DataFrames Python的DataFrame
DataFrames是一种在Python中常用的数据结构，它提供了一种方便且高效的方式来处理和分析结构化数据。DataFrames可以看作是二维的表格，其中每一列可以包含不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。
DataFrames在数据分析和处理中非常有用，特别是在处理大型数据集时。它提供了许多功能强大的方法和工具，使得数据的筛选、排序、聚合、合并、分组和计算统计指标变得更加简单和高效。
DataFrames的优势：
- 灵活性：DataFrames可以轻松处理和操作不同类型的数据，可以执行各种数据转换和清洗操作。
- 易于使用：DataFrames提供了简洁而直观的API，使得数据分析和处理变得更加容易上手。
- 高性能：DataFrames使用了底层的优化技术，能够快速处理大规模数据集。
- 可扩展性：DataFrames可以与其他Python库（如NumPy和Pandas）以及各种数据存储格式（如CSV和Parquet）无缝集成。
DataFrames的应用场景包括但不限于：
- 数据清洗和转换：DataFrames提供了丰富的方法和工具来清洗和转换数据，例如去除重复项、处理缺失值、格式化数据等。
- 数据分析和统计：DataFrames可以进行各种数据分析和统计操作，包括计算平均值、中位数、标准差等统计指标，以及绘制图表和可视化数据。
- 数据挖掘和机器学习：DataFrames可以与机器学习库（如Scikit-learn和TensorFlow）结合使用，进行数据挖掘和机器学习任务，如分类、聚类、回归等。
- 大数据处理：DataFrames可以处理大规模的结构化数据，支持分布式计算和并行处理，适用于大数据环境下的数据处理和分析。
在腾讯云上，推荐使用TencentDB for PostgreSQL作为存储引擎来存储DataFrames中的数据。TencentDB for PostgreSQL是一种高可用、高性能的关系型数据库，支持强大的数据管理和查询功能。您可以通过以下链接了解更多关于TencentDB for PostgreSQL的信息：TencentDB for PostgreSQL
同时，还可以使用腾讯云的Serverless Cloud Function（SCF）来部署和运行Python代码，实现对DataFrames的处理和分析。Serverless Cloud Function是一种无服务器计算服务，可以按需运行代码，无需关心基础设施和资源管理。您可以通过以下链接了解更多关于Serverless Cloud Function的信息：Serverless Cloud Function（SCF）
总结：DataFrames是Python中常用的数据结构，用于处理和分析结构化数据。它具有灵活性、易用性、高性能和可扩展性的优势，并广泛应用于数据清洗、数据分析、数据挖掘和机器学习等领域。在腾讯云上，您可以使用TencentDB for PostgreSQL作为存储引擎，以及Serverless Cloud Function（SCF）来部署和运行Python代码。
相关·内容
2回答
我正在学习Scala中的Spark，它来自于大量的Python滥用，而且我得到了一个java.lang.NullPointerException，因为我是用python的方式来做事情的。
我说了每个4x2形状的数据，第一列总是索引0,1,2,3，第二列是一些二进制特性。最终的目标是拥有一个4x4的数据格式，并加入所有的独立数据。在python中，我首先定义一些主df，然后对中间的主df进行循环，在每个循环中将得到的联合dataframe分配给主dataframe变量名(丑陋)：
dataframes = [temp1, temp2, temp3]
df = pd.DataFrame(index
浏览 3提问于2018-10-24得票数 0
回答已采纳
我有这样的多个顺序数据：
df1 = pd.DataFrame( [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] , columns = ['Name', 'Age'])
df2 = pd.DataFrame([['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] , columns = ['Name', 'Age'])
df3 = pd.DataFrame([[
浏览 0提问于2019-04-08得票数 4
回答已采纳
我正在尝试从列表中在dataframe中插入一个新列。
但是我得到了一个错误，我尝试了许多不同的方法来解决它，但没有产生任何效果。
我在最后一行有个错误
你们能帮我吗？
遵循下面的代码：
dataFrame = pd.read_html(html)
comprovantes = []
qtde_linhas = dataFrame[0].shape[0]
for comprovante_linha in range(0,qtde_linhas):
comprovantes.insert(comprovante_linha, 'teste')
dataFrame[&
浏览 6提问于2019-11-05得票数 0
回答已采纳
我想使用PyJulia来加速代码的某些部分
import numpy as np
import julia
import pandas as pd
import random
from julia import Base
from julia import Main
from julia import DataFrames
n = 100000
randomlist = []
for i in range(0,n):
num = random.randint(1,100)
randomlist.append(num)
data = {
'Score'
浏览 4提问于2020-09-03得票数 2
回答已采纳
我试图在YAML文件中定义熊猫DataFrame对象，我认为这是可能的，因为DataFrame对象是。
我剥离的YAML文件如下所示，保存为'config.yaml'：
!!python/object/new:pandas.DataFrame [[{'dimension1_id':58,'metric1':10},{'dimension1_id':50,'metric':10}]]
我使用以下方法将数据加载到python脚本中
f = open('config.yaml')
y = yaml.loa
浏览 6提问于2013-12-17得票数 3
回答已采纳
我想知道普通数组与JuliaDB或DataFrame在对大型数据集(大型但仍然适合内存)上的计算性能是否存在差异？
我可以使用简单的数组和算法来进行排序、分组、缩减等等，那么为什么我需要JuliaDB或DataFrame呢？
我有点理解Python为什么需要Pandas --因为它将缓慢的python转化为快速C，但是为什么Julia需要JuliaDB或DataFrame -- Julia已经快了。
浏览 0提问于2018-03-26得票数 10
回答已采纳
请帮我找出在python中从多个csv文件导入一个DataFrame的问题的解决方案。代码为：
import pandas as pd
import os
import glob
path = r'my_full_path'
os.chdir(path)
results = pd.DataFrame()
for counter, current_file in enumerate(glob.glob("*.csv")):
namedf = pd.read_csv(current_file, header=None, sep=","
浏览 3提问于2018-02-04得票数 0
1回答
在scala中，有一种方法可以在执行程序中创建本地数据，比如在中的熊猫。在map分区方法中，我希望将迭代器转换为本地dataframe (就像python中的大熊猫dataframe )，这样就可以使用dataframe特性而不是在迭代器上手工编写它们。
浏览 2提问于2018-02-09得票数 2
回答已采纳
如何创建熊猫数据帧字典，并将数据帧返回到excel工作表中？
大家好，
我正在学习pandas和python，我想创建一个包含一些数据帧的字典，然后我可以在每个数据帧上运行度量。对于每个唯一的集群名称(其中一列)，我想创建一个dataframe (原始dataframe的子集)。
然后，我希望能够选择它，对其运行度量，将结果放入新的dataframe中，然后使用xlsxwriter python库将原始dataframe (每个子集)放入单独的工作表。
#create dictionary object
c_dict = {}
#get a list of the unique n
浏览 1提问于2014-02-25得票数 8
我有一个需要打开的csv文件列表，转换为DataFrames，然后使用与csv文件相同的名称保存DataFrames。我可以成功打开csv文件，但似乎无法正确命名DataFrame。 csv_file_1 = ['X_test_cat']
for f_name in csv_file_1:
dir_beg = 'C:\\Users\\jsawjsaw1\\Documents\\Python\\'
end_dir = '.csv'
f_name = pd.read_csv(dir_beg+f_name+end_dir)
浏览 36提问于2019-05-10得票数 1
1回答
我尝试使用python在循环中打开cvs文件列表。我从打开文件到字典的想法开始，因为我被告知不要动态创建名称，我尝试了以下代码
加载所有csv文件
filenames = ["broaderRelationsSkillPillar.csv","ISCOGroups_en.csv"]
dataframes ={} ## create a dictionary
创建三个dataframes的列表:dataframes
for i in filenames :
dataframes[i] = pd.read_csv(i)
在此之前，一切都会顺利
浏览 1提问于2018-08-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我在Pandas中有几个Python数据框架，我想循环它们，找出哪个数据框架符合我的行的条件，并将它保存在一个新的数据框架中。
d = {'Count' : ['10', '11', '12', '13','13.4','12.5']}
df_1= pd.DataFrame(data=d)
df_1
d = {'Count' : ['10', '-11', '-12', '13','16'
浏览 1提问于2020-01-03得票数 0
回答已采纳
我是python和dataframes的新手。目前，我正在尝试将2个数据格式与assert_frame_equal()函数进行比较。
df1= a b
0 1 3
1 2 4
df2= a b
0 2 3.0
1 2 4.0
代码：
import pandas as pd
from pandas._testing import assert_frame_equal
def test_compare_src_trg():
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2],
浏览 10提问于2021-12-08得票数 1
如果我的数据是空的，那么我只需要创建空的excel文件并在其中写入"There is no data for selected timeframe "。
folder_list = ['San Diego', 'Vista']
if not df.empty:
# if daraframe is not empty then do this:
for location, d in df.groupby('OfficeLocation'):
for folder in folder_list:
浏览 4提问于2019-10-28得票数 1
回答已采纳
我在目录中有以下excel文件：
excel_sheet_01
excel_sheet_02
。。。
excel_sheet_nm
我如何使用熊猫，使每个excel工作表存储在一个dataframe变量中，该变量的名称对应于最后两个数字。也就是说，我将在python中获得以下变量：
01
02
..。
nm
非常感谢
浏览 2提问于2021-05-26得票数 0
回答已采纳
我是Python新手，我尝试创建一个函数来计算和返回特定列的平均值，而不需要使用Python或dataframe函数。我不允许使用熊猫的数据、系列或实现。。
，但我可以使用sum，min，最大值和系列
在搜索了信息之后，我还是做得不好。
到目前为止，我得到的是：
def calc_column_mean(dataframe, colName):
mean_value = 0
for col in dataframe:
mean_value+=col[colName](int)
return mean_value
浏览 5提问于2020-03-12得票数 0
我有这样的数据结构：
records = [("A", 1), ("B", 2), ("C", 3)]
我想要这样的DataFrame
A | 1
B | 2
C | 3
如何在朱莉娅身上最有效地实现这一点？
在python中，我会做一个pandas.DataFrame.from_records(records)。
编辑：我正在寻找一种适用于任意数量列的方法。
浏览 2提问于2017-05-24得票数 2
回答已采纳
3回答
我有几个数据流(dataframe_1，dataframe_2.)为了对所有的数据执行相同的函数，我想要循环。这些职能是：
选择特定列：
dataframe_1 <- dataframe_1[, c("Column_1", "Column_2")]
重命名列：
dataframe_1 <- rename(dtaframe_1, New_Name_for_Column_1 = Column_1)
创建新列。例如，通过使用ifelse()函数：
dataframe_1$Column_3 <- ifelse(dataframe_1$Column_1
浏览 6提问于2022-05-23得票数 0
回答已采纳
我有一个用Python语言命名为correl的13行13列的2D矩阵(除第一列外都有标题)。这个correl矩阵是从一个DataFrame生成的，我希望用多个correl填充一个矩阵correlation。例如：
correlation=[]
correl=df.corr()
correlation=correlation.append(correl) #correlation is not a DataFrame
我之所以使用correlation=[]，是因为我希望用多个相关表填充correlation。这就是我使用append的原因，因为这是一个循环。
现在，我希望将此相关矩阵导出为cs
浏览 2提问于2014-03-15得票数 3
回答已采纳
1回答
我有多个字典，其中包含基于相同14组数据的不同测量/计算。每个字典都有一组相同的键，由 group_list =['A', 'B', 'C','D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N'] 在此之前，我已经根据其他字典+列表中的计算和操作数据创建了字典。有问题的字典是 speed_dict
output_dic
浏览 11提问于2020-06-16得票数 0
回答已采纳
我们使用python spark驱动程序V3.0.0。当尝试使用dataframe加载数据时，where子句无效。然而，CQL本身确实在Datastax DevCenter中工作。代码如下所示
dataf = sqlc.read.format("org.apache.spark.sql.cassandra")\
.options(table="tran_history", keyspace="test")\
.load()\
.where("usr_id='abc' log_ts >= maxtimeuuid(
浏览 0提问于2016-03-16得票数 1
1回答
故障加速算法
、、
我在R中做了一个算法，在一个时间戳下将多个传感器读数组合在一起。
大多数传感器读数每500毫秒进行一次，但有些传感器只报告变化。为此，我必须制定一个算法，在给定的时间内获取传感器的最后一个已知值。
现在这个算法起作用了，但是速度太慢了，所以当我开始使用它作为实际的20+传感器时，它需要很长时间才能完成。我的假设是，由于我使用数据格式或访问和移动数据的方式，这是缓慢的。
我试着使它更快，只走槽，每一个数据，一次，而不是迭代他们对每一个时间戳。我还预先分配了数据所需的所有空间。
任何建议都将受到欢迎。我对R语言非常陌生，所以我不知道哪些数据类型比较慢，哪些数据类型更快。
library(tidyv
浏览 5提问于2017-09-20得票数 1
回答已采纳
我有两个Python dataframes，我在填充它们之前做了一个测试，所以有时其中一个是空的。
当我合并两个数据帧时，它返回AttributeError("'DataFrame' object has no attribute 'union'",)，我试图返回非空的数据帧，在本例中我得到了一个结果。
我的代码结构：
df_result = sqlContext.createDataFrame(sc.emptyRDD(), schema)
Test if of the first datafarme....
Test if of the s
浏览 9提问于2018-08-30得票数 1
1回答
我刚接触蟒蛇，需要你的帮助。基本上im有一个字符串列表和一个名为df的数据帧，它有许多列和行，我试图根据条件将每种语言分配给一个独立的df。看上去：
languages = ['JavaScript', 'HTML/CSS', 'SQL', 'Python', 'Bash/Shell/PowerShell', 'Java']
for language in languages:
language = df[df['LanguageWorkedWith'].str.contai
浏览 1提问于2020-04-29得票数 1
回答已采纳
在下面的链接中，我们看到可以使用Python中的table包以orgtbl格式返回。
#+begin_src python :results value raw :output :return tabulate(df, headers=df.columns, tablefmt='orgtbl')
from tabulate import tabulate
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"a": [1,2,3],
"b": [4,5,6]
})
#+end_src
#+RESULT
浏览 3提问于2021-09-14得票数 1
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
回答已采纳
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('data.csv')
df1.dtype
AttributeError Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp/ipykernel_21492/2172501428.py in <module>
----> 1 df1.dtype
~\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pa
浏览 5提问于2021-12-05得票数 -1
回答已采纳
2回答
我目前正在致力于实现早期用Python语言构建的Gurobi线性编程模型的C#版本。我有许多CSV文件，我从这些文件中导入数据并创建pandas数据帧，我从这些数据帧中提取列以创建我在线性程序中使用的变量。使用dataframe创建变量的python代码如下：
dataPath = "C:/Users/XYZ/Desktop/LinearProgramming/TestData"
routeData = pd.DataFrame.from_csv(os.path.join(dataPath, "DirectLink.csv"), index_col=None)
浏览 0提问于2018-04-27得票数 25
回答已采纳
我正在尝试从R Dataframe创建一个熊猫DataFrame。我遇到了以下错误，我不知道。
追溯(最近一次调用)：文件""，第1行，文件"/Library/Python/2.7/site-packages/pandas/core/frame.py"，第291行，init PandasError('DataFrame构造函数未正确调用！‘)PandasError: DataFrame构造函数没有正确调用！
我使用的代码是：
import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import r
rob
浏览 2提问于2015-09-24得票数 0
3回答
我有16个不同的数据帧，具有相同的行数/列数，另外2个具有相同形状的独立数据帧，我正在使用它们与16个数据帧值进行比较。 我需要同时遍历所有数据帧，并将所有行值与单独的数据帧进行比较，然后创建另一个具有如下结果的数据帧： 比较：sum(row_values_of_dataframe) - sum(row_values_of_reference)。在下面的示例中，像元df_a_ref_a等于(1 +2+3+ 4) - (5 +5+5+ 5) = -10 Dataframe A (df_a)
col1 | col 2 | col 3 | col 4
1 2 3
浏览 20提问于2020-03-28得票数 0
1回答
我想比较两个数据。
密码如下：
supp_chg = supp_chg == supp_bal
我有一个错误：
File "/Users/delalma/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/pandas/core/ops/__init__.py", line 1567, in f
"Can only compare identically-labeled " "DataFrame objects"
ValueError: Can only compare identically-lab
浏览 6提问于2020-01-17得票数 0
回答已采纳
2回答
我最近开始使用JET.jl。在大多数情况下，这是有帮助的。但是，有时我只是不明白为什么我的代码会出现问题。下面是一个例子。该函数foo是非常基础的，工作良好。尽管如此，JET.jl的宏@report_call仍然报告了一个错误。我搞不懂是什么。使用宏调用提供的信息来识别问题的最佳方法是什么？
using DataFrames, JET
df = DataFrame(:A => [1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
# 4×1 DataFrame
# Row │ A
# │ Float64
# ─────┼─────────
# 1 │ 1.0
#
浏览 3提问于2022-10-16得票数 5
回答已采纳
我有一个dataframe，其中的colmuns具有嵌套的属性值对。我如何解析这个dataframe列并获得这些值来为它创建一个新的dataframe？
这是其中一个列值：
{'BikeParking': 'False', 'BusinessAcceptsCreditCards': 'True', 'BusinessParking': "{'garage': False, 'street': True, 'validated': False, 'lot
浏览 0提问于2019-01-04得票数 0
假设我有2个数据帧，如下：
foo = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6]})
bar = pd.DataFrame({'c':[7,8,9], 'd':[10,11,12]})
我想要将这些数据帧中的每一个子集，并将它们放入一个具有动态名称的新数据帧中。当我在python中查找任何有关动态命名的内容时，他们会说，不要这样做，使用。不过，我不太明白如何让它工作。从本质上讲，我想要的是：
foo_first = foo[0:1]
bar_first = bar[0:1]
但我希望能够循环
浏览 1提问于2015-09-15得票数 1
1回答
我有一个很大的Dataframe和3000多列。列名以items_0_**** | items_0_**** | items_1_**** | items_1_****开头，等等，直到items_99_***。我想将我的大型Dataframe分割成这样的方式：items_0_***在一个DataFrame中，items_1_****在一个DataFrame中，所以在一个Dataframe中直到items_99_****。
最后，我需要得到100个数据帧。
以items_0_开头的列名必须位于一个Dataframe中。
以items_1_开头的列名必须位于另一个Dataframe中
浏览 1提问于2020-01-02得票数 0
回答已采纳
我有几个熊猫DataFrame对象。我希望他们都有相同的索引名。例如，我可以这样做：
df1=pd.DataFrame()
df2=pd.DataFrame()
df3=pd.DataFrame()
df1.index.name = 'Hours'
df2.index.name = 'Hours'
df3.index.name = 'Hours'
但是，如果我有大量的DataFrame对象呢？我怎么能同时对所有不同的对象这样做呢？
浏览 3提问于2022-05-20得票数 0
我正在使用下面的代码来制作一个DataFrame，它包含两个符号的收盘价，分别以列标题作为它们的符号名称。
symbols=['KEL','PAEL']
start_date = '2016-05-01'
end_date = '2017-03-02'
allocation = 50000
def data(symbol):
dates=pd.date_range(start_date,end_date)
df=pd.DataFrame(index=dates)
df_temp=pd.read_csv
浏览 19提问于2017-03-04得票数 0
回答已采纳
1回答
我想将数千个数据文件加入到一个VAEX中，下面是我所拥有的文档：
我知道：
df_vaex = vaex.DataFrame()
for i,file in enumerate(files):
df = pd.read_pickle(file)
df_vx = vaex.from_pandas(df=df, copy_index=False)
df_vaex.concat(df_vx)
if i%100 == 0:
print(i)
这不管用。
如何读取和连接金库中的数据？
我得到的错误是，vaex没有方法concat: AttributeErr
浏览 8提问于2022-10-21得票数 0
回答已采纳
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
回答已采纳
1回答
我将一个1 1MM行、35列的pandas数据帧对象推入到ipython并行引擎的directView中。但是，由于我的函数无法打印数据帧的长度，因此我在将此数据(甚至是空数据帧)推入引擎时遇到了问题。下面是我的代码片段。
ipcluster start -n 4
def myfn():
rc = Client()
dview = rc[:]
data = ..... #queried from some source of 1MM rows
dview.push(dict(data=data,new=DataFrame()))
async = dview.map_asy
浏览 0提问于2013-11-14得票数 0
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
回答已采纳
我正在尝试寻找一种类似于Python的功能，在Python中，我可以删除一行中有“all”null值的行- python中的代码-使用Pandas数据帧‘closed_prices’ closed_prices.dropna(axis=0, how=‘all’, inplace=True) 基本上，我想删除所有列都有缺失值的行-我使用的是股票数据，并希望删除周末和节假日，每列代表特定股票的收盘价。因此，如果某一特定行的所有列值都为空/缺失，我想删除该行。 我正在使用下面的代码- using DataFrames
using DataFramesMeta
using CSV
using Dat
浏览 24提问于2021-04-18得票数 3
回答已采纳
1回答
使用Python 0.19.1。
我在循环中调用一个函数，它每次返回长度为4的数字列表。将它们连接到DataFrame中最简单的方法是什么？
我要这么做：
result = pd.DataFrame()
for t in dates:
result_t = do_some_stuff(t)
result.append(result_t, ignore_index=True)
问题是它沿着列连接，而不是按行连接。如果dates的长度为250，那么它将给出一个包含1000行的单列df。相反，我想要的是一个250 x 4 df。
浏览 5提问于2016-11-14得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个直接的for循环，它在一个集合中遍历数据集，并使用下面的代码绘制每个数据集的结果散点图；
for i in dataframes:
x = i['cycleNumber']
y = i['QCharge_mA_h']
plt.figure()
sns.scatterplot(x=x, y=y).set(title=i.name)
这将像预期的那样绘制出图表，其中一个在另一个之上。有没有一种简单的方法可以让它们都绘制到网格上以获得更好的可读性？
例如，我们有以下数据集和代码：
data1 = {'X':[
浏览 5提问于2022-11-17得票数 1
回答已采纳
1回答
我试着用Python来比较两只熊猫的数据。我有一个列，这是一个常见的在他们两个，但他们有不同的名字。第一列的名称是“档案”，第二栏的名称是“Código da transa o”。总之，我创建了这个函数来比较数据，但是在这些行中我发现了错误.为什么会发生这种事？
def checar_valor(a,b):
for i in range(len(a)):
if b.isin([a['File'][i]]): #ERROR
print("O valor %s está presente nos dois dataframe
浏览 0提问于2019-01-14得票数 1
回答已采纳
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
1回答
使用Python + Pandas，是否有一种快速简便的方法将Dict (由键的文件名和值的几列数据组成)保存到.XLSX文件中？
经过一些研究之后，我尝试使用以下代码将其转换为Pandas DataFrame (因为我知道您可以使用Pandas DataFrame编写一个.XLSX文件)：
import pandas as pd
import glob
f_list = glob.glob("C:\\Users\\me\\dt\\xx\\*.xlsx")
sheets = {f: pd.read_excel(f) for f in f_list}
new_df = pd.D
浏览 4提问于2015-10-09得票数 3
2回答
我有一个包含几个数据帧的字典，如下所示：
dataframes = {'Df_20100101': DataFrame, 'Df_20100102': DataFrame, 'Df_20100103': DataFrame}
每个数据帧的键名由Df_组成，后跟日期2010年、01个月和01天。
对于每个数据帧，我想添加一个新的变量/列，当然，它的日期格式与其键相对应。
我刚开始学习使用字典，所以如果你能帮助我，我将不胜感激。
我尝试了下面的代码，但对于我想要的东西来说，它是非常基本的。
for key, val in dataframes.it
浏览 15提问于2019-10-22得票数 1
回答已采纳
我正在使用Python连接到SQL数据库。我设法关闭了数据库连接，但希望在一个函数中创建一个for循环，该函数读取字符串列表，循环它并创建多个数据帧，但无法考虑正确的逻辑。
def database_create(SQLscript,D_name):
global data
cur = con.cursor()
for i in SQLscript:
cur.execute(SQLscript)
D_name = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns = [des
浏览 1提问于2022-08-04得票数 0
如何与循环中使用的np.split_array划分的数据文件进行连接？
我有一个作为shapefile的dataframe (或者csv将是相同的，除了几何学部分)和其他一些数据文件。为了加快整个过程，我将df分成10个部分，然后运行一个循环并获得10个单独的数据。
在此之后，我可以将每个dataframe导出为shp或csv文件，然后编写一个代码，循环遍历目录，查找相应的文件并合并它们，但我想这样做而不导出文件，并且在循环结束后直接这样做。这能办到吗？
import geopandas as gpd
import pandas as pd
import numpy as np
df = g
浏览 1提问于2021-12-23得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
