Python Pandas -附加到dataframe:逐个或批量
Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能，特别适用于处理结构化数据。
在Pandas中，可以使用append()方法逐个或批量地将数据附加到DataFrame中。append()方法可以接受一个DataFrame、Series或字典作为参数，并将其附加到原始DataFrame的末尾。
下面是使用append()方法附加数据的示例代码：
- 逐个附加数据：
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age'])
# 逐个附加数据
df = df.append({'Name': 'Alice', 'Age': 25}, ignore_index=True)
df = df.append({'Name': 'Bob', 'Age': 30}, ignore_index=True)
df = df.append({'Name': 'Charlie', 'Age': 35}, ignore_index=True)
print(df)输出结果：
Name Age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35- 批量附加数据：
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age'])
# 批量附加数据
data = [{'Name': 'Alice', 'Age': 25}, {'Name': 'Bob', 'Age': 30}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 35}]
df = df.append(data, ignore_index=True)
print(df)输出结果与上述相同。
Pandas的append()方法可以方便地将数据逐个或批量地附加到DataFrame中，适用于需要动态添加数据的场景。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的附加方式。
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有没有办法通过开发工具包(我正在使用qbXML和QuickBooks网络连接器连接到QuickBooks应用服务器，开发工具包7.0版，Java企业版9.0)打印发票及其附函？这可能需要第三方工具，因为QuickBooks似乎有一个很好的“待打印”的小复选框，让您可以从提醒窗口逐个打印它们，而不是其他什么(您可以批量打印发票，并以这种方式批量打印标签，但不能打印附函)？
另一种方法是，在创建时标记通过SDK创建的发票，以便以后可以打印适当的附函？
浏览 0提问于2009-05-04得票数 0
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1回答
有没有人能告诉我一种在python中将数据添加到pandas dataframe中的方法，而多个线程将使用一个函数，在这个函数中，数据必须被附加到dataframe中...？
我的代码从一个网址抓取数据，然后我使用了df.locindex...将废弃的行添加到数据帧中。
因为我已经启动了一个多线程，它基本上将每个URL分配给每个线程。所以简而言之，许多页面被一次抓取...
如何将这些行追加到数据帧中？
浏览 1提问于2016-12-03得票数 6
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代码工作得很好，但是现在它在以下几行之后给出了这个错误：
end = dt.datetime.now()
start = dt.date(end.year - 3, end.month, end.day)
prices = reader.get_data_yahoo(tickers,start,end)['Adj Close']
我试着升级包和所有东西，但是它没有，help.The代码现在也不起作用，即使是我以前成功下载和分析的数据也是如此。
ValueError Traceback (most recent cal
浏览 24提问于2022-03-11得票数 2
1回答
我使用python使用tabula从一些PDF中提取表。然后，每个表都转换为Pandas DataFrame，我必须对它们执行一些分析。我想迭代每一列，看看它们是否包含特定的字符串，但我注意到在一个特定的df中出现了意想不到的行为(至少我无法理解发生了什么)。
这是DataFrame的列，使用df.columns获得(df是DataFrame名称的名称)：
指数: 25/03/2021\rdata di nascita: 08/09/1955\ret (anni compiuti)：65\rsesso: M\ret di scolarità: 13'，'unnamed: 0&#
浏览 2提问于2021-05-14得票数 0
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这是一个包含datetime64ns列的pandas数据帧。
In [69]: dataframe_with_datetime
some_other_column ts
0 0 2017-09-22 23:29:11
In [70]: dataframe_with_datetime.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1 entries, 0 to 0
Data columns (total 2 columns):
浏览 2提问于2017-09-25得票数 1
1回答
我通过Instagram API收集了一些数据，我把这些数据存储到了一个熊猫DataFrame中，然后通过.to_pickle()方法保存了这些数据。
当试图使用DataFrame ()方法在另一台计算机上加载`read_pickle时，将返回以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "examine.py", line 14, in <module>
dataframe = pd.read_pickle(args["dataframe"])
File "/home/user/virtuale
浏览 3提问于2017-01-10得票数 1
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我正在用熊猫来读csv。
df_from_each_file = (pd.read_csv(StringIO(f)), compression='gzip', dtype=str) for f in all_files)
final_df = pd.concat(df_from_each_file, ignore_index=True)
虽然每个文件的大小较小，但all_files中的总行数约为90,000,000。
当pd.concat运行时，它引用Memory Error失败。
系统有16 GB的内存和16cpu的2ghz each.Is，内存不足在这里？我还能做些什么来删
浏览 6提问于2016-11-02得票数 2
我正在尝试保存dataframe以备日后在pandas中使用。但是，我遇到了下面的错误。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/source/Linux/pkg/python-2.7.3/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.11.0-py2.7-linux-x86_64.egg/pandas/core/series.py", line 2881, in to_csv
e
浏览 2提问于2015-06-16得票数 0
我试图使用以下代码将超过150万行的熊猫DataFrame插入到MongoDB中：(pymongo和大熊猫)
import pandas as pd
from pymongo import MongoClient, ReplaceOne
#dataframe is a very large dataframe
#connexion is a mongodb db connexion and collection_name is the collection where I am inserting the df
dataset = dataframe.to_dict('recor
浏览 4提问于2020-01-07得票数 0
我想知道为什么下面数据框中的索引在通过字典的嵌套字典创建时没有排序？我期望包含2000年数据的行将是第一行，然后分别是2001和2002年的行。我也意识到我可以运行frame.sort_index()来获得所需的结果，但我只是想知道为什么它不能自动发生。 In [1]: import pandas as pd
In [2]: pop = {'Nevada': {2001: 2.4, 2002: 2.9},
...: ...: 'Ohio': {2000: 1.5, 2001: 1.7,2002: 3.6}}
In [3]: fram
浏览 2提问于2021-01-28得票数 1
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我目前正在根据用户输入从2008查询数据。但是，当我试图使用describe()函数获取五个数字摘要时，我会得到一个错误。
import pyodbc
import numpy as np
import pandas.io.sql as sql
import pandas
print "What Part Number will you examine?"
PartN = raw_input()
conn = pyodbc.connect('my connection info')
curs = conn.cursor()
sqlr = ""
浏览 6提问于2015-05-19得票数 3
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我正在使用Pandas将一些csv文件导入Python中。
我的代码是：
import pandas as pd
data_df = pd.read_csv('highfrequency2.csv')
print data_df.head()
但总有一条错误消息：
**Traceback (most recent call last):
File "G:\Python\sdfasdfasdfasdfasdf.py", line 7, in <module>
import pandas as pd
File "G:\Python\p
浏览 3提问于2015-04-19得票数 0
我正在尝试在R中复制ewm python (https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.ewm.html)函数，但没有成功。 以下是python代码： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'B': [0:100]})
df.ewm(span=100).std() 我不能在R中得到相同(或相似)的结果。
浏览 9提问于2021-01-17得票数 0
2回答
我创建了一个数据框架，我的原始数据附加了来自主题建模的主题。当试图将数据表导出到csv时，我经常会遇到错误。
我尝试过csv模块和pandas，但是都有错误。
数据表有1765行，因此逐行写入文件实际上不是一个选项。
在使用熊猫时，最常见的错误是
DataFrame构造函数没有正确调用！
和
函数对象没有属性'to_csv‘
所用代码：
import pandas as pd
data = (before.head)
df = pd.DataFrame(before.head)
df.to_csv (r'C:\Users\***\Desktop\before
浏览 3提问于2020-05-24得票数 0
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2回答
在R中，我可以使用with(obj, a + b + c + d)而不是obj$a + obj$b + obj$c + obj$d，其中obj可以是list或data.frame。
对于python中的dict、pandas.Series、pandas.DataFrame有类似的功能吗？
浏览 2提问于2016-05-11得票数 3
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我使用了以下过程来安装：
下载并安装64位Python：
下载64位版本的numpy
pip install "numpy-1.9.2rc1-cp34-none-win_amd64.whl"
pip install pandas==0.14.0
错误信息附呈。谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-04-30得票数 0
2回答
基于Sqlite3的数据库
、、、、
我正在用Sqlite3 python库创建一个股票价格数据库。但是我的代码需要很长时间才能运行，不知道为什么速度慢。知道我怎么能加快速度吗？我做错了什么吗？
我使用Python3.x，Anaconda
import pandas as pd
from googlefinance.client import get_price_data, get_prices_data, get_prices_time_data
import sqlite3
db = sqlite3.connect('database.db')
c = db.cursor()
param = {'q&
浏览 0提问于2018-04-23得票数 1
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3回答
在我的系统上做了一些修改之后，Python再也找不到Pandas了。我将首先掩盖错误，然后我试图纠正问题。
错误-如果我读得对，Python.exe找不到熊猫.系统- Hyper-v 2016，Python 3.5.4，Pandas 0.23安装到c：\Python 35。
问题-在不同的位置安装了以前的Python实例。在安装3.5.4之前，我删除了这些目录并删除了C:\Program Files etc，但我怀疑某个地方有引用。
故障排除。
正在识别正确的版本
`C:\Python35>python
Python 3.5.4 (v3.5.4:3f56838, Aug 8 2017,
浏览 1提问于2018-05-25得票数 2
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我在使用rpy2将Python语言中的pandas DataFrame转换为R对象时遇到了问题。
新的pandas版本0.8.0 (几周前发布)具有将pandas DataFrames转换为R DataFrames的功能。问题出在转换我的pandas DataFrame的第一列时，它由python datetime对象组成(按时间序列连续)。转换为R dataframe将返回日期和时间的向量，而不是我认为称为"POSIXct“对象的R StrVector类型对象的向量。
我知道将返回类型的字符串转换为POSIXct的命令，使用命令"as.POSIXct('yyyy-mm
浏览 6提问于2012-07-17得票数 7
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1回答
我已经编写了以下Python/Pandas代码，将M行x N列数据帧(A)的每一列乘以M x 1数据帧(b)，得到M x N数据帧C：
def multiply_columns(A, b):
C = pd.DataFrame(A.values * b.values, columns=A.columns, index=b.index)
return C
换句话说，它将矩阵的每一列乘以长度相等的列向量。
代码运行良好，但是我想不起这个操作的正式名称了。有什么想法？
浏览 12提问于2015-03-17得票数 1
我想通过loc将一个dataframe的数据添加到新的dataframe中。我使用了"loc“，但出现了一个错误。我可以添加数据吗？
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A': [1.0, 1.2, 3.4, 4.1, 8.2]})
>>> import pandas as pd
>>> df_new = pd.DataFrame(columns=['A'])
>>> for i in df:
..
浏览 1提问于2017-12-12得票数 1
如果我在熊猫里有一个空的DataFrame，像这样：
df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c'])
>>> df
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c]
Index: []
我聚集在组上，输出将--通常是--是一个空DataFrame：
>>> df.groupby('a', as_index=False).sum()
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c]
Index: []
我说通常是，因
浏览 2提问于2014-10-10得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在尝试链接到apply() autodoc文档，网址是：。
我可以链接到发布页面：，通过使用.
:ref:`release <pandas:release>`
..。但我似乎无法获得到autodoc页面的正确链接。我的狮身人面像被配置成..。
{'python': ('http://docs.python.org/', None),
'pandas': ('http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev', None)}`
..。我尝试了到apply()方法的以下链接变体：
:r
浏览 2提问于2014-07-14得票数 8
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我有三个数据文件，我需要合并，但我没有任何尝试工作。我一直在尝试每一件事，但都没有效果。到目前为止，这就是我所拥有的：
# DataFrame columns
columns = ["exchange", "symbol", "name"]
# Create NYSE dataFrame
NYSE = list(zip(NYSE_symbols, NYSE_companies))
NYSE = [("NYSE", ) + elem for elem in NYSE]
NYSE_df = pd.DataFrame([x for x
浏览 9提问于2021-12-01得票数 1
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如何在10k左右的.csv文件中命名为data0，data1按顺序排列，希望将它们组合在一个文件中，或者至少有两个使用python的表，因为我认为一个excel文件中有大约1070000行的限制？
import pandas as pd
import os
master_df = pd.DataFrame()
for file in os.listdir(os.getcwd()):
if file.endswith('.csv'):
master_df = master_df.append(pd.read_csv(file))
master_df.to_csv
浏览 4提问于2022-02-14得票数 1
我还没有弄清楚如何使用pandas DataFrames在python2和python3之间进行酸洗加载/保存。在pickler中有一个“协议”选项，我尝试过但没有成功，但我希望有人能给我一个快速的想法让我试试。下面是获取错误的代码：
python2.7
>>> import pandas; from pylab import *
>>> a = pandas.DataFrame(randn(10,10))
>>> a.save('a2')
>>> a = pandas.DataFrame.load(
浏览 2提问于2013-01-29得票数 7
回答已采纳
你能告诉我为什么uproot不能解释树: Evt，AAObject，TObject和t吗？我可能在这里做错了什么，因为我不熟悉根文件。
我的目标:将根文件中的数据打开到pandas DataFrame中。
当我试图循环“Evt”树中的数据时，我得到以下分支AAObject、TObject和t的错误
ValueError: cannot interpret branch b'AAObject' as a Python type
in file: /myfile.root
ValueError: cannot interpret branch b't' as a
浏览 5提问于2019-10-31得票数 3
1回答
我是一个新手，正在学习python。作为我学习的一部分，我正在尝试做Api集成。我正在得到结果，但它被限制在100。但是总的结果大约是7000条记录。有没有一种方法可以多次调用以CSV格式显示整个结果。我正在添加下面的代码，不确定如何继续。
import requests
import pandas as pd
resp = requests.get ('apipath' & '?company=XXXX', auth=(XXXXX', 'XXXXXX'))
dataframe = resp.json()
dataset = pd
浏览 4提问于2018-09-10得票数 0
我将一堆pd.Series存储为Python list，我希望创建一个以这些系列作为行的pd.DataFrame。以下代码适用于最新的熊猫版本(1.1.3)，但在我的设置中失败了：
df = pd.DataFrame(ls_series)
pandas.core.common.PandasError: DataFrame constructor not properly called!
(赢)Python==3.6.1。pandas==0.19.2，numpy==1.11.3
浏览 4提问于2020-11-12得票数 1
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1回答
我在pandas中运行了一个很长的ETL管道。我必须创建不同的pandas数据帧，并且我想为一些数据帧释放内存。 我一直在阅读如何释放内存，我发现运行此命令不会释放内存： del dataframe 下面是这个链接：How to delete multiple pandas (python) dataframes from memory to save RAM?，其中一个答案说del语句并不删除实例，它只是删除了一个名称。 在答案中，他们说将数据帧放在列表中，然后删除列表： lst = [pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()]
del
浏览 171提问于2020-10-15得票数 2
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2回答
下面是我的代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns = ["A", "B"])
df.iloc[0]['A'] = 5
下面是输出：
Traceback (most recent call last):
File "K:/Dop/Pentas/Simpletest/Temp.py", line 38, in <module>
df.iloc[0]['A'] = 5
File "C:\Python34\lib\site-pa
浏览 1提问于2015-09-28得票数 10
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我不能用pandas库编译脚本。我的代码是简单的import pandas as pd。我得到的错误消息如下： Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Valters_Kalme\Desktop\Python\var dzēst\k.py", line 4, in <module>
import pandas as pd
File "C:\Users\Valters_Kalme\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-pack
浏览 90提问于2020-06-19得票数 1
回答已采纳
我正在尝试向二部NetworkX图中的一系列节点添加属性。一组节点是员工姓名；另一组是电影名称。它们看起来像这样： # This is the set of employees
employees = set(['Pablo',
'Lee',
'Georgia',
'Vincent',
'Andy',
'Frida',
浏览 22提问于2019-06-22得票数 1
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我正试着和达斯克做实验。我跟踪了以下链接：
我成功地安装了所有的东西。例如，我在虚拟环境中运行了以下命令：
conda install dask
python -m pip install "dask[complete]"
python -m pip install "dask[array]" # Install requirements for dask array
python -m pip install "dask[dataframe]" # Install requirements for dask dataframe
浏览 2提问于2021-10-21得票数 0
2回答
我想用firstname + ' ' + (姓氏的首字母)替换dataframe中重复的名字。
Last Name First Name Value
Simpson Bart 10
Monroe Lisa 20
Colbert Bart 15
变成了
Last Name First Name Value
Simpson Bart S 10
Monroe Lisa 20
Colbert Bart C 15
到目前为止我已经做过了
df.loc
浏览 4提问于2022-04-02得票数 1
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1回答
我有一个预先训练好的咖啡因模型，我正试着用它来做预测。但是，我正在尝试使用python的多处理模块在一个单独的进程中执行此预测，以免减慢主程序的运行速度。然而，当试图做出预测时，这个过程似乎冻结了。咖啡因可以做到吗？如果没有，有没有其他方法可以在python中使用caffe进行高效的并行处理？
以下是我的代码的简化版本
def predict(pretrained_network, data):
prediction = pretrained_network.predict([data])
return prediction
#Main Program
#Network l
浏览 4提问于2016-01-28得票数 3
我正在尝试从一个简单的Pandas DataFrame构建一个火花DataFrame。这是我遵循的步骤。
import pandas as pd
pandas_df = pd.DataFrame({"Letters":["X", "Y", "Z"]})
spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df)
spark_df.printSchema()
直到这一点，一切都好。产出如下：
根部
-字符串(nullable = true)
当我试图打印DataFrame时，问题就来了：
浏览 0提问于2019-02-14得票数 12
回答已采纳
我进行了搜索，但没有看到与这个特定问题有关的任何结果。我有一个Python字典，正在将我的字典转换为pandas数据帧：
pandas.DataFrame(data_dict)
它可以工作，但有一个问题-我的pandas dataframe的列与我的Python字典的列的顺序不同。我不确定熊猫是如何重新排序的。如何保留排序？
浏览 2提问于2015-04-15得票数 1
1回答
当我尝试在'NoneType' object is not callable' IDE中调试调试时，就会得到PyCharm。在Visual代码中，或者在没有在Pycharm中调试的情况下运行代码时，我不会得到相同的错误。
new_dataframe = dataframe.replace("\"", "", regex = True)
此代码段还复制了错误：
import pandas
dataframe = pandas.DataFrame()
dataframe['PMES'] = ['No'
浏览 6提问于2021-12-08得票数 3
回答已采纳
1回答
所有操作都正常，但是最后一个方法要花费很长时间(超过1.5秒)-- dataframe是空的，填充了大约20列。其余的方法在.5秒以下。我认为熊猫不会花那么多时间创建一个新的行，并给出一个给定的索引，并在其中填充字段。
对我做错了什么有什么想法吗？
import json
import pandas as pd
from flask import request
@app.route('/post/listing')
def post_listing():
jsondict=json.loads(request.args.get('detail')
浏览 1提问于2014-12-23得票数 1
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1回答
超级:超过最大递归深度
、、、
我试图在另一个类中子类Pandas‘DataFrame，就像GeoDataFrame in GeoPandas 一样。
但是，我得到了一个
最大递归深度超过误差
当我跑步时：
from pandas import DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,4], 'B':[4,5,6]})
class NewDataFrame(DataFrame):
def __init__(self, dataframe: pd.DataFrame) -> None:
self.dataframe =
浏览 2提问于2019-08-08得票数 0
回答已采纳
我正在尝试附加许多sheet1和sheet2的excel文件。我写了以下代码：
import os
import pandas as pd
files = os.listdir("C:/Python27/files")
files
df = pd.DataFrame()
for f in files:
data = pd.read_excel(f, 'Sheet1', 'Sheet2')
df = df.append(data)
文件的示例名称:Total Apr 2014,Total Aug 2014
以下是错误：
Trace
浏览 3提问于2016-09-30得票数 0
1回答
我正在读一个csv，我给它添加了一个数据，但是我需要你连续跟踪索引，你知道怎么做吗？附码
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv("test3.csv")
document = {'price': price, 'get_by': get_by, 'name': name, 'company': company, 'link': link, "date":date,"search_position": search_positi
浏览 5提问于2022-02-17得票数 0
pandas dataframe.to_gbq()函数是大容量加载到表中还是插入到表中？
浏览 1提问于2017-06-21得票数 0
回答已采纳
我在测试这个代码片段
import pandas as pd
userInput ={
'Principal':1000,
'terms':15,
'age':33,
'Gender':1,
'weekend':1,
'Bechalor':0,
'High School or Below':1,
'college':0
}
print(pd.DataFrame(userInput))
我是pyt
浏览 4提问于2019-10-09得票数 0
回答已采纳
我正在用Python/Pandas开发一个脚本来比较两个数据格式的内容。
这两个数据文件都包含固定列表中列的任何组合，例如：
"Case Name", "MAC", "Machine Name", "OS", "Exec Time", "RSS"
某些列的组合被用作唯一的键，但其中一些列可能有时缺少。另外，两个数据文件都包含(和遗漏)相同的列(以避免额外的复杂性)。
因此，如果我从另一个dataframe获得一个密钥，那么我想从一个dataframe中检索一个行(我确定该键匹配每个dataframe
浏览 3提问于2021-10-29得票数 1
回答已采纳
我有一个包含大约590,035个json文件的文件夹。每个文件都是必须编入索引的文档。如果我使用python索引每个文档，则需要30多个小时。如何快速编制这些文档的索引？
Note --我已经看到了批量api，但这需要将所有文件合并到一个需要类似时间的文件中。请告诉我如何提高速度。谢谢。
浏览 3提问于2019-01-17得票数 0
我现在正在研究这个奇妙的库，我对过滤，甚至列操作是如何完成的感到非常困惑，并试图理解这是pandas还是python本身的一个特性。更准确地说： import pandas
df = pandas.read_csv('data.csv')
# Doing
df['Column'] # would display all values from Column for dataframe
# Even moreso, doing
df.loc[df['Column'] > 10] # would display all values fr
浏览 12提问于2020-07-01得票数 1
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1回答
我想比较两个数据。
密码如下：
supp_chg = supp_chg == supp_bal
我有一个错误：
File "/Users/delalma/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/pandas/core/ops/__init__.py", line 1567, in f
"Can only compare identically-labeled " "DataFrame objects"
ValueError: Can only compare identically-lab
浏览 6提问于2020-01-17得票数 0
回答已采纳
当使用pandas DataFrame时，我可以在DataFrame上执行to_string(float_format='%.1f')。但是，当将相同的方法应用于df.describe()时，它失败了。
下面的代码说明了这个问题。
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 'March'],[5, 6, 'Dec'],[3, 4, 'April'], [0, 1, 'March']], columns=['a','b','m'])
浏览 4提问于2015-12-04得票数 4
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