我必须考虑数据帧的两个不同列的值.使用乘法然后除法计算它们并将结果放入新列.我写这个,但它不起作用：forxinrange(len(df1)):ifdf1.iloc[x,4]isnot'NaN':number1=float(df1.iloc[x,4])ifdf1.iloc[x,8]isnot'NaN':nu

请帮我找到解决方案：我有一个PandasDataFrame,其中包含网站访问者和访问日期.现在我想知道,有多少人访问过一次,两次等等.我从表开始：Visitor|Date---------------------A|Jan-1stB|Jan-1stC|Jan-2ndD|Jan-2ndA|

如何筛选包含另一列的列？例如,如果我们有两个列A,B的DT,我们可以用B.contains(A)过滤行吗？不仅B包含来自DT的所有A的一些A值,而且只是在一行中.AB'lol''lolec''ram''rambo''ki''pio'Result:AB'lol''lolec'&#039

如果我有数据DateValues2005-01102005-02202005-03302006-01402006-02502006-0370如何更改年份栏？像这样Date20152016011040022050033070谢谢.解决方法:您可以在pivot中使用split：df[['year','mont

我有以下Dataframe：dfOut[23]:PplNumRoomNumValue0102651112170220297321285420415212144通常,PplNum和RoomNum是这样生成的,它将始终遵循

df=pd.DataFrame({'Col1':['label1','label1','label2','label2','label3','label3','label4'],'Col2':['a','d','b',&

是否有快速pythonic方式来转换此表index=pd.date_range('2000-1-1',periods=36,freq='M')df=pd.DataFrame(np.random.randn(36,4),index=index,columns=list('ABCD'))In[1]:dfOut[1]:ABC

前面几节说一些沉闷的概念，你若看了估计已经心生厌倦，我也是。所以，找到了一个理由来说一个有兴趣的话题，就是数据分析。是什么理由呢？就是，机器学习的处理过程中，数据分析是经常出现的操作。就算机器对大量样本预测了结果，那对结果进行数据分析与展示，也是经常遇到的标准作业，所以，这一次，来看

我有一个像下面这样的pandas数据帧：ABUS,65,AMAZON2016US,65,EBAY2016我的目标是看起来像这样：ABcountrycodecomUS.65.AMAZON2016US65AMAZONUS.65.AMAZON2016US65EBAY我知

我正在使用pandasgroupby并希望应用该功能从组中的项目创建一个集合.以下不起作用：df=df.groupby('col1')['col2'].agg({'size':len,'set':set})但以下工作：defto_set(x):returnset(x)df=df.groupby('col1')['col2'].agg({&#

我有一个pandasDateTimeIndex.我想在每个日期添加十五天.importpandasaspdtidx=pd.date_range(end='2016-04-30',freq='M',periods=2)tidxDatetimeIndex(['2016-03-31','2016-04-30'],dtype='datetime64[ns]',freq=

我在数据帧df1中有一组列(col1,col2,col3)我在数据帧df2中有另一组列(col4,col5,col6)假设这两个数据帧具有相同的行数.如何生成在df1和df2之间进行成对相关的相关表？桌子看起来像col1col2col3col4......col5......col6......我使用df1.corrwi

我正在尝试确定对我的数据进行简单调整的最佳方法：importpandasdfn=pandas.DataFrame({"A":['aaa','bbb','aaa','bbb'],"B":[1,10,2,30],"C":[2,0,3,

我有一个如下所示的数据框：typeprice1price20A5450.031980.01B5450.020000.02C15998.018100.0我想要的是一个聚类条形图,它将“类型”与“价格”进行对比.最终目标是一个图表,每种类型有两个条形,一个

我有一个包含四列的csv文件.我这样看了：df=pd.read_csv('my.csv',error_bad_lines=False,sep='\t',header=None,names=['A','B','C','D'])现在,字段C包含字符串值.但在某些行中存在非字符串类型(浮点数或数字)值.如何删除这些行？我正在使用Pandas版本0.18.1.解决方法

我正在使用pd.date_range(start_date,end_date,freq=’W-MON’)在start_date=2017-01-01和end_date=2017-12-31之间的每个星期一生成每周频率日期时间,这意味着大约4个日期时间是每月生成.如何每月产生8个日期时间,即每周产生2个日期时间,但是在一周的不同日期,比如星期一和星