Pandas:使用数据帧来索引另一个数据帧并填补空白？
Pandas是一个基于Python的开源数据分析库，它提供了高效、灵活和易于使用的数据结构，特别适用于处理结构化数据。在Pandas中，数据帧（DataFrame）是一种二维数据结构，类似于表格，可以用于存储和处理具有不同数据类型的数据。
要使用数据帧来索引另一个数据帧并填补空白，可以使用Pandas的merge函数或join函数。这两个函数可以根据指定的列将两个数据帧进行合并，并根据指定的合并方式填充空白值。
具体步骤如下：
- 导入Pandas库：在Python脚本中导入Pandas库，以便使用其中的函数和数据结构。
- 创建两个数据帧：使用Pandas的DataFrame函数创建两个数据帧，分别表示要索引的数据帧和用于填充空白的数据帧。
- 指定合并列：根据实际需求，指定要在两个数据帧中进行合并的列。
- 合并数据帧：使用merge函数或join函数将两个数据帧进行合并，根据指定的合并方式（如内连接、左连接、右连接或外连接）进行合并操作。
- 填充空白值：根据合并方式，将空白值填充到合并后的数据帧中的相应位置。
以下是一些相关的腾讯云产品和产品介绍链接地址，可以帮助您更好地使用Pandas进行数据处理和分析：
- 腾讯云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云数据万象（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云机器学习平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab
- 腾讯云物联网平台（IoT Hub）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
- 腾讯云移动开发平台（MPS）：https://cloud.tencent.com/product/mps
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云虚拟专用网络（VPC）：https://cloud.tencent.com/product/vpc
请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行。
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2回答
我有Dask系列的Dask数据帧。
我想在本系列中建立索引，以获取dask数据帧以供后续工作使用。
但是，使用loc[0]会导致另一个dask系列。使用to_frame也不起作用，因为结果是"Dask系列Dask数据帧的Dask数据帧“。
下面是一个使用Dask系列Pandas数据帧的最小示例(不完全相同，但说明了问题)：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
pdf1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4], 'b': [4,3,2,1]})
pdf2 = pd.Data
浏览 3提问于2020-02-03得票数 1
2回答
我一直在尝试将特定键的值存储到pandas数据帧中，该数据帧来自具有字典列表的另一个数据帧。有人能教我怎么做吗？？ source data frame result data frame
浏览 11提问于2021-02-08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
回答已采纳
我是python (尤其是熊猫)的新手。
我有两个数据帧df1和df2。df1有200行。df2有250行。索引值也包含重复项。
df1:
ProcessID
248
436
500
500
另一个数据帧
ProcessID Day Time Status
248 Sun 23:26:51 completed
436 Sat 01:50:56 completed
500 Thu 14:18:21 completed
500 Wed 23:00:15
浏览 3提问于2018-04-08得票数 0
1回答
使用pandas，我如何找到一个数据帧中的行在另一个数据帧中的位置？
示例：
我们有一个数据帧df_A
import pandas as pd
df_A = pd.DataFrame([[1, 2,3], [1, 3,4], [1, 4,9]], columns=['idx_1', 'idx_2','values'])
和另一个数据帧df_B
df_B = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 4]], columns=['idx_1', 'idx_2'])
我想要df_A的idx列与df_B的idx
浏览 4提问于2019-11-25得票数 0
我想要获取Pandas数据框中每个单元格的索引和列名。
例如，在由以下代码生成的数据帧中
df = pd.DataFrame({1 : np.arange(1, 6),
2 : np.arange(6, 11),
3 : np.arange(11, 16),
4 : np.arange(16, 21),
5 : np.arange(21, 26)},
index=[1, 2, 3, 4, 5])
我想访问一个由value的行索引和value的列
浏览 0提问于2016-01-31得票数 1
1回答
我目前有一个很大的2-d pandas时间序列值(1年或更长时间)的数据帧，我想将其重新映射到3-d xarray。pandas数据帧具有对应于另一个引用数据帧中的(经度，经度)坐标的column_id。
在xarray中有什么固有的功能可以实现这一点吗？
浏览 25提问于2019-07-31得票数 0
1回答
我有一个pandas数据帧-从API得到的，所以对它的结构没有太多的控制-类似于这样： ? 我想让datetime作为列，值作为另一列。有什么提示吗？
浏览 15提问于2021-09-20得票数 0
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使用另一个名称作为pandas DataFrame/Series的索引有什么好处吗？如果我使用df[index_name]，它就不能工作。Pandas 有一个示例，其中索引有名称，但在切片或选择数据时根本不使用名称。如果不打印数据帧，那么更改索引名称又有什么用呢？
浏览 1提问于2018-06-07得票数 2
1回答
我有一个pandas序列的值，存储在变量s中，它是使用Multi Indexing形成的。代码- s = pd.Series(np.random.rand(50), index=idx) 下面是s的样子- ? 创建此数据帧的最佳方式是什么？
浏览 18提问于2021-11-19得票数 0
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我有以下玩具代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df["foo"] = [1,2,3,4]
df2 = pd.DataFrame()
df2["bar"]=[4,5,6,7]
df = pd.concat([df,df2], ignore_index=True,axis=1)
print(list(df))
输出：[0,1]
预期输出：[foo,bar] (顺序并不重要)
如果我能保证两个数据帧的标题是唯一的，有没有办法在不丢失原始列标题的情况下连接两个数据帧呢？
我想到了遍历这些列，然后
浏览 1提问于2017-04-14得票数 16
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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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1回答
假设我有一个数据帧
import pandas as pd
import numpy as np
foo = pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))
我从我的数据子集创建了另一个数据帧：
bar = foo.iloc[3:5,1:4]
bar是否拥有来自foo的这些元素的副本？有没有办法为这些数据创建一个view？如果是这样，如果我尝试修改此视图中的数据，会发生什么情况？Pandas是否提供了任何类型的机制？
浏览 2提问于2013-07-31得票数 27
回答已采纳
我正在尝试处理一些时间序列数据，并且对pandas dataframe还是个新手。我有一个包含两列的数据帧，如下所示：
+---+-----------------------+-------+--+
| | 0 | 1 | |
+---+-----------------------+-------+--+
| 1 | 2018-08-02 23:00:00 | 456.8 | |
| 2 | 2018-08-02 23:01:00 | 457.9 | |
+---+-----------------------+------
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
我想在Pandas数据帧中创建一个新的命名列，在其中插入第一个值，然后向同一列中添加另一个值：
类似于：
import pandas
df = pandas.DataFrame()
df['New column'].append('a')
df['New column'].append('b')
df['New column'].append('c')
etc.
我该怎么做？
浏览 1提问于2018-07-24得票数 3
回答已采纳
我有一个模式：
patternDel = "( \\((MoM|QoQ)\\))";
我想删除pandas dataframe中列df['Event Name']与此模式匹配的所有行。哪种方法是最好的？数据帧中有超过100k行。
浏览 8提问于2016-10-10得票数 26
回答已采纳
2回答
我有一个来自使用pandas的导入csv的数据帧。这个数据帧有160个变量，我只想保留5，9，10，46，89。
我试试这个：
dataf2 = dataf[[5] + [9] + [10] + [46] + [89]]
但我认为这个错误：
KeyError: '[ 5 9 10 46 89] not in index'
浏览 26提问于2018-01-02得票数 3
我想看到dask数据帧的整行，而不是截断字段，在pandas中，命令是pd.set_option('display.max_colwidth', -1)，dask是否有等效的命令？我什么也找不到。
浏览 0提问于2019-01-02得票数 3
1回答
创建新的数据帧，然后尝试绘制新的数据帧后，Keyerror :0。 最初，代码简化了原始数据帧的绘制。删除了少量行(~5行)，并创建了新的数据帧。显示的新数据帧没有问题，但是在尝试绘制新数据帧时显示Keyerror : 0。我试图解决这个问题，但没有成功。 以下是用于替换、删除丢失数据和创建新数据帧的脚本。 df_pre_orderset2_t = df_pre_orderset2.replace(0, np.nan)
df_pre_orderset2_top = df_pre_orderset2_t.dropna()
pd.set_option('display.max_colwi
浏览 83提问于2021-07-25得票数 0
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1回答
我有一个名为数据的列表，它由多个数据组成。数据、data1等将显示数据帧1、数据帧2等。所有的数据帧在no.of行和no.of属性方面都是不同的。我想知道是否有一种方法可以编写data1来提取数据格式2和列3的名称。也就是说，datai在(i+1)th数据帧中表示(j+1)th数据帧和(j+1)th属性。
list(data1.columns.values)我理解上面的代码为我提供了所有的属性。我很想知道使用上面提到的方法- datai的索引。
import os
import pandas as pd
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
f
浏览 0提问于2019-06-04得票数 0
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我有一堆14784个文本文档，我正在尝试对它们进行矢量化，这样我就可以运行一些分析。我使用sklearn中的CountVectorizer将文档转换为特征向量。我这样做是通过调用：
vectorizer = CountVectorizer
features = vectorizer.fit_transform(examples)
其中examples是所有文本文档的数组
现在，我正在尝试使用其他功能。为此，我将这些特性存储在一个pandas数据帧中。目前，我的pandas数据帧(不插入文本特征)具有形状(14784, 5)。我的特征向量的形状是(14784, 21343)。
将矢量化的特征插入
浏览 0提问于2016-11-02得票数 14
1回答
处理附加到数据帧的抽象
、、、、
如果我有一个对dataframe的“引用”，在pandas中似乎没有办法附加到它，因为append和concat都不支持inplace=True参数。 一个(过于)简单的例子： chosen_df, chosen_row = (candidate_a_df, candidate_a_row) if some_test else (candidate_b_df, candidate_b_row)
chosen_df = chosen_df.append(chosen_row) 现在，因为Python做了类似于按值复制引用的事情，所以chosen_df最初将是对传递给some_test的任何候选
浏览 22提问于2019-08-21得票数 1
回答已采纳
在Pandas中迭代数据帧中的行时，使用以下方法是否存在性能上的差异：
for index in df.index:
....
和：
for index, row in df.iterrows():
....
？哪一种是最好的？
浏览 9提问于2021-12-04得票数 1
回答已采纳
1回答
当有多个列(在本例中是城市和房间)要匹配时，使用另一个数据框填充一个数据框中的NA值的最有效方法是什么？ 要合并的示例数据帧和结果数据帧： import pandas as pd
import numpy as np
d1 = {'city' : ['New York', 'Shanghai', 'Boston', 'Shanghai',
'Shanghai'],
'rooms': ["1","2","3","2"
浏览 29提问于2021-08-03得票数 1
回答已采纳
假设我有一个包含1-100列的pandas数据帧。如何使用索引选择列1-10和30-40作为1 df？
浏览 12提问于2019-12-14得票数 4
回答已采纳
我有以下代码： print(df.drop(df[df['Quantity'] == 0].index).rename(columns={'Weight': 'Weight (oz.)'})) 我知道query想要做什么，但我不明白为什么需要添加“.index”部分？ .index在这个特定的代码中做了什么？ 对于上下文，这里是数据帧的样子： ? 我查看了有关dataframe索引的python文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Data
浏览 47提问于2019-10-02得票数 0
我使用python和pandas调用带有元组Time、Name、Good、Bad的Excel数据。 我想将数据帧重新处理为满足特定条件的另一个数据帧。 具体地说，我想打印出一个数据帧，它存储了整个时间内每个名称的好数据和坏数据的总和。 请帮助我谁知道蟒蛇，熊猫。 enter image description here
浏览 23提问于2020-04-29得票数 1
回答已采纳
我正在尝试运行python代码来将数据从一个csv加载到另一个csv。我使用pandas将数据从提要csv加载到数据帧，然后将该数据帧附加到最终的csv
挑战在于，此过程将每隔1分钟重复一次，并将附加到现有的csv。我不是python专家，我的代码充其量也是有问题的。但现在它开始了。
import pandas as pd
import csv
import datetime
import time
while True:
df = pd.read_csv('Feed.csv')
df['timestamp'] = dt.datetime.now()
浏览 4提问于2017-02-02得票数 1
11回答
我从CSV文件加载一些机器学习数据。前2列是观测值，其余列是特征。
目前，我做了以下工作：
data = pandas.read_csv('mydata.csv')
这给出了一些类似的东西：
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
我想将这个数据帧分成两个数据帧:一个包含列a和b，另一个包含列c、d和e。
不可能写出像这样的东西
observations = data[:'c']
features = data['c':]
我不确
浏览 4提问于2012-05-19得票数 304
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3回答
与熊猫合并后设定指数？
、、、、
执行以下合并
import pandas as pd
s = pd.Series(range(5, 10), index=range(10, 15), name='score')
df = pd.DataFrame({'id': (11, 13), 'value': ('a', 'b')})
pd.merge(s, df, 'left', left_index=True, right_on='id')
这一数据框架的结果：
score id value
NaN
浏览 6提问于2019-12-11得票数 5
回答已采纳
我正在尝试用另一个更新数据帧。我注意到'update‘只更新匹配列处的值，而不会从另一个框架添加新列。如何执行这两个功能:更新值和添加新列？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [400, 500, 600]})
new_df = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]})
df.update(new_df, join='left')
更新的df没有'C‘列。为什么会这
浏览 0提问于2018-10-20得票数 1
我正在将一个大型数据库读入多个数据帧。每次都有效。所以我有单独的数据帧。然后，我将每个数据帧写入csv文件。最初它有34列。在此之后，我将csv文件读取到一个新的数据帧中，现在我有35列。 我这样做是为了写入csv文件： df.to_csv(path + "file_01.csv") 这是用来读它的： import pandas as ps
df = ps.read_csv(path + "file_01.csv") 我通过以下命令测试它们的列数： df.shape 为什么会发生这种情况，我如何改进\使其正常工作？
浏览 29提问于2020-08-18得票数 1
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1回答
Pandas优化
、、
我写了一个函数来处理pandas的数据。使用我的函数的%prun的分析日志张贴在底部(只有几行)。我想优化我的代码，因为我需要调用这个我写了超过4000次的函数。运行此函数一次需要37.7s。
似乎最耗时的部分是numpy.ndarray的nonzero。因为我几乎所有的操作都是基于pandas的，所以我想知道pandas中的哪个函数严重依赖于这种方法？
我的操作主要包括使用df.ix[]的基于datetimeindex的数据帧切片和使用pandas.merge()的数据帧合并。
我知道不发布实际的脚本很难判断，但是脚本太长了，没有意义，而且大多数操作都是临时的，所以我不能把它重写成小脚本在这
浏览 2提问于2014-06-24得票数 0
1回答
我的目标是创建一个pandas面板，我目前有一个csv，示例如下：
Year From country To country Points
2005 Albania Albania 0
2005 Albania Bosnia & Herzegovina 0
2005 Albania Croatia 2
2005 Albania Cyprus 7
2005 Albania
浏览 18提问于2017-03-08得票数 1
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
3回答
给定一个Pandas数据帧，其中一列如下所示：
Date
2016-04-15
2016-04-14
2016-04-13
2016-04-12
2016-04-11
2016-04-08
假设值是唯一的，我如何获得特定值的行索引？
例如，"2016-04-13“将返回2
浏览 0提问于2016-05-29得票数 5
回答已采纳
2回答
我来自一个R背景，并且习惯于通过使用如下语法从数据帧中检索值：
r_dataframe$some_column_name[row_number]
我可以用下面的语法给数据帧赋值：
r_dataframe$some_column_name[row_number] <= some_value
或者不使用箭头：
r_dataframe$some_column_name[row_number] = some_value
例如：
#create R dataframe data
employee <- c('John Doe','Peter Gynn',
浏览 3提问于2020-08-24得票数 3
我有一个熊猫数据框，它包含了一系列名字和它们的坐标：
name1 3 100
name2 5 4
name3 7 5
...
name88 100 300
name21 30 40
我还有另一个列表，它是一个单独的列序列，其中只包含特定顺序的名称
name3
name10
name2
name6
...
name30
这两个数据帧的行数相同，但我需要对第一个数据帧重新排序，以便名称的顺序与第二个数据帧的顺序相匹配。
我的想法是使用pandas groupby函数，并使用该函数根据第二个数据帧对第一个数据帧进行分组。
但任何想法都会有所帮助。
浏览 0提问于2020-01-17得票数 0
我正在尝试通过它的名称删除超过数百万行，这是超过1000个唯一值。
有一个主数据帧(df_summary)和另一个数据帧，其中包含必须从主数据帧中删除的行的名称。
删除一些列不是问题，但是需要删除的唯一值的数量太多了，无法手动执行。因此，我尝试遍历它。
“两个数据帧的整体外观，列后面有许多列”
以下是我尝试过的方法：
from pandas import read_csv
import pandas as pd
df_summary = read_csv ('path.csv', sep=',')
rows_to_remove = read_csv ('
浏览 28提问于2019-10-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我的电脑上安装了Python 3.6.8。我正在对一个公共数据集执行数据分析。Pandas可以正确地读取数据集，但是当我对数据帧进行切片时，我得到切片：‘(TypeError( None，None，None)，slice(None，None，None))’是一个无效的键。我的代码如下：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('netflix_titles.csv')
data[:,:]
我的电脑规格是：
CPU: Intel i5-6200U
RAM: 12.0 GB
操作系统: Windows 10
操作系统版本: 19042.746
浏览 16提问于2021-02-15得票数 0
我创建了一个数据帧作为：
df1 = pandas.read_csv(ifile_name, header=None, sep=r"\s+", usecols=[0,1,2,3,4],
index_col=[0,1,2], names=["year", "month", "day", "something1", "something2"])
现在我想创建另一个数据帧where year>2008。因此，我尝试了：
df2 = d
浏览 11提问于2018-08-20得票数 3
回答已采纳
我有以下数据帧： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'text': ['foo foo', 'bar bar'],
'number': [1, 2]})
df ? 如何在数据帧中居中对齐列标题/标题和值，以及如何在数据帧中删除索引(值为0和1的列)？
浏览 34提问于2020-04-22得票数 1
回答已采纳
我有这样的数据帧df
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array([[0,2,5,3], [3,1,4,2], [1,3,5,2], [5,1,3,4], [4,2,5,1], [2,3,5,1]]))
df
现在，我需要第一行数据帧，并使它成为另一个数据帧。
df=df.iloc[0]
df
喜欢
0 0
2 2
5 5
3 3
但我的产出就像
0 0
1 2
2 5
3 3
浏览 3提问于2021-12-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个缺少行的数据帧，我对其进行插值和重新采样。我想知道是否有一种方法可以在重采样数据帧时获取添加到数据帧中的行的索引？ 这就是我创建/重采样/插值数据帧的方式： import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import *
# Create df and drop a few rows
rng = pd.date_range('2000-01-01', periods=365, freq='D')
df = pd.DataFrame({'Val': np.random.rand
浏览 25提问于2021-10-29得票数 2
回答已采纳
假设我有两个数据帧：
import pandas
....
....
test1 = pandas.DataFrame([1,2,3,4,5])
....
....
test2 = pandas.DataFrame([4,2,1,3,7])
....
我尝试过test1.append(test2)，但它相当于R的rbind。
如何将这两列合并为数据帧的两列，类似于R中的cbind函数？
浏览 4提问于2015-02-19得票数 45
回答已采纳
我正在尝试在一个显示地理区域名称的公共列上合并pandas中的两个数据帧。该列具有相似的值，但不相同。例如，一个DataFrame中的值是London，而另一个是London / Greater London -它们被视为不同的值，但在合并时应被视为相同的值。
In[1]:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([['London', 2], ['Bristol', 3], ['Liverpool', 6]], columns=['Area', 'B'])
df2 = pd
浏览 3提问于2020-11-11得票数 1
按列的值和索引对pandas dataframe进行排序是否可行？
如果按列的值对pandas数据帧进行排序，则可以得到按列排序的结果数据帧，但不幸的是，您会看到数据帧的索引顺序与排序列的值相同。
那么，我是否可以按列对数据帧进行排序，例如名为count的列，但也可以按索引值对其进行排序？按降序对列进行排序也是可行的，但是按升序对索引进行排序是否可行呢？
我知道如何对dataframe中的多个列进行排序，也知道通过首先对索引执行reset_index()并对其进行排序，然后再次创建索引，就可以实现这里所要求的结果。但是，这是不是更直观、更有效的方法呢？
浏览 2提问于2013-11-29得票数 59
1回答
我正在尝试基于该数据帧中的两个预先存在的列来附加一个pandas数据帧。我遇到的问题是pandas数据帧的索引是对象格式，而不是整数格式。让事情变得更复杂的是，我只想附加一定范围的数据帧，将新列中的剩余单元格保留为'NaN‘。为了仅附加到数据帧的特定范围内，我将不得不使用"for“循环。
这是我的问题:当我有一个对象索引时，我如何遍历数据帧的某个范围？
我最初的pandas数据帧很简单...
import pandas as pd
dates = ['2005Q4','2006Q1','2006Q2','2006Q3&#
浏览 0提问于2017-09-21得票数 0
1回答
我有一个dflist数据帧列表dflist，我想用pandas绘制数据帧中单个列的子集的平均分布。 以下是我到目前为止拥有的代码： import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 6) , columns=list('ABCXYZ'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 6) , columns=list('
浏览 12提问于2020-03-16得票数 0
回答已采纳
我正在处理一个数据集，其中我需要从数据集中查找完整的空列。示例： A B C D
nan nan nan nan
1 ss nan 3.0
2 bb w2 4.0
nan nan nan nan 目前，我正在使用 import pandas as pd
nan_col=[]
for col in df.columns:
if df.loc[df[col].isnull()].empty !=True:
nan_col.append(col) 但这是在指定的列中捕获空值，但我需要捕获空行。 expected Answer: row [0,3]
浏览 84提问于2021-01-04得票数 2
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