Pandas具有可变子数组长度的sum列，并向结果中添加更多列
Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以用于处理和分析大规模数据集。在Pandas中，可以使用DataFrame来表示和操作数据。
针对你提到的问题，如果我们有一个包含可变子数组长度的sum列的DataFrame，并且需要向结果中添加更多列，可以按照以下步骤进行操作：
- 创建一个包含可变子数组长度的sum列的DataFrame：
import pandas as pd
data = {'sum': [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]}
df = pd.DataFrame(data)- 计算每行sum列的和，并将结果添加为新的一列：
df['sum_sum'] = df['sum'].apply(sum)- 添加更多列到结果中，可以使用
df['column_name'] = value的方式添加新列，其中column_name是新列的名称，value是新列的值。
完整的代码如下：
import pandas as pd
data = {'sum': [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]}
df = pd.DataFrame(data)
df['sum_sum'] = df['sum'].apply(sum)
df['new_column1'] = [10, 20, 30]
df['new_column2'] = ['a', 'b', 'c']
print(df)输出结果：
sum sum_sum new_column1 new_column2
0 [1, 2, 3] 6 10 a
1 [4, 5] 9 20 b
2 [6, 7, 8, 9] 30 30 c在这个例子中，我们首先创建了一个包含可变子数组长度的sum列的DataFrame。然后，我们使用apply函数和sum函数计算了每行sum列的和，并将结果添加为新的一列。最后，我们使用df['column_name'] = value的方式添加了两个新列。
对于Pandas的更多详细信息和使用方法，你可以参考腾讯云的Pandas产品介绍页面：Pandas产品介绍。
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2回答
可能重复：
我目前正在解析CSV文件中的值，并将它们添加到datatable中。
csv文件包含5列，在将其添加到datatable之前对每一行进行解析。
解析csv之后，datatable可以可视化如下：
| Town/City | Cost |
| Birmingham | 400 |
| Manchester | 500 |
对于这些数据，没有问题。但是，我有一些如下所示的值：
| Town/City | Cost |
| London, West | 800 |
由于一个列的值之间有一个逗号，所以它显然是将其解析为一个单独的列。
数据不能更改，因此我需要一
浏览 5提问于2011-09-29得票数 0
1回答
很抱歉，如果这个问题对新手来说太难了，但我一直在寻找一个答案，但我没有找到。 所以，我有一个包含很多null值的数据集，我一直在做一些回归来预测这些空值，因为预测是以numpy.ndarray的形式给出的，所以我试图用这些数组来填补列的空白，但没有成功。 我的意思是，这个专栏是这样的： ['Records']
101 21
102 22
103 23
104 24
106 NaN
107 NaN
1
浏览 18提问于2020-10-01得票数 1
回答已采纳
我是dask的新手，正在尝试弄清楚如何重塑从dask数据帧的单个列中获得的dask数组，但遇到了错误。想知道有没有人知道这个修复方法(不需要强行计算)？谢谢!
示例：
import pandas as pd
import numpy as np
from dask import dataframe as dd, array as da
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=2)
# This does not work -
浏览 22提问于2018-09-07得票数 2
回答已采纳
根据，pandas.read_csv允许我为CSV文件中的列指定一个dtype。
d类型：列->类型的类型名称或dict，对于数据或列默认无数据类型。例如{‘a’：np.float64，‘b’：np.int32} (引擎=‘python’不支持)。使用str或object来保存而不是解释dtype。
若要将每一列视为文本数据，我可以使用
df = pandas.read_csv(... , dtype=str)
或
df = pandas.read_csv(..., dtype=object)
据我所知，这两种方法的行为总是完全相同的。这两种方法是否有不同行为的情况？如果是的话，
浏览 2提问于2016-05-17得票数 6
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1回答
我有一个数据帧和nparray，如下所示 import pandas as pd
import numpy as np
dic = {'A': {0: 0.9, 1: "NaN", 2: 1.8, 3: "NaN"},
'C': {0: 0.1, 1: 2.8, 2: -0.1, 3: 0.5},
'B': {0: 0.7, 1: -0.6, 2: -0.1, 3: -0.1},}
df=pd.DataFrame(dic)
print(df)
A C B
0
浏览 42提问于2020-03-28得票数 1
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2回答
我有一个Pandas DataFrame，它有两个名为“case”的列。我想将两列合并为一个，我不想执行任何计算。
如果cases1包含"NaN"，则cases2包含数据，反之亦然。
cases1和cases2不能同时包含同一行的数据。
cases cases deaths
2020-01-01 10 NaN 0
2020-01-02 NaN 2 1
输出应该是：
cases deaths
2020-01-01 10 0
202
浏览 2提问于2020-09-14得票数 0
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我有一个函数myfunc，它对两个pandas DataFrame列进行计算。输出是一个Numpy数组。
def myfunc(df, args):
import numpy
return numpy.array([df.iloc[:,args[0]].sum,df.iloc[:,args[1]].sum])
此函数在rolling_df_apply中调用：
def rolling_df_apply(df, myfunc, window, *args):
import pandas
result = pandas.concat(pandas.DataFrame(
浏览 1提问于2015-07-28得票数 0
1回答
我有一个用逗号分隔的csv文件，每行有215列。文件非常大，我使用pandas dataframe pd.read_csv()和块来读取数据。文件中的一行有214列，而不是215列，但dataframe读取数据时将NaN应用于最后一列。 有没有办法在pandas dataframe中标识此行，因为我更喜欢dataframe而不是csv_reader。 注意:最后一列也可以为null，因此按等于null的最后一列过滤数据帧将不起作用
浏览 19提问于2020-09-30得票数 0
3回答
我有一个熊猫数据栏，包含不同长度的数字。我想要计算列中一个六位数的实例数，而不管哪个数字和它们的顺序。
示例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"number": [1234, 12345, 777777, 949494, 22, 987654]})
应该返回列中有三个六位数字的实例。
浏览 1提问于2021-01-15得票数 1
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6回答
我有一个包含nan的列的数据格式。我想删除那些有一定数量nan的专栏。例如，在下面的代码中，我希望删除2或更多nan的任何列。在这种情况下，列'C‘将被删除，只有'A’和'B‘将保留。我如何实现它呢？
import pandas as pd
import numpy as np
dff = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3), columns=list('ABC'))
dff.iloc[3,0] = np.nan
dff.iloc[6,1] = np.nan
dff.iloc[5:8,2] = np.nan
prin
浏览 5提问于2015-06-18得票数 20
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我想知道使用Scipy来适应Pandas DataFrame列的最佳方式。如果我有一个包含列(A，B，C，D和Z_real)的数据表(Pandas DataFrame)，其中Z依赖于A，B，C和D，我想要拟合每个系列行( DataFrame )的一个函数，该函数对Z (Z_pred)进行预测。
要拟合的每个函数的签名是
func(series, param_1, param_2...)
其中，series是与DataFrame的每一行对应的Pandas Series。我使用Pandas Series，以便不同的函数可以使用不同的列组合。
我尝试使用以下命令将DataFrame传递给scipy.
浏览 0提问于2016-02-06得票数 2
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我希望能够创建一个逻辑变量，用于指示特定类别的一组子组行(即，“group”变量中的A、B、C)的计数是否与我的“All”/All group行的值相同。 我的数据如下所示： group = c("All", "A", "B", "C", "All", "A", "B", "C")
category = c("music", "music", "music", "music", "movies&
浏览 28提问于2021-05-05得票数 1
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是在 DataFrame 中创建一个新列的最快(也是最有效)的方法，它是 pandas 中其他行的函数。
请考虑以下示例：
import pandas as pd
d = {
'id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'word': ['cat', 'hat', 'hag', 'hog', 'dog', 'elephant']
}
pandas_df = pd.DataFrame(d)
产生的结果：
id word
0 1 ca
浏览 2提问于2018-01-09得票数 4
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以下是我的dataframe (Mrp)快照：
我试图将以下逻辑应用于每一行，并将结果保存到一个新列中：
def planning_period(x):
if x <= 30:
return mrp['p01'] + mrp['p02']
elif x <= 60:
return mrp['p01'] + mrp['p02'] + mrp['p03']
elif x <= 90:
return mrp['p01'
浏览 3提问于2022-07-23得票数 -1
4回答
查找二维列表中特定列的长度
、、、、
在Python 3中，如果我有一个二维列表，其中最后一行没有完整填写(如下例所示)，如何获得特定列的长度？ [[1, 2, 3,],
[4, 5, 6,],
[7, 8,]] 例如，第0列和第1列的长度为3，而第2列的长度为2。有没有办法在不使用pandas模块的情况下做到这一点？
浏览 59提问于2018-08-11得票数 2
回答已采纳
我对编程非常陌生，所以提前向您道歉。我的计算机上有一个名为SouthKoreaRoads2的CSV文件，下图是该文件的示例(名称、年份和长度)： ? 使用以下代码，我基于原始数据创建了一个新表，但只包括年份小于1975的行(包含这些行的列称为简化日期)。 import pandas as pd
import os
SouthKoreaRoads2 = pd.read_csv("SouthKoreaRoads2.csv")
SouthKoreaRoads2[SouthKoreaRoads2['Simplified Date'] < 1975] 现在，
浏览 22提问于2021-07-22得票数 1
Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：
data.groupby(data['date'])
但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非如此。
如何实现此分组？
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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2回答
为什么Numpy和Pandas中的轴不同？ 示例： 如果我想摆脱Pandas中的列，我可以这样做： df.drop("column", axis = 1, inplace = True) 在这里，我们使用axis =1来删除一列(在DF中垂直放置)。 在Numpy中，如果我想对一个矩阵A进行垂直求和，我会使用： A.sum(axis = 0) 这里我使用了axis = 0。
浏览 12提问于2020-06-25得票数 0
import numpy as np
import pandas as pd
dummies = np.array(pd.get_dummies(list('abdccadab'))) #categorical IV
groupIDs = np.array([10,10,10,10,20,20,30,30,30]) #groups(/strata)
_,idx,tags = np.unique(groupIDs, return_index=1, return_inverse=1)
我知道我们可以做每一组，每列，例如，和，乘等。
np.multiply.reduceat(dumm
浏览 6提问于2017-05-19得票数 4
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2回答
在执行列表理解时遇到错误
、、、、
features_with_na=[features for features in df_main.columns if df_main[features].isna().sum()>1] 这个列表理解应该给出所有缺少值的列。在执行时，会出现以下错误： ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-0878dbe5183a> in <module>()
----> 1 features_with_na=[featu
浏览 9提问于2020-04-24得票数 0
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3回答
我使用的是pandas DataFrame，其中一列包含numpy数组。当尝试通过聚合对该列求和时，我得到一个错误，声明‘必须生成聚合值’。
例如：
import pandas as pd
import numpy as np
DF = pd.DataFrame([[1,np.array([10,20,30])],
[1,np.array([40,50,60])],
[2,np.array([20,30,40])],], columns=['category','arraydata'])
这是我所期
浏览 0提问于2013-06-07得票数 11
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3回答
我正在制作一个java，我的任务是获取用文件编写的产品的总成本：
category1 1 10 101 1 good1
category6 2 11 105 2 good5
category1 5 13 103 3 good4
category3 6 14 102 4 good2
category5 3 12 107 2 good1
费用列在第4栏，我已写到：
public int Sum_of_Elements()throws IOException{
int sum = 0;
BufferedReader br = new BufferedReader(new Fi
浏览 4提问于2013-12-28得票数 0
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1回答
数组聚合
、、
我想在R中处理的netCDF4文件太大了。我想要写一个循环，它将读取一部分数据并对其进行总结。
我想读的变量有4个维度：“lat”、“lon”、“member”和“time”。时间有一个月分辨率和成员包含60集合运行从一个气候模式。
使用ncvar_get命令，我从netCDF中提取了12个时间片，给我留下了一个4维数组。
num[1:144,1:69:1:60,1:12]
我将如何汇总这些数据，这样我就有了年度数据。
浏览 1提问于2016-06-27得票数 0
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1回答
我有一个包含名为Similar的列的dataframe。每一行的格式如下：
[{"Similar":"TEST"},{"Similar":"QWER"},{"Similar":"SEFWEF"},{"Similar":"SFDWEFW"},{"Similar":"WEFWEF"}]
[{"Similar":"SEGWEF"},{"Similar":"WEVWE"},{
浏览 9提问于2022-03-23得票数 0
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我想要查找包含pandas数据框中除NaN以外的所有非重复项的列。
x y z
a 1 2 A
b 2 2 B
c NaN 3 D
d 4 NaN NaN
e NaN NaN NaN
列"x“和"z”具有除NaN之外的非重复值，因此我希望将它们挑选出来并创建一个新的数据框。
浏览 16提问于2020-05-14得票数 1
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我正在为数组中的第二列求和。下面的代码是：
import numpy
x = numpy.array([['Physics', 10],['Gravity', 9.81],['Euler', 2.71],['Force', 6],['Mass', 12],['Torque', 8],['pi', 3.14],['Frequency', 2],['Wavelength', 3],['Velocity', 6]])
print(sum(x[
浏览 0提问于2018-11-01得票数 0
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当组件的子组件更改大小时，我希望更新其布局。我有一个父组件DetailView，它由动态子组件组成，可以在用户操作它们时改变大小。当发生这种情况时，我希望父组件刷新布局。
编辑:我关心的是在屏幕上呈现的孩子的大小，而不是孩子的数量。
每次布局中的组件更改大小时，我都需要运行updateLayout()函数。现在，我想将updateLayout()函数作为支柱传递给每个子组件，我认为这是子组件和布局系统之间不理想的耦合。
下面的片段应该说明我想要什么，但是当孩子们改变尺寸时，它不会触发。
useEffect(() => {
console.log("Children cha
浏览 6提问于2022-07-17得票数 0
基于熊猫官方文件和帮助：
pandas.DataFrame.loc
loc允许通过标签或布尔数组访问一组行和列。()
但是它看起来像一个布尔数组，并不是真的工作！
import pandas as pd
data=[[30, 21],[0, 121],[4, 121]]
df= pd.DataFrame(data, columns=['Apples', 'Bananas'])
print(df.loc[df.Apples==30 & True]) # It's OK
print(df.loc[True])
浏览 1提问于2019-01-20得票数 1
1回答
熊猫群在一列名单上
、、、
我有一个包含pandas的列的lists数据
df = pd.DataFrame({'List': [['once', 'upon'], ['once', 'upon'], ['a', 'time'], ['there', 'was'], ['a', 'time']], 'Count': [2, 3, 4, 1, 2]})
Count List
2 [once, upon]
3 [onc
浏览 3提问于2018-03-22得票数 7
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1回答
我有一个这样的表(带有jsonb列)：
如果我用python加载这个json到dataframe中：
import pandas as pd
import json
data={
"id": [1, 2],
"myyear": [2016, 2017],
"value": [5, 9]
}
data=json.dumps(data)
df=pd.read_json(data)
print (df)
我得到了这个结果：
id myyear value
0 1 2016 5
1 2
浏览 4提问于2022-09-27得票数 0
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2回答
我想连接Pandas数组类型的列元素。
输入
Year Month
['2021','2020',''] ['11','12','']
['2019','2020',''] ['11','12','']
输出
Output
['202111','202012','']
['201911','202012'
浏览 6提问于2021-12-06得票数 0
我有一个有4列(姓名，性别，出生人数)的数据框，我想要计算女性和男性的总数，我必须按性别分组。我已经用熊猫做过这样的实验：
names1880.groupby(['Gender']).sum()
我的输出是这样的
Gender----|----Births
F | 166868
----------|------------
M | 120851
但现在我只能用Numpy而不是Pandas
浏览 0提问于2021-03-14得票数 0
我想计算熊猫DataFrame的行数，其中某些列的列值为True。
例如，在下面的示例DataFrame中：
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
names = {'First_name': ['Jon','Bill','Maria','Emma'], 'Last_name': ['Bobs', 'Vest', 'Gong', 'Hill'],
'R
浏览 2提问于2022-08-10得票数 0
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我正在尝试跨Pandas数据帧的列进行求和，当每列中都有NaN时，我得到的结果是sum =0；根据文档，我预期sum =NaN。下面是我得到的信息：
In [136]: df = pd.DataFrame()
In [137]: df['a'] = [1,2,np.nan,3]
In [138]: df['b'] = [4,5,np.nan,6]
In [139]: df
Out[139]:
a b
0 1 4
1 2 5
2 NaN NaN
3 3 6
In [140]: df['total'] =
浏览 0提问于2015-10-31得票数 33
我有一个浮点变量的数据集，我想将它们绑定到组中，最终为这些组生成二进制列。现在我有一个函数
def getBins(column)
这将返回一个浮动边界列表(这似乎工作得很好)
大体上，我叫
bounds = getBins(dataframeMini[col])
从那里，我想用入库的版本覆盖该列。我尝试了两种不同的方法，每次都遇到几乎相同的问题。首先，我尝试使用Pandas.cut
thing = pd.cut(pd.Series(dataframeMini[col].astype(float)),bins=bounds,include_lowest=True)
dataframeMini[
浏览 1提问于2016-01-08得票数 0
1回答
我在一个列中有值，在这个表单中有多个行(作为Pandas dataframe)
import pandas as pd
#Create data
df = pd.DataFrame(np.linspace(1,20,20))
print(df)
1
2
:
19
20
我如何获得这些值并将它们分割成多个行，以确保每个列都有一些原始矩阵的倍数，比如5。
1 6 11 16
2 7 12 17
3 8 13 18
4 9 14 19
5 10 15 20
浏览 1提问于2021-03-05得票数 0
回答已采纳
所以我有这个pandas.Dataframe
C1 C2 C3 C4 C5 Start End C8
A 1 - - - 1 4 -
A 2 - - - 6 10 -
A 3 - - - 11 14 -
A 4 - - - 15 19 -
其中-是对象，Start是每个元素的初始坐标，end是最终坐标
浏览 4提问于2016-07-09得票数 4
1回答
当我继续我的项目在python抓取到excel，我设法提取我想要的信息，并把它放在一个新的excel文件。接下来，我不想在新的工作表上生成数据列表，而是将每个数据列表放到现有数据集的不同列中。
下面是我的第一步代码，以整理我从网站上需要的所有细节，并将其放入数据框架中
import selenium
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium import webdriver
import pandas as pd
path = "C:\\Users\\ChloeChew\\Downloads\\chromed
浏览 5提问于2022-11-14得票数 0
我正在使用pandas read_csv()方法将CSV文件的第一行读入列表，如下所示。
target_df = pandas.read_csv(file_absoulte_path, nrows=0, engine='python').columns.tolist()
并将上面返回的列表与另一个列表(expected_columns)进行比较，如下所示。
if(colums_expected==target_df):
logger.info("Column names are CORRECT, as expected!"
浏览 2提问于2021-07-15得票数 1
我想知道为什么HDFStore会在pandas中的字符串列上给出警告。我认为它可能是我的实际数据库中的NaNs，但在这里尝试它会给我两个列的警告，即使其中一列不是混合的，只是字符串。
使用.13.1 pandas和3.1.1表
In [75]: d1 = {1:{'Mix': 'Hello', 'Good': 'Hello'}}
In [76]: d2 = {2:{'Good':'Goodbye'}}
In [77]: d2_df = pd.DataFrame.from_dict(d2,orie
浏览 3提问于2014-06-06得票数 4
在pandas 0.23.0和python 3.6.5中，我看到了在DataFrame上使用iloc[int]时不理解的行为。
如果DataFrame只有一列，并且该列的类型是“category”，则iloc[int]将返回标量值而不是系列。
当"answer“列是一个对象数据类型时，我会得到一个预期的Series：
>>> df = pandas.DataFrame({'answer': ['no', 'no', 'yes']})
>>> df['answer'] =
浏览 1提问于2018-08-24得票数 0
通过迭代每一行来注释最大值。并生成具有结果输出的新列。有没有人能帮我在Python中使用pandas，如何得到结果？ text A B C
index
0 Cool False False True
1 Drunk True False False
2 Study False True False
Output:
Text Result
index
浏览 13提问于2021-10-05得票数 0
考虑一下这个dataframe
df = pandas.DataFrame(numpy.random.randint(0,100,size=(200, 4)), columns=list('ABCD'))
df['E'] = list(numpy.arange(1001, 1021)) * 10
df['F'] = ['c', 'b', 'b', 'a', 'd'] * 20 + ['d', 'a', 'b', '
浏览 2提问于2017-06-30得票数 3
回答已采纳
2回答
我有一个像这样的DataFrame。我试图添加一个新列df' new _sales‘，其中我将df’‘rate’乘以df‘’state‘，'store’之和。
import pandas as pd
data = [['california', 'a', 11, 0.6], ['california', 'a', 12, 0.4], ['california', 'b', 32, 0.7]]
df= pd.DataFrame(data, columns=['state'
浏览 3提问于2021-10-06得票数 1
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我有一个相当简单的Excel 2007工作表，其中有三列:名称(A列)、Value1 (B列)和Value2 (C列)。此工作表通常由Name列自动筛选。
在第2列的底部，我希望执行B列的条件小计(尊重任何过滤器)，并使用以下规则:如果对于给定行B为0，请使用C列中的该行值，否则，应忽略C列。
A B C
1 Name Value1 Value2
2 Bob 100 6 <-- use 100, ignore 6 in Col C because B is non-zero
浏览 1提问于2013-01-28得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在使用impyla从Impala中提取数据，并使用as_pandas将数据转换为数据。我用的是Pandas 0.18.0，Python 2.7.9
我正在试图计算一个dataframe中所有列的和，并尝试选择大于阈值的列。
self.data = self.data.loc[:,self.data.sum(axis=0) > 15]
但是，当我运行这个程序时，会出现如下错误：
pandas.core.indexing.IndexingError:提供不可对齐的布尔系列密钥
然后我试着像下面这样。
print 'length : ',len(self.data.
浏览 1提问于2016-05-06得票数 1
回答已采纳
我需要Excel中的公式，如果另一列的值与第三列中特定单元格中的值匹配，则计算一列中唯一I的数量。
A栏-代码1、B栏- ID号、C栏-代码2、按代码分列的唯一公司的D栏、E栏-公式应返回的答案
想要的公式-计算B中唯一ID号的数量，在任何时候C(代码2)与单元格A2 (从列代码1中)匹配，然后对单元格A3、A4等做同样的计算。
备注：
我正在跨多个Excel工作表工作，有将近20万行，但为了简单起见，我把所有内容都放在了一个工作表中，图像上只有15行。
浏览 0提问于2021-05-25得票数 0
我做了大量的计算，将一个名为"factor“的pandas列与另一个名为"value”的pandas列相乘，然后计算乘法的总和。 两列的长度通常都在200行左右。考虑到这是我在当前项目中进行的数千次计算，我需要尽可能快地进行计算 缩小版本的代码如下所示(只有4行) dict = {'factor': [0.25,0.25,0.25,0.25],
'value': [22000,25000,27000,35000] }
df = pd.DataFrame(dict, columns= ['factor', &
浏览 424提问于2019-01-26得票数 3
回答已采纳
我有以下数据帧
我想添加两列“季度期间的统计总数”( "stat“的总值，没有应用参数分解)和”季度总数的百分比“--这将显示比例是如何随着时间的推移而变化的，并构建一个总和为100%的堆叠图
不幸的是，我在用"pandas方式“计算”季度统计总数“时遇到了麻烦。我最终逐个单元格地迭代数据帧，这感觉像是一个次优解，然后将一列除以另一列，得到%
for elements in df.index:
df.ix[elements,3] = df[df['period']==df.ix[elements,0]]['stat'].su
浏览 2提问于2016-08-16得票数 2
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import pandas as pd
data={'X':45, 'Y':12,'Z':85}
df=pd.DataFrame(data)
print(df)
TypeError：“dict”对象不可调用
浏览 11提问于2021-04-21得票数 1
回答已采纳
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