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回答
Pandas
按
日期
屏蔽
特定
列
、
、
我有一个包含两个主
列
的dataframe (df) --一个名为“TIMESTAMP”,表示
日期
,另一个名为“QC”,将质量控制标志反映为int。这个df大约有40,000行,所以我不想遍历每一行。我有一个新的数据帧(dfNew),它只有两
列
,每列有几个开始和结束
日期
对。我希望遍历我的原始df,并且对于时间戳位于dfNew中列出的任何开始-结束
日期
对之间的所有行,我希望将qc值替换为-1。我认为这可能与以下事实有关:我使用时间戳
列
创建掩码,但试图使用该掩码替换QC
列
中的
浏览 32
提问于2020-05-29
得票数 1
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2
回答
pandas
df
按
列表
屏蔽
特定
行
、
我有熊猫df,它有7000行*7
列
。我有一个列表(row_list),它包含我想要从df中过滤出的值。我想做的是,如果df中的行包含列表中的相应值,则过滤掉这些行。这就是我尝试的结果, 空索引
列
: A、B、C、D、E、F、G DataFrame:[] df = pd.read_csv('filename.csv') df1 = pd.read_csv('filename1
浏览 19
提问于2020-11-30
得票数 0
1
回答
如何通过针对该单元格中的
特定
数字对
列
进行排序?
我想使用
Pandas
按
日期
(更具体地说是年份)对
特定
列
进行排序。然而,这一年却被其他数字所掩盖。我怎么才能瞄准我需要的两位数呢?在下面的例子中,我想
按
数字16、14、15对这个
列
进行排序.而不是考虑那一行的所有数字。
浏览 1
提问于2017-03-09
得票数 0
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1
回答
可以在整个dataframe上使用
pandas
中的`mask`或`where`,但仅更改一
列
、
、
、
当使用
pandas
数据帧进行方法链接时,通常需要
屏蔽
一个
特定
的
列
,而不是整个数据帧。
pandas
的文档包含用于整个dataframe或series的mask或where。是否有某种方法可以将mask传递给整个数据帧,但只更改一
列
?举个例子,假设我们有数据: import
pandas
as pd df = pd.DataFrame({'A' : [0,1,2], 'B' : [3,4,5]}) 现在我们可以执行df.mask(
浏览 28
提问于2020-04-13
得票数 1
1
回答
我正在尝试从一行中获取多
列
数据,如果该行中的一
列
等于today date
、
、
、
import
pandas
file = "BT_Schedule_04_27_2020_PM.xlsx"site = df["BLC ID"] if date == today: print(date) 这就得到了我想要的
日期
我希望能够只抓取该
特定
列
中具有今天<e
浏览 28
提问于2020-04-28
得票数 0
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1
回答
Python:根据熊猫数据中的每日数据计算周开始和周结束?
、
、
、
、
此外,值应该是该
特定
周的平均值(加法)。对于如何实现这一点有什么帮助吗?
浏览 1
提问于2021-12-24
得票数 2
回答已采纳
2
回答
pandas
-
按
列名
屏蔽
数据帧
、
、
它应该返回: col1 col21 True False编辑: 这看起来很奇怪,但我需要这些类型的口罩,以便以后通过
列
海热图进行过滤
浏览 1
提问于2015-12-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何根据datetime
列
从数据帧中提取子集?
、
、
我想根据datetime
列
,以两周为单位选择text
列
中的数据。 做这件事最有效的方法是什么?
浏览 0
提问于2019-04-11
得票数 1
1
回答
在群
Pandas
的第一行上开始迭代
、
我试图迭代每个客户的每个员工的每个策略(客户可以有多个员工,员工可以有多个策略),并将覆盖
日期
与
特定
员工的失效
日期
进行比较。如果覆盖
日期
和失效
日期
在5天之内,我想将该政策添加到结果列表中。我能够识别每个EmployeeID/Customer (下面的EBCN)组中有多少行数据,但我需要引用这些行中的
特定
数据来分配变量进行比较。l = l + 1 此代码无法工作,因为我试图使用loc函数引用
特定
行上的覆盖率
日期
/失效
日期</e
浏览 2
提问于2017-03-01
得票数 1
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2
回答
Python从
特定
日期
中提取周数字
、
我想从熊猫数据帧中的数据中提取周数字,但从
特定
日期
开始。20/04/2010 --> 104/05/2010 --> 3 以此类推..
浏览 17
提问于2017-03-06
得票数 1
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1
回答
如何将dataframe的所有
日期
时间
列
正确转换为iso格式
、
、
、
具有从不同源聚合的多个
日期
时间
列
的dataframe格式不一致。如何正确地将所有
日期
时间
列
转换为iso格式? 目前,我最好的解决方案是使用date_format='iso'将数据格式转换为json。
浏览 2
提问于2020-06-09
得票数 1
2
回答
隔离数据,
按
日期
累计保存在某一
列
中
、
、
、
我有一个很大的csv文件,其中包含根据
日期
的数据,我想创建一个cumcount类型的files.Eg: name datexyz 01/04/202004/2020fff 01/06/2020 ggg 01/12/2020 我想创建里程碑文件并保存它们,就像第一个文件包含只有01/01/2020
日期
的数据并保存它,第二个文
浏览 18
提问于2021-04-29
得票数 1
1
回答
向
pandas
DataFrame添加新
列
时的NaN值
、
、
、
我正在尝试在一个
pandas
DataFrame中生成一个新
列
,该
列
与另一个
pandas
DataFrame中的值相等。当我尝试创建新
列
时,我只得到新
列
值的NaNs。首先,我使用API调用来获取一些数据,'mydata‘DataFrame是
按
日期
索引的一
列
数据。", trim_end="2014-03-31", collapse="monthly
浏览 1
提问于2014-10-07
得票数 26
回答已采纳
2
回答
将某些
列
类型从
日期
时间更改为
日期
、
、
我有一个df,其中我想将某些
列
类型从datetime更改为dateB 15 60 70 50 .strftime('%Y
浏览 7
提问于2022-01-11
得票数 0
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1
回答
按
日期
对齐
Pandas
列
Dataframe
、
、
、
1950 02.01.2000 3020所需的前景,调整
日期
02.01.2000 1,050 2,000 3,020 04.01.2000 nan 2,000 nan 问题:如何
按
日期
对齐
浏览 3
提问于2020-10-06
得票数 1
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1
回答
按
日期
计数的
Pandas
列
我有一个具有
日期
时间索引的dataframe。我想添加一个
列
,用于保存当天的行数。2019-09-19 14:03:20 red2019-09-20 14:03:20 blue 因此,发生在2019-09-19的行的“count”
列
应该是2,最后一行的count
列
应该是1。
浏览 16
提问于2019-10-17
得票数 0
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1
回答
在SQL Server中,是否可以根据一
列
中的值对另一
列
中的某些数据进行动态掩码?
我只是在学习SQL Server的动态数据
屏蔽
。如果客户组=一个
特定
的数字,我想
屏蔽
一
列
中的数据,而不
屏蔽
其余的数据。这有可能吗?我想用两个临时表做这件事,然后做一个联合,但是因为掩码在一个临时表上,所以它
屏蔽
了两个临时表中的
列
。有办法做到这一点吗?谢谢!
浏览 22
提问于2020-07-02
得票数 0
1
回答
dask中的高效排序diff
、
、
、
我如何在Dask中以一种“高效”的方式做以下事情: 我的dask dataframe有
列
' date‘(
日期
时间)、' mac’(类别)和'ID‘(int),这些
列
已经
按
日期
排序,我想获得一个新
列
,其中包含针对给定在
pandas
中,我会这样做:设置一个多索引的'ID','MAC‘,然后用一个df['Date'].diff(1)构建一个新的
列
'Timedelta’。
浏览 4
提问于2017-02-27
得票数 3
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3
回答
ASP.NET数据网格-隐藏
特定
的行/
列
、
我正在使用一个有几列数据的Datagrid (称之为myDG),其中一
列
是绑定到数据源的DateTime。它的值依赖于" job“对象完成作业并分配
日期
时间值。该
列
的asp.net定义为: DataField="CompletedDate" DataFormatString但在此之前,当显示行时,它显示为我想要隐藏这一点,并确定最
浏览 3
提问于2009-01-07
得票数 0
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6
回答
如何在非唯一
列
中
按
日期
对
pandas
DataFrame条目进行分组
、
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: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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