Pandas在合并的dfs之间比较相同的列
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的功能和灵活的数据结构，特别适用于处理和分析结构化数据。在Pandas中，可以使用merge()函数来合并两个DataFrame对象，并比较它们之间相同的列。
合并两个DataFrame对象可以通过指定共同的列进行连接操作，常用的连接方式包括内连接、左连接、右连接和外连接。
- 内连接（inner join）：只保留两个DataFrame中共同的列，并且只保留两个DataFrame中共同的行。可以使用merge()函数的默认参数进行内连接操作。
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')- 左连接（left join）：保留左侧DataFrame的所有行，并将右侧DataFrame中与左侧DataFrame共同列匹配的行合并。可以使用merge()函数的how参数指定连接方式为左连接。
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='left')- 右连接（right join）：保留右侧DataFrame的所有行，并将左侧DataFrame中与右侧DataFrame共同列匹配的行合并。可以使用merge()函数的how参数指定连接方式为右连接。
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='right')- 外连接（outer join）：保留两个DataFrame的所有行，并将共同列匹配的行合并，如果某个DataFrame中的行在另一个DataFrame中没有匹配，则用NaN填充。可以使用merge()函数的how参数指定连接方式为外连接。
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='outer')Pandas提供了灵活的合并操作，可以根据具体的需求选择合适的连接方式。在实际应用中，合并操作常用于数据集成、数据关联和数据分析等场景。
腾讯云提供了云数据库 TencentDB，可以用于存储和管理结构化数据。您可以使用腾讯云的云数据库 TencentDB 来存储和处理需要合并的数据，以便进行更高效的数据分析和处理操作。您可以通过以下链接了解腾讯云云数据库 TencentDB 的详细信息：腾讯云云数据库 TencentDB
请注意，本回答仅提供了Pandas在合并的dfs之间比较相同的列的基本概念和常用操作，具体的应用场景和推荐的腾讯云产品可能因实际需求而异，建议根据具体情况进行选择和使用。
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我在Pandas上遇到了一个非常奇怪(也令人沮丧)的问题。我想将数据帧中的每个单元格除以列的总和。我已经在谷歌上搜索并使用了建议的答案，但它不起作用-每一行的内容返回相同的值。
dfs = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(3,3)), columns=['A','B','C'])
# Now here is the copied solution from google
dfs = dfs.div(dfs.sum(axis=0),axis=1)
因此，对于上面这样的简单示例，它工作得非常好。但是
浏览 18提问于2020-05-15得票数 0
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晚上好, 所以我有大量的.csvs，我要么想在读熊猫之前在一个巨大的csv中改变它，要么直接创建一个包含所有.csvs的df。.csvs都有两列“时间戳”和“持有量”。现在我想在“时间戳”-column上合并它们，如果它们彼此匹配，并为每个“持有量”-column创建一个新列。到目前为止，我产生了这样的结果： import os
import glob
import pandas as pd
os.chdir("C/USer....")
extension = 'csv'
all_filenames = [i for i in glob.glob('
浏览 37提问于2020-08-05得票数 0
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我继承了一个庞大而复杂的R脚本，它将许多操作应用于几个大型数据集。
在某种程度上，脚本：
sum_tbl = as.data.table(init_tbl)[., x = sum(x), by = c('y', 'z')]Edits 接受data.table，使用类似于sum_tbl$z的值创建第二个汇总表，并将它们放入带有names(sum_tbl)[names(sum_tbl) == 'x'] = 'x_sum'的汇总列中。
最后，将摘要与如下语句合并：
final_tbl = merge(init_tbl, sum_tbl,
浏览 1提问于2020-03-12得票数 0
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我有两个熊猫数据列表如下，
import pandas as pd
import numpy as np
list_one = [pd.DataFrame({'sent_a.1': [0, 3, 2, 1], 'sent_a.2': [0, 1, 4, 0], 'sent_b.3': [0, 6, 0, 8],'sent_b.4': [1, 1, 8, 6],'ID':['id_1','id_1','id_1','id_1']}),
p
浏览 8提问于2022-02-08得票数 0
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我有大约50个excel工作表与.'xlsb‘扩展名。我想将一个特定的工作表连接到pandas DataFrame中(所有工作表的名称都相同)。我遇到的问题是，每个工作表中的列名称并不完全相同。我使用pandas编写了一段代码，但它的工作方式是将所有值连接到pandas数据框中的同一列中，但基于列的名称。所以举个例子:有时我有一列叫做: FgsNr，有时叫做FgNr --两列中的数据类型和含义完全相同，我希望把它们放在数据框中的同一列中，但是pandas创建来分离数据框中的列，并将那些列中列出的同名的值堆叠在一起。 files = glob(r'C:\Users\Folder
浏览 29提问于2021-08-10得票数 0
我有巨大的数据分裂成4个csv文件。它们应该有相同的列，每个文件都是前一个文件的延续。我在Pandas中导入4个CSV文件，在合并它们之前，我希望比较所有4的列，以确定任何差异。
我如何使用Pandas/Python来实现这一点？
我是使用合并还是追加？csv1涵盖了2001年到2004年，csv2覆盖了2005年到2007年，等等，它只是按时间划分。
浏览 3提问于2017-03-10得票数 2
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因此，我从标准普尔500指数，从csv文件中收集数据。我的问题是，我如何创建一个大的数据，它有500列和所有的价格。该守则目前是：
import pandas as pd
import pandas_datareader as web
import datetime as dt
from datetime import date
import numpy as np
def get_data():
start = dt.datetime(2020, 5, 30)
end = dt.datetime.now()
csv_file = pd.read_csv(os.pa
浏览 2提问于2020-11-11得票数 1
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我一直在尝试使用这个链接中提到的reduce()函数来合并多个数据帧。
dfs = [df0, df1, df2, dfN]
df_final = reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on='name'), dfs)
但是，在我的例子中，相关数据帧的联接列是不同的。因此，我需要在每次合并时使用不同的left_on和right_on值。
我已经想出了一个变通方法，它在任何方面都不是高效或优雅的，但目前它是有效的。我想知道使用reduce()是否可以实现同样的效果，或者是其他有效的替代方法。我预见到将会有许多数据帧需要连接到下
浏览 0提问于2020-05-28得票数 0
我想创建一个函数，它接受数量不确定的数据帧，然后在给定列上合并它们，这实际上是最左边的列。 我应该使用*args这样的东西吗？ import pandas as pd
def merge_given_dfs(*args):
pd.merge(*args,left_on='name')
merge_given_dfs(df1,df2,df3,df4) 谢谢!
浏览 16提问于2020-10-24得票数 0
我正在使用pandas对一组大约1000-2000个CSV文件进行outer合并。每个CSV文件具有在所有CSV文件之间共享的标识符列id，但是每个文件具有3-5列的唯一一组列。每个文件中大约有20,000个唯一的id行。我所要做的就是将这些列合并在一起，将所有新列合并在一起，并使用id列作为合并索引。
我使用一个简单的merge调用来实现：
merged_df = first_df # first csv file dataframe
for next_filename in filenames:
# load up the next df
# ...
merged_df
浏览 4提问于2013-06-20得票数 10
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我有4张表，它们有相同数量的列和相同数量的数据。
但是我想画一个压力图，y，date，X，所以在一个图中有四条线。我可以单独制作，但不能全部放在一起。四张纸的日期都是一样的，但是对于每个日期，每张纸可能有不同的金额值。这是你可以在我的关于is_basin_name的代码中找到的东西，以帮助每次只选择一个压力。我需要选择这些来制作新的图纸吗？或者，有没有其他的方法来制作这个图？
以下是我的单张绘图的代码：
import pandas as pd
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a=pd.
浏览 4提问于2016-08-16得票数 0
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我有一些硬件可以将数据输出为嵌套字典。 data_out = {'unimportant_dict': [{'dateTime': '2019-12-01', 'value': '183'}], 'secondary_dict': {'sub_dict': [{'time': '00:00:00', 'value': 0}, {'time': '00:01:00', 'value': 0
浏览 26提问于2020-03-31得票数 2
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熊猫的有效链合并
、、
我发现，如果将大量数据集与大量列合并到同一列中，那么直接与熊猫库合并的链式合并是非常低效率的。
问题的根源就像我们加入许多str的愚蠢方式一样：
joined = reduce(lambda a + b, str_list)
而不是：
joined = ''.join(str_list)
在进行链式合并时，我们多次复制数据集(在我的例子中几乎是100次)，而不是一次或按顺序从几个数据集中填充列。
是否有一些有效的方法(以集合数来表示线性复杂度)来链接同一列(大量数据集)的合并？
浏览 2提问于2016-11-12得票数 5
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我在第一列中有两个具有相同列名和相同in的数据帧。在第一个数据帧中，我有int信息，在第二个str中。
下面是它们的样子的一个例子：
ID Cat1 Cat2 Cat3
1 1 1 0
2 0 2 1
3 0 0 5
ID Cat1 Cat2 Cat3
1 text text text
2 text text text
3 text text text
我希望将它们合并到一个Data
浏览 2提问于2020-03-01得票数 0
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我要数据，df1有A，B，C，D列.df2有A，B，E，F列.
我想要合并的键在A列中，B在两个数据格式中也(很可能)是相同的。虽然这是一个大的数据集，我正在进行清理，所以我还没有一个非常好的概述一切。
我知道
merge(df1, df2, on='A')
结果包含一个名为B_x的列。由于数据集又大又乱，我还没有尝试研究B_x与df1中的B和df2中的B有什么不同
因此，我的问题只是一般的问题:当Pandas将_x附加到合并的dataframe中的列名后，它意味着什么？
谢谢
浏览 2提问于2014-04-21得票数 39
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组合一个数据文件列表
、、、
我有一个有几个..csv文件的文件夹。每个包含数据的时间，高，低，开放，Volumefrom，Volumeto，加密货币关闭。
我成功地将.csvs加载到一个数据文件列表中，并删除了列Open、High、Low、Volumefrom、Volumeto，这是我不需要的，给我留下了时间，并关闭了每个数据帧。
现在我想把数据列表组合成一个数据，索引以最小的硬币的时间戳开始，在这个例子中是iota。
这是我到目前为止编写的代码：
import pandas as pd
import os
# Path to my folder
PATH_COINS = r"C:\Users\...\C
浏览 1提问于2018-09-25得票数 0
我试图使用熊猫将三个单独的平面文件中的内容加入到一个.csv中。其中一个输出字段'StoreID‘是基于一个独立的ID值列表('Stores.txt')。本质上，我需要将合并的数据作为一系列csv行发布，同时在第三列中为每个存储ID附加结果。我在迭代语法方面有问题。任何帮助都将不胜感激！
import pandas as pd
items = pd.read_csv("Item_List.csv")
store_loc = pd.read_csv("Store_Locations.csv")
stores = open("Sto
浏览 2提问于2014-09-05得票数 0
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我是Python新手，在通过URL下载每个DataFrames之后，我尝试将多个1行的组合在一起。我一直在尝试使用熊猫pd.concat()，但没有成功。到目前为止，我正确地获得了单个DataFrames，但是使用以下脚本组合它们并不有效：
import pandas as pd
import time
from time import sleep
import numpy as np
import glob
import pathlib as pl2
count = 0
with open('tickertest12.txt', 'r') as my_fi
浏览 4提问于2022-10-20得票数 0
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我有两个长度不等的数据。我想把它们和条件结合起来。
如果两行df1是相同的，那么它们必须共享相同的df2值。
import pandas as pd
d = {'country': ['France', 'France','Japan','China', 'China','Canada','Canada','India']}
df1 = pd.DataFrame(data=d)
I={'conc': [0.30, 0.25, 0.21,
浏览 1提问于2022-07-29得票数 1
我需要在一个excel工作簿中获取多个工作表，并根据每个工作表中的一组列值将它们合并成一个单一的数据格式。
我有：
Sheet 1:
ID A B C
1 0 l g
2 2 e n
3 3 c h
表2：
ID L M N
1 7 u i
2 0 o j
3 9 c k
我在找:第三页：
ID A B C L M N
1
2
3
编辑--我正在处理任意数量的工作表，这使得它变得很复杂。
我对熊猫/python/编码很陌生，但我现在正在处理这个问题：
import pandas as pd
import numpy as np
def ge
浏览 4提问于2018-08-18得票数 0
我在一个文件夹中有5个csv文件，在这里我想将每个csv文件中的所有列连接到一个dataframe中。当我只加入2个csv文件时，它工作得很好，但是当我想加入5个csv文件时，我遇到了一个错误。我的代码如下：
In [7]:
import pandas
import os
import numpy as np
import glob
path =r'D:/PreprocessingITRC/output/All/'
allFiles = glob.glob(path + "/*.csv")
dataframe = pandas.DataFrame()
for
浏览 4提问于2015-04-20得票数 2
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1回答
我有25个csv文件，每个文件有4列，我必须比较所有25个csv中名为City的1列，然后在csv中写入输出，说明哪个城市存在于多少个文件中。例如：
在excel中，我想要纽约在第一个0列，第一行，然后在下一列中，我想要得到纽约所在城市的文件名。像csv_output.csv一样
New york File 1, File 2, File 3, File 5, File 25
Jakarta File 1, File 7, File 19.
如何使用Python、Pandas或CSV或任何其他选项来执行此操作。
目前，我最初检查了两个csv，但这也不起作用。我的要求是25个CSV文件。
im
浏览 0提问于2020-08-01得票数 2
1回答
我有一个嵌套了json数据字符串的pandas列。我想将数据展平到多个pandas列中。
下面是来自单个单元格的数据：
rent['ques'][9] = "{'Rent': [{'Name': 'Asking', 'Value': 16.07, 'Unit': 'Usd'}], 'Vacancy': {'Name': 'Vacancy', 'Value': 25.34100001, 'Unit'
浏览 2提问于2020-06-08得票数 0
从指定文件夹中任意文件名的文件创建pandas数据帧的最佳方法是什么？
我使用了pathlib，但它并不能很好地工作，因为输出数据帧没有给我任何东西。
from pathlib import Path
import pandas as pd
pth = r'C:\Users\HP\Desktop\IBM\New folder'
fle = Path(pth).glob('*.tsv')
someDf = pd.DataFrame(fle)
someDf
编辑：
我也尝试过执行以下操作，但输出数据帧将所有列合并为一个用反斜杠分隔的列。我该如何解决这个问题？
f
浏览 29提问于2020-02-26得票数 1
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3回答
有两个列表，其中元素是DFs和具有datetimeindex
lst_1 = [ df1, df2, df3, df4] #columns are same here 'price'
lst_2 = [df1, df2, df3, df4] #columns are same here 'quantity'
我使用pandas合并功能一个接一个地做。我试着做一些事情，我添加了两个列表和make函数，如下所示：
def df_merge(df1 ,df1):
p_q_df1 = pd.merge(df1,df1, on='Dates
浏览 26提问于2019-11-28得票数 1
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2回答
我有一个CSV文件，看起来
K1
,Value
M1,0
M2,10
M3,3
K2
,Value,Value,Value
M1,4,6,3
M2,7,3,4
M3,10,2,6
K1
,Value,Value
M1,0,4
M2,10,2
M3,3,7
该文件按5行分组。例如，第一个组的名称是K1，后面是一个具有固定3行和1列的dataframe。组中的行数是固定的，但列数是可变的。K1有1列，K2有3列，K3有2列。我想阅读它来形成一个字典，其中键是组的名称、K1、K2或K3，值是与组名相关联的dataframe。
简单的类似于read_csv的df = pd.read_csv(
浏览 1提问于2021-11-26得票数 0
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我正在尝试用python将一堆xlsx文件合并成一个单一的pandas数据帧。此外，我还想包含一个列，它列出了每一行的源文件。我的代码如下：
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import glob
import os
# get the path for where the xlsx files are
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
files_xlsx = [f for f in files if f[-4
浏览 12提问于2019-11-09得票数 1
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我有两个文本文件：
我希望使用数据创建一个CSV文件，并根据标题添加一个列。如下所示：
。
我写了这个：
import glob
import pandas as pd
files = sorted(glob.glob('content/*.txt'))
df = pd.concat(map(pd.read_csv, files))
df.to_csv(r"C:\Users\srava\OneDrive - Deakin University\Desktop\final\combined.csv")
但是输出与我想要的不匹配：
浏览 4提问于2021-04-24得票数 1
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2回答
我目前有一个大小为168078行×43列的pandas DataFrame df。df的摘要如下：
doi gender order year ... count
9384155 10.1103/PRL.102.039801 male 1 2009 ... 1
...
3679211 10.1103/PRD.69.024009 male 2
浏览 2提问于2019-10-19得票数 0
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我需要将不同的excel表格合并成一个表格，并添加一个新列作为相应的表格名称。 下面的代码合并了所有的工作表，但如何将工作表名称添加为列?？ import pandas as pd
df = pd.concat(pd.read_excel(r"C:\\Users\\xx\\FC_List.xlsx", sheet_name=None), ignore_index=True)
print(single_df)
df.to_csv(r"C:\\Users\\Users\\FC_List.csv", index=False) 下面的代码抓取表单名称 import p
浏览 21提问于2021-03-27得票数 0
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2回答
我正在尝试使用熊猫将许多(几千个列tsv文件)数据帧合并成一个csv文件。我对熊猫(也是蟒蛇)很陌生，可能需要一些投入或指导。
我的数据帧是从web上抓取的列表上的观察数据，不包含标题。例如：
数据框架1：
bluebird 34
chickadee 168
eagle 10
hawk 67
sparrow 2
数据框架2：
albatross 56
bluebird 78
hawk 3
pelican 19
sparrow 178
我想做的只是简单地创建一个包含所有单独观察的主文件：
albatro
浏览 5提问于2014-11-05得票数 1
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我的代码如下：
import pandas as pd
df = pd.read_excel(r'C:\Users\user\Desktop\Test.xlsx',header=0,sheet_name=["Site 01","Site 08"],usecols="A:O")
df.to_excel(r'C:\Users\user\Desktop\Test-result.xlsx', index=False)
我知道错误：
AttributeError: 'collections.OrderedDic
浏览 4提问于2022-05-06得票数 1
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3回答
我现在正在使用Excel来完成这项任务，但是我想知道你们中是否有人知道如何在python中查找和插入丢失的序列号。 假设我有一个数据帧： import pandas as pd
data = {'Sequence': [1, 2, 4, 6, 7, 9, 10],
'Value': ["x", "x", "x", "x", "x", "x", "x"]
}
df = pd.DataFrame (data, col
浏览 15提问于2020-06-19得票数 1
2回答
这是我的代码：
import pandas as pd
import os, glob
from pandas import Panel
import sqlite3
my_dir = '/home/manish/Desktop/Equity/'
filelist = []
fileList = []
os.chdir(my_dir)
for files in glob.glob('*.txt'):
p = pd.read_csv(files, names = ['Name', 'Date', 'Open
浏览 1提问于2015-09-11得票数 1
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我有一个包含数百个JSON文件的目录，希望将它们转换并合并到一个CSV文件中。
我发现了的问题。一个答案解释了如何将一个JSON文件转换为CSV：
import pandas as pd
with open('jsonfile.json', encoding='utf-8') as inputfile:
df = pd.read_json(inputfile)
df.to_csv('csvfile.csv', encoding='utf-8', index=False)
使用该代码，我试图创建一个循环，但我无法使它工作(我
浏览 4提问于2022-06-28得票数 0
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4回答
我正在尝试基于foll连接数据帧。2个csv文件：
df_a：
df_b：
这两者具有相同的列数和列名。然而，当我这样做的时候：
pandas.concat([df_a, df_b])
我得到了错误：
AssertionError: Number of manager items must equal union of block items
# manager items: 20, # tot_items: 21
如何解决这个问题？
浏览 0提问于2016-02-02得票数 33
2回答
您好，我想通过不同的级别(列users)求和值(列sum)，并在不同的数据帧中报告。有时，两个数据帧中都不会报告用户。
我的第一个数据帧是：
> head(reshape25)
users sum L1
1 00250902DC7D 30.15000 2014-01-14 06:30:00
2 00250902DC7D 29.68333 2014-01-14 10:30:00
3 00250902DC7D 26.15000 2014-01-14 18:00:00
4 00250902DC7D 28.73333 2014-01-
浏览 1提问于2014-03-04得票数 0
1回答
我有一个小数据，两列宽。我的目标是根据QE列中的唯一值将这个数据分割成一个数据序列列表。
我似乎无法在我的代码中找到错误。
为澄清而编辑：
import pandas as pd
def Function1():
data = {'Name': ['Dave', 'Sue', 'John', 'Dave', 'Michael', 'Sue'],
'QE': ['12.31.2019', '12.31.2019&
浏览 1提问于2020-08-06得票数 1
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我有多个子数据帧，我从CSV文件中读取，我想使用pandas将它们组合成一个大的DataFrame。 我的问题是，单独的子DataFrames中的一些列显示重叠。如果是这样，则需要将这些值插入到最终DataFrame中的正确位置。 通常，所有子DataFrame都有一个ID列-所有这些ID的所有DataFrames值的set应该组合到最终的大DataFrame的ID列。 每个ID都有一个特定的CODE分配给它，这在所有子DataFrame中是一致的，因此它可能总是被覆盖，因为值应该保持不变。 我已经尝试了所有的方法，merge，join，concat，甚至普通的老式循环和索引，有索引的列，没
浏览 22提问于2019-01-30得票数 1
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我有一个excel工作簿，它有4个不同名称的工作表。只有在变量sheet_names中调用它们时，我才想将它们读入熊猫数据。例如，整个工作簿的工作表名可以是['banana','orange','apple','grape']。每个工作表都有5列，我想将它们读入Python。
import pandas as pd
sheet_names =['grapes','orange'] #sheet_names is what I control... it can contain any number
浏览 1提问于2016-10-23得票数 1
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2回答
用glob重复列读取多个文件
、、、、
我正在尝试将许多txt文件读入我的数据框架中，下面的代码可以工作。但是，它复制了我的一些专栏，而不是全部。我找不到解决办法。我能做些什么来防止这件事？
import pandas as pd
import glob
dfs = pd.DataFrame(pd.concat(map(functools.partial(pd.read_csv, sep='\t', low_memory=False),
glob.glob(r'/folder/*.txt')), sort=False))
假设我的数据应该如下所示：
但看起来
浏览 4提问于2019-11-19得票数 1
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两个DataFrames的匹配值存储在它们相应的“名称”和“航班”列中。第一个DataFrame存储距离，而另一个存储日期：
import pandas as pd
distances = {'names': ['A', 'B','C'] ,'distances':[100, 200, 300]}
dates = {'flights': ['C', 'B', 'A'] ,'dates':['1/1/16', &#
浏览 3提问于2016-10-17得票数 5
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我有两只熊猫DataFrames df1和df2，它们的格式相当标准：
one two three feature
A 1 2 3 feature1
B 4 5 6 feature2
C 7 8 9 feature3
D 10 11 12 feature4
E 13 14 15 feature5
F 16 17 18 feature6
...
和df2的格式相同。这些DataFrames的大小分别为175 MB和140 MB。
m
浏览 1提问于2016-10-03得票数 1
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我的本地目录中有10个以制表符分隔的文本文件。当我将一个文本文件复制并粘贴到excel表格中时，它变成了一个有100列的文件。现在，我想读取所有的文本文件，并将它们转换为相应的excel文件。
如果只有一个文件，我会这样做：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("H:\\Yugeen\\text1.txt", sep='\t')
df.to_excel('H:\\Yugeen\\output1.xlsx', 'Sheet1', index = False)
有没有办法实现我正在寻找的解决方案？
浏览 2提问于2020-09-26得票数 0
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我正在使用Spark处理2000万个XML文档的数据集。我最初是在处理所有这些问题，但实际上我只需要其中的三分之一。在不同的星星之火工作流中，我创建了一个dataframe keyfilter，其中一个列是每个XML的键，第二个列是布尔值，如果应该处理对应于键的xml，则为True，否则为False。
XML本身是使用Pandas处理的，我无法共享这个UDF。
我在DataBricks上的笔记本基本上是这样工作的：
import pyspark
import time
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.funct
浏览 4提问于2022-03-16得票数 0
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我是Pandas的新手，我试图在两个数据帧之间做一个左连接。我得到了一个KeyError。有人能发现我的错误吗？我想这可能是我错过的很简单的事情。谢谢!
import pandas as pd
import xlrd
remediation_file = pd.read_excel('C:\\Users\garyd\\Desktop\\remediation-workbook.xlsx')
exception_file = pd.read_excel('C:\\Users\garyd\\Desktop\\exception-finished-file.xlsx&#
浏览 0提问于2018-05-05得票数 2
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我有一个包含两个选项卡表(A和B)的excel文件。每个标签页具有对应于10个不同参数的10列。我需要迭代两个标签页，并将标签页A中的第1列与标签页B中的第1列相乘，将标签页A中的第2列与标签页b中的第2列相乘，依此类推。因此，我将获得与这10个操作对应的10个列。我该怎么用Pandas来写呢？提前感谢您的帮助
浏览 15提问于2019-06-27得票数 0
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我有100个熊猫的DataFrames。它们具有相同的结构，两列：x和y。目前，我正试图通过列join x来计算列y的平均值，然而，我面临的问题是，生成的DataFrame只有两列x和y (而不是100 y列)。我发现我应该使用concat，但是它不像我预期的那样工作，有什么想法吗？
例如：
import pandas as pd
# ...
result = pd.concat(dfs, axis=1, keys=["x"], join="inner")
print result
# x
# x y
# 0
浏览 1提问于2017-03-20得票数 2
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我在使用简单的自建函数基于pandas滚动窗口进行数据处理时遇到了一些问题。我有三个带有值的列，并希望使用一个简单的列表理解来计算其中的一列，以便进一步处理。在我的示例中，我只是简单地对这些值进行求和，这将为每个窗口生成一个值。但是看起来列表理解失败了.import pandas as pd import numpy as np from collections import Counter as count
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(50, 3)), columns=list('ABC'))
def my_
浏览 9提问于2018-01-31得票数 0
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我的出发点是这样的
import pandas as pd
dx = {
'bezeichnung': ['Erlöse' , 'Aufwand' , 'Material_19' , 'Gewinn'] ,
'2020': ['1001' , '900' , '90' , '11']
}
dx = {
'bezeichnung': ['Aufwand' , 'Erlös
浏览 2提问于2021-12-12得票数 1
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