Pandas最后四个非nan值的总和
Pandas是一款基于Python的开源数据分析工具，主要用于数据处理和数据分析。它提供了高效的数据结构和数据操作功能，特别适用于处理结构化和时间序列数据。
对于给定的数据，可以使用Pandas的Series或DataFrame对象来进行处理和分析。为了计算最后四个非nan值的总和，我们可以按照以下步骤进行：
- 导入Pandas库：
import pandas as pd- 创建一个包含数据的Series或DataFrame对象，假设我们有一个Series对象叫做data：
data = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5, np.nan, np.nan, 8, 9, 10])- 使用Pandas的函数来获取最后四个非nan值的子集：
last_four_values = data.dropna().tail(4)这里，我们使用了dropna()函数来删除Series中的所有nan值，并使用tail(4)函数来获取最后四个值。
- 计算最后四个非nan值的总和：
total_sum = last_four_values.sum()至此，我们通过以上步骤计算出了最后四个非nan值的总和。
需要注意的是，如果没有非nan值或只有少于四个非nan值，则计算结果为0。
关于Pandas的更多信息和相关产品，可以参考腾讯云的文档和资源：
- 腾讯云Pandas产品介绍：Pandas产品介绍
以上是对于给定问答内容的完善且全面的答案，如果还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时提问。
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1回答
我有一个包含消耗的数据集。这些消费是每个月测量的。但有几个月是无法衡量的。因此，未测量月份之后的被测月份实际上值两个月(或更多)的总和。
我的数据集；
difference
date
2019-01-01 50.0
2019-02-01 60.0
2019-03-01 NaN
2019-04-01 140.0
2019-05-01 90.0
所以我们可以理解，第四个月的价值实际上是第三个月和第四个月的总和。有必要用这种逻辑来组织这些数据。因为140不是第四个月的正确数值，第三个月的消费也不是零。
difference
date
浏览 0提问于2021-11-17得票数 1
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我有一个关于熊猫的问题。我有一个公司季度自由现金流价值的日期索引数据框架，格式如下： 2015-03-31: -105703000.0
2015-06-30: 131364000.0
2015-09-30: 68858000.0
2015-12-31: -25890000.0
2016-03-31: -98518000.0 我需要获得ttm的公司自由现金流的日期索引数据框架，即它应该包含从第4个报告的日期到今天的每一天前四个季度自由现金流值的总和。 例如，自2016-01-01以来的每一天，直到2016-03-30值应为-105703000.0 + 131364000.0 + 688580
浏览 23提问于2021-05-06得票数 0
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我正在尝试将一个数据帧的内容附加到另一个数据帧中。下面是我正在使用的基本示例： import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Id': ['001','001','001','002','002','002','004','004'],
'Date':['2020-01-01','2020-0
浏览 19提问于2020-08-25得票数 0
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import pandas as pd
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
np.nanmin(a, axis=0)
array([1., 2.])
我想使用相同的逻辑，但在pandas数据框列上，并将列的每个值与一个整数进行比较。
使用案例：
MC_cond = df['MODEL'].isin(["MC"])
df_lgd_type = df['LGD_TYPE'].isin(["FIXED"])
df_without_lgd_type = ~(df_
浏览 1提问于2020-05-12得票数 1
1回答
我有一个pandas数据框架，其中列是日期，每一行都是一个独立的时间序列。
我尝试使用以下代码获取每行的最后一个值：
df['last'] = df.iloc[:,-1]
但是，有些行的最后一列中有NaN值。
如何获取一行中的最后一个非NaN值？
浏览 14提问于2018-02-06得票数 6
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我有一个由一些网络数据(用于网球游戏)编译而成的pandas DataFrame，它在选定的行上求和时表现出奇怪的行为。
DataFrame:
In [178]: tdf.shape
Out[178]: (47028, 57)
In [201]: cols
Out[201]: ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5', 'W1', 'W2', 'W3', 'W4', 'W5']
In [177]: tdf[cols
浏览 1提问于2017-02-18得票数 1
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我已经更新了我的Anaconda环境，因此相关的库(如Pandas )已经更新。我有一个工作代码，现在给出了以下错误
ValueError: Invalid fill method. Expecting pad (ffill) or backfill (bfill). Got linear
当我分析数据类型(df.dtypes)时，我以对象的形式获得所有数据，就像以前的Pandas一样，它用于显示、int64、和Float65。
我看了几个带有simillar问题的堆栈溢出线程，发现这个问题可能是数据列的问题，但是下面的其他线程并没有解决这个问题。
我的代码如下所示：
df['Time
浏览 25提问于2022-08-03得票数 0
我有一个奇怪的问题，我还没有找到一个可行的解决方案。我在Python中使用Pandas。 我在Pandas数据帧中有三列，例如： x y z
3 6 9
5 nan 4
4 nan nan
nan nan nan 我想创建第四个列，它在每一行中选择列x y z的最低可能值，并在新列中报告它，或者如果缺少，则简单地报告'nan‘。 预期输出将如下所示： x y z lowest
3 6 9 3
5 nan 4 4
4 nan nan 4
nan nan nan nan 我真的不
浏览 12提问于2019-03-05得票数 1
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1回答
我在Pandas DataFrame上看到了这个：
site channel week value
0 Canada A W01 NaN
1 Canada A W02 NaN
2 Canada A W03 12
3 Canada B W01 NaN
4 Canada B W02 NaN
5 Canada B W03 66
我要去拿这个
site
浏览 0提问于2018-08-10得票数 1
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2回答
我有一个类似于下面看到的数据帧。 In[2]: df = pd.DataFrame({'P1': [1, 2, None, None, None, None],'P2': [None, None, 3, 4, None, None],'P3': [None, None, None, None, 5, 6]})
Out[2]:
P1 P2 P3
0 1.0 NaN NaN
1 2.0 NaN NaN
2 NaN 3.0 NaN
3 NaN 4.0 NaN
4 NaN NaN 5.0
5 NaN
浏览 12提问于2019-01-07得票数 1
2回答
我有以下数据(熊猫版本0.13.1)
>>> import pandas as pd
>>> DF = pd.DataFrame({'Group':['G1','G1','G2','G2'],'Start':['10','10','12','13'],'End':['13','13','14','15'],'Sam
浏览 1提问于2015-06-18得票数 1
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如您所知，Excel具有自动填充功能(双击或拖动)。它提供了根据列位置而变化的参考。例如，C1标签=A1+B1，C2标签=A2+B2
我的问题是如何在python pandas中创建一个那个函数。
例如，我有一个时间序列数据帧。我想创建名为'5diff‘的列。r_c数据总和最近5个交易日(20170601~20170608)。第二行是过去5个市场日的总和(2017-06-02~2017-06-09)。如何创建代码？谢谢。我的英语不太好。如果你发现错误的地方，请纠正。
import datetime
import pandas as pd
import csv
import panda
浏览 1提问于2017-07-12得票数 1
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我需要在pandas dataframe中打印列表中除NaN之外的True值。
dfa.where(dfa['Group']=='|Demographics')['Group']
浏览 0提问于2019-09-18得票数 0
从Pandas 0.18.0开始，可以通过指定时间跨度来为时间序列提供可变的滚动窗口大小。例如，dataframe dft中2秒窗口求和的代码如下所示：
dft.rolling('2s').sum()
对非datetime跨度也可以这样做吗？
例如，给定一个数据帧，如下所示：
A B
0 1 1
1 2 2
2 3 3
3 5 5
4 6 6
5 7 7
6 10 10
是否可以在列'A‘上指定窗口跨度为3，并计算列'B’的总和，使输出类似于：
A B
0 1 NaN
1 2
浏览 4提问于2017-08-26得票数 1
在PineScript中，有一个名为valuewhen的函数，当条件为真时，它返回源最近出现的第n个值。因此，例如，当条件为真时，索引0将返回最近的值，索引1将返回第二个最近的值。 如何在Series上使用Python中的Pandas实现这一点？PineScript中的函数签名为valuewhen(condition, source, occurrence) → series[float]
浏览 46提问于2020-12-23得票数 0
1回答
我正在尝试使用.sum()和pandas对数据帧中的列的值进行求和。但是，对于数据类型为“float64 64”的所有列，pandas将返回“0.00”。对于设置为整数的列，它似乎工作得很好。 这是我到目前为止尝试过的： df = pd.read_csv(csv_file, delimiter=';')
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) *#I want to convert values to numeric*
print(df['UE'].dtype) *#I p
浏览 6提问于2021-03-17得票数 0
我有以下数据框： a
100
200
200
b
20
30
40
c
400
50 需要帮助来计算每个项目的总和，并将其放在第二列，理想情况下应如下所示： a 500
100
200
200
b 90
20
30
40
c 450
400
50
浏览 10提问于2021-03-22得票数 0
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1回答
from sqlalchemy import create_engine
import pymysql
import pandas as pd
db_connection_str='mysql+pymysql://username:pwd@Host/DB'
db_connection = create_engine(db_connection_str)
df = pd.read_sql('select * from tbl_store_inventory', con=db_connection)
print(df) 执行此代码后，我将获得所有列的NaN值。
浏览 23提问于2019-10-11得票数 0
我使用不同的方法探索pandas.DataFrame.interpolate()，linear和nearest，当尾部有缺失数据时，我发现这两种方法的输出不同。 例如： import pandas as pd # version: '0.16.2' or '0.20.3'
>>> a = pd.DataFrame({'col1': [np.nan, 1, np.nan, 3, np.nan, 5, np.nan]})
Out[1]:
col1
0 NaN
1 1.0
2 NaN
3 3.0
4 Na
浏览 82提问于2019-02-21得票数 3
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我正在尝试从一个DataFrame生成一个列来作为我的分组的基础。我知道，非NaN列下的每个NaN列都属于同一个组。所以我写了这个循环(参见下面)，但我想知道是否有更多的熊猫/琵琶的方式来用申请或理解列表来写它。
import pandas
>>> DF = pandas.DataFrame([134, None, None, None, 129374, None, None, 12, None],
columns=['Val'])
>>> a = [0]
>>> for i i
浏览 2提问于2016-10-17得票数 0
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我尝试获取一个pandas数据帧，并基于两列对其进行分组，以便在相应的值列中获得每个唯一组合的总和。 Dataframe如下所示： Charge Code Billing Number Amount
1250-001 500120 5000
1250-001 500120 -5000
1250-001 500220 300
1250-001 520320 400
1136-001 360220 700
1136-001 360220
浏览 26提问于2020-04-06得票数 0
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我有两个环境：
环境#1:
Python3.7.5Pandas 0.23.4
环境#2:
3.8.10Pandas 1.3.4 Python
我在两个版本中都有相同的代码，没有对其进行任何修改。但是，我有这一行特定的代码，这些代码似乎导致了问题/产生了不同的输出：
df_result = pd.merge(df_l, df_r, left_on=left_on, right_on=right_on, how='inner', suffixes=suffixes)
df_l和df_r只是读取Excel文件。我在两个版本的调试器中检查了它们，它们是完全相同的，所以应该没问题。另外
浏览 1提问于2021-12-14得票数 0
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1回答
我有两个数据帧：
import pandas as pd
# Column contains column name
df1 = pd.DataFrame({"Column": pd.Series(['a', 'b', 'b', 'c']),
"Item": pd.Series(['x', 'y', 'z', 'x']),
"Result"
浏览 0提问于2018-04-19得票数 1
当将1分钟数据重新索引为每日数据(例如，16:00的每日价格指数)时，如果一天16:00的时间戳没有1分钟的数据，我们希望从最后的非空1分钟数据中转发填充。在下面的情况下，在13号16:00之前没有1分钟的数据，最后1分钟的数据来自第10分钟。
当使用reindex with method='ffill‘时，人们难道不希望下面的代码在16:00的13点填上这个值吗？但是，检查daily1显示它丢失了。
import pandas as pd
import numpy as np
hf_index = pd.date_range(start='2013-05-09 9:00&#
浏览 2提问于2013-12-08得票数 5
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
%matplotlib inline
data = pd.read_csv('http://www.biointelligence.hu/ids/fuel_data_with_errors.txt', header=0, sep='\t')
data.fillna(method="backfill"
浏览 0提问于2019-10-31得票数 0
我有下面的DF，我想填入na值。 我想用以下递增的值填充它： import pandas as pd
data = [[1,1 ],[1, 1 ], [2, None], [3, None]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['user', 'days_unseen'])
#current behavior of ffill, leaves value the same
df['value']=df['value'].ffill()
print(df)
#desired fill -
浏览 17提问于2019-06-16得票数 2
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2回答
更新
Problem 1：我有一个数据集，其中很多值都是NaN。使用main.loc[main.isna().sum(axis=1) >= 2]输出来：
ID: GNDR COUNTRY ... BIKE CAR PBLC
1 0 NaN ... NaN NaN NaN
1 0 NaN ... NaN NaN NaN
16 1
浏览 0提问于2018-11-26得票数 0
1回答
假设我有一个数据集，如：
> NaN NaN NaN 12 NaN NaN NaN NaN 10 NaN NaN NaN NaN 8 NaN 6 NaN
我希望在它们周围NaN的值之间尽可能均匀地分配值，例如，值12应该考虑到它们周围的NaNs，并且均匀地分配它们，直到它触及到第二个非NaN值的NaN。
例如，前12岁应该只考虑到他最亲密的祖母。
> NaN NaN NaN 12 NaN NaN
产出应是：
2 2 2 2 2 (Distributed by the 12)
2 2 2 2 2 (Distributed by the 10)
2 2 2 2 (Distribut
浏览 0提问于2018-05-08得票数 2
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2回答
我有一个包含3列的DataFrame，这样每一列都可以有一个值NaN。我想根据这3个值填充第4列，以便对这些列应用or操作:如果第一列不是NaN，则获取它的值，否则检查第二列，依此类推。因为NaN值不是False，所以不能按原样使用or运算符。这是我附带的代码，但它不是Pythonic式的或者Pandas式的。有没有内置的函数可以做到这一点？或者，如果你有任何其他的建议？ import pandas as pd
import numpy as np
nan = np.NaN
df = pd.DataFrame({"a": [nan, 1, nan], "b"
浏览 22提问于2021-07-06得票数 1
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我正在尝试在Python Pandas数据框中创建一个新列，其中包含指定范围内另一列的相加值，并从某一行开始。例如，在下面的数据框中，我希望跟踪1的值列的总和从第3行开始(使用索引行号)。但是，我还需要对跟踪2重复相同的标准。此外，我需要从每个跟踪的相同样本号开始。有什么想法吗？
浏览 7提问于2018-07-29得票数 0
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1回答
我的每一行数据中的最后两个实数都是用误差测量的。我想用np.NAN替换它们。实数的数目随行而异(也就是说，每行已经有不同数量的NAN)。列标题表示测量号，索引是一个在单元格中的实验trial.Values，等于测量读数。有些试验的测量读数比其他的要多；因此，有些行的测量读数比其他的多。下面的代码创建了一个类似于我的数据框架。
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(([1,2,3,4,5,2,np.NaN],
[2,2,3,2,3,np.NaN,np.NaN],[4,4,5,1,np.NaN,np.
浏览 0提问于2018-04-24得票数 2
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我有csv文件，内容如下：
a b
ca 12, 20, 45
ca 18, 27
ca 30, 32, 41, 49
ny 4, 12, 12, 37, 43
ny 33
ny 8, 10, 40, 44
如何将数据作为pandas DataFrame读取到python中，并获得每行的平均值和总和值？
求和示例
a b
ca 72
45
152
ny 108
33
102
浏览 3提问于2017-02-02得票数 1
我有一个Pandas Dataframe，每行至少有4个非NaN值，但位于不同的列上：
Index Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Col6 Col7 Col8
1991-12-31 100.000 100.000 100.000 89.123 NaN NaN NaN NaN
1992-01-31 98.300 101.530 100.000 NaN 92.342 NaN NaN NaN
浏览 3提问于2017-11-27得票数 4
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我在前面的一个问题上犯了一个小错误(Pandas Dataframe Question: Subtract next row and add specific value if NaN) import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'label': 'a a b a c c b b c'.split(), 'Val': [2,2,6, 8, 14, 14,16, 18, 22]})
df
label Val
0 a 2
1 a 2
2 b 6
3 a 8
4 c
浏览 19提问于2020-10-29得票数 1
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2回答
熊猫系列中的重复NaNs系列
、、、、
我想要检查一个dataframe的列是否包含多个不同的值，所以我接受该列，使它成为一个集合，并检查它的长度。但我和南安有个问题。我原以为一个列的长度是零，但事实并非如此，为什么？
import pandas as pd
from numpy import nan
set([nan, nan, nan]) # set has one element
set(pd.Series([nan, nan, nan])) #set has three elements
同样的情况也会发生在numpy数组中：
set(pd.np.array([nan, nan, nan])) #set has three
浏览 4提问于2016-01-22得票数 1
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3回答
我有这样的数据集：
import pandas as pd
# initialize data of lists.
data = {'name':['x', 'y', 'z'],
'value':['fb', 'nan', 'ti']}
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
现在，我想检查value的列，如果value没有'fb‘和'nan’(null值)，则计数行数。
我该怎么做
浏览 9提问于2022-05-05得票数 0
4回答
我有一个从-1到+1的Pandas系列随机数：
from pandas import Series
from random import random
x = Series([random() * 2 - 1. for i in range(1000)])
x
Output:
0 -0.499376
1 -0.386884
2 0.180656
3 0.014022
4 0.409052
...
995 -0.395711
996 -0.844389
997 -0.508483
998 -0.156028
浏览 13提问于2022-08-13得票数 2
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2回答
我想挤一个这样的数据文件：
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame([[1,pd.NA,100],[2,20,np.nan],[np.nan,np.nan,300],[pd.NA,"bla",400]], columns=["A","B","C"])
df1
A B C
0 1 <NA> 100.0
1 2 20 NaN
2 NaN NaN 300.0
3 <NA
浏览 1提问于2022-03-10得票数 2
回答已采纳
1回答
我想知道如何得到前两行本身和后两行的滚动总和。 我的尝试 import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': range(1,7)},index=range(1,7))
df['new'] = 0
for i in range(-2,2+1):
df['new'] += df.A.shift(i)
df 输出 A new
1 1 NaN
2 2 NaN
3 3 15.0
4 4 20.0
5 5 NaN
浏览 11提问于2020-07-20得票数 1
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假设我有一个名为“quantity”的列；
Quantity
1
2
3
Plan
3
2
我想将字符串Plan替换为NaN，如何在pandas中实现？
谢谢你
浏览 0提问于2021-01-25得票数 0
2回答
对于如下数据框架，如何计算not-null values列A, C, D在Pandas中的百分比？谢谢。
id A B C D
0 1 1.0 one 4.0 NaN
1 2 NaN one 14.0 NaN
2 3 2.0 two 3.0 -12.0
3 4 55.0 three NaN 12.0
4 5 6.0 two 8.0 12.0
5 6 NaN two 7.0 -12.0
6 7 -17.0 one NaN NaN
浏览 1提问于2019-09-19得票数 1
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我目前正在清理一个相当大的时间序列文件。正如您在下面的dataframe中所看到的，大多数列都是以一些NaNs开头和结尾的。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'a': [np.NaN, np.NaN, 3, 4, 5, 3, 2, 1, 2, 1, np.NaN, np.NaN],
'b': [np.NaN, 80, 84, 30, 3, np.NaN, np.NaN, np.NaN, 4, 3, 2, 1],
浏览 6提问于2020-05-28得票数 0
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我有包含多个工作表的Excel文件，每个工作表看起来都有点像这样(但要长得多)：
Sample CD4 CD8
Day 1 8311 17.3 6.44
8312 13.6 3.50
8321 19.8 5.88
8322 13.5 4.09
Day 2 8311 16.0 4.92
8312 5.67 2.28
8321 13.0 4.34
8322 10.6 1.95
浏览 4提问于2014-04-08得票数 44
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短解释
如果数据中有重复的列名，请确保在读取文件时重命名一列。
如果您的数据中有NaN等，请删除这些。
然后使用下面正确的答案进行合并。
可能是个很简单的问题。
我使用pandas.read_csv()阅读了两个数据集。
我的数据在两个独立的csv中。
使用以下代码：
import mibian
import pandas as pd
underlying = pd.read_csv("txt1.csv", names=['dt1','price']);
options =
浏览 3提问于2014-04-17得票数 4
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当前，如果一个列碰巧只有空值，则会抛出一个异常，并带有以下错误：
无效:无法推断对象数组的类型，均为空
可以指定列的类型，而不是推断类型？
版本：
feather-format==0.3.1
pandas==0.19.1
样本代码：
feather.write_dataframe(pandas.DataFrame([None]*5), '/tmp/test.feather')
浏览 1提问于2017-01-03得票数 4
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我一直在使用足球传输数据集，并试图打印具有特定列值的行。从代码的第11行和第12行可以看到，我成功地打印了传输费为222000000和其他值的行。但我似乎无法打印市场价值不是“NaN”的行
import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
data0 = 'C:/Users/Siddhardh/Desktop/OiDS Project/Code/Transfe
浏览 2提问于2019-10-24得票数 1
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我正试图以一种特殊的方式合并2个dfs。
输入：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([('US', 'apples', 10), ('US', 'oranges', np.nan), ('US', 'grapes', np.nan)], columns = ['country', 'product', 'price'])
df_2 = pd.DataFrame([(
浏览 4提问于2021-12-21得票数 1
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1回答
如何使用dask找到数据帧的长度？
例如，在熊猫中，我可以这样做：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, (5, 2)), columns=["A", "B"])
print df['A'].count()
print df
输出：
5
A B
0 1.538531 0.424717
1 -0.929843 1.323648
2 -1.283680 0.056199
3 -0.641
浏览 0提问于2018-05-28得票数 6
我有一个DF，它有两个感兴趣的日期，看起来有点像：
LIST_DATE END_DATE
2000-04-18 2000-05-17 00:00:00
2000-05-18 2000-09-18 00:00:00
2000-04-18 2001-06-07 00:00:00
我按月份创建了一个周期索引表"montot“，该表目前只有月份和年份索引。
<class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'>
freq: M
[1999-01, ..., 2013-07]
我想要做的是，对于第二个表中的每个
浏览 1提问于2013-09-12得票数 4
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在Pandas数据帧中，我想过滤掉所有超过2个NaN的行。
本质上，我有4列，我只想保留那些至少有2列有限定值的行。
有人能建议一下如何实现这一点吗？
浏览 10提问于2014-04-22得票数 9
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