列应用方法
、、
我一直在使用熊猫应用的方法，用于系列和数据，但我显然仍然遗漏了一些东西，因为我被一个简单的函数所困扰，我正在尝试执行。
我就是这么做的：
def minmax(row):
return (row - row.min())/(row.max() - row.min())
row.apply(minmax)
但是，这将返回一个全零级数。例如，如果
row = pd.Series([0, 1, 2])
然后
minmax(row)
按需要返回0.0、0.5、1.0。但是，row.apply(minmax)返回0、0、0。
我相信这是因为这个系列是ints的，整数除法返回0。但是我不明白，
浏览 3提问于2016-06-09得票数 2
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1回答
如何在熊猫中复制这个问题？
SELECT (SELECT COUNT(1) FROM table t1 WHERE t1.full_name = t2.full_name) FROM table t2;
我希望计数具有相同值的行数，并将值保存到数据帧中。
到现在为止我试过的是
df.full_name.values_count()
它返回一个唯一值列表，然后我尝试将其合并到原始数据库(使用df.merge)，但没有成功。
浏览 2提问于2014-08-04得票数 0
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3回答
我有两个数据帧，如下所示: df1和df2。我想要创建第三个数据，即df，如下所示。怎样才是合适的方法呢？
df1={'id':['a','b','c'],
'val':[1,2,3]}
df1=pd.DataFrame(df)
df1
id val
0 a 1
1 b 2
2 c 3
df2={'yr':['2010','2011','2012'],
'val':[4,5,6]}
df2
浏览 9提问于2022-08-18得票数 0
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2回答
我想用序列过滤一个大的数据帧。我听说连接/合并是最快的方法。我想使用序列中的值(而不是索引)来过滤数据帧的索引。以下是我的代码和错误
pd.merge(df_customer, interested_customers, left_index=True, how='inner')
错误：
ValueError: can not merge DataFrame with instance of type <class 'pandas.core.series.Series'>
以下是连接函数：
df_customer.join(interested_cu
浏览 0提问于2017-07-13得票数 0
2回答
给熊猫迭代组的散点图上色？
、、、、
我有一个数据帧，它的坐标在一列，方向在另一列： ? 我尝试分散绘制坐标，然后根据它们的方向对它们进行着色： for row in df.itertuples():
x, y = row.coords[:,1], row.coords[:,0]
plt.scatter(x,y, c=df.orientation) 这将很好地绘制坐标，但不会绘制方向，因为它仍然在itertuple循环中。有没有人知道如何解决这个问题？
浏览 26提问于2020-06-21得票数 0
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2回答
我有两个行数相同的数据帧: 1434，我想将它们连接在轴1之间：
res = pd.concat([df_resolved, df1], axis=1)
这两个数据帧没有任何同名的列。我想加入他们就像：
df1: df2:
col1 col2 | col3 col4
1 0 | 9 0
6 0 | 0 0
=
concatenated_df:
col1 col2 col3 col4
1 0 9 0
6 0 0 0
这在这样一个小示例中很好，但由于某种原因，如果我在原始数据集上尝试使用它，就会得到许多NaN行
浏览 0提问于2017-08-30得票数 3
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我有一个数据帧，如下所示：
import pandas as pd
datelisttemp = pd.date_range('1/1/2014', periods=3, freq='D')
s = list(datelisttemp)*3
s.sort()
df = pd.DataFrame({'BORDER':['GERMANY','FRANCE','ITALY','GERMANY','FRANCE','ITALY','GERMANY
浏览 1提问于2014-07-09得票数 16
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