我想添加两个数据帧,我可以通过添加函数来实现.现在,我想根据初始数据帧(df1,df2,df3)中是否存在相应的值来划分结果数据帧的每个值.例如.df1=pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],index=['A','B'],columns=['C','D'])df2=pd.DataFrame([[11,12],[13,14]],index=['A',&#0

使用DataFrame(pandasaspd,numpyasnp)：test=pd.DataFrame({'A':[10,11,12,13,15,25,43,70],'B':[1,2,3,4,5,6,7,8],'C':[1,1,1,1,2,2,2,2]})In[39]:testOut[39]:AB

我尝试通过fuzzywuzzy.fuzzy.partial_ratio()>=85将每一行与pandasDF中的所有行进行比较,并在列表中为每一行写入结果.in:df=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['dog','cat','madcat','gooddog','baddog&#

我有一张excel表,看起来像这样：Column1Column2Column302311521231195256122223243145459154415125

我有一个代码用于创建具有CSV数据的组,并创建具有该组的新文件！我读了我的csv文件,然后使用它.问题是当我的功能工作并使用数据创建新文件时,新文件的名称是组的名称,我不希望这样：IDInventoryDomainRequestsImpressionsFillRate123

根据我对左外连接的理解,结果表应该永远不会有比左表更多的行……如果这是错误的,请告诉我…我的左表是192572行和8列.我的右表是42160行和5列.我的左表有一个名为’id’的字段,它与我右表中名为’key’的列匹配.因此我将它们合并为：combined=pd.merge(a,b,how='left',left_

我试图从平均值中减去列中的每个元素并除以标准偏差.我以两种不同的方式(numeric_data1和numeric_data2)完成了它：importpandasaspddata=pd.read_csv("https://s3.amazonaws.com/demo-datasets/wine.csv")numeric_data=data.drop("color",1)numeric_data1=((numeric_

我是pyspark的新手.我想使用matplotlib绘制结果,但不确定使用哪个函数.我搜索了一种将sql结果转换为pandas然后使用plot的方法.解决方法:嗨团队我找到了解决方案.我将sql数据帧转换为pandas数据帧,然后我能够绘制图形.下面是示例代码.frompyspark.sqlimportRowfrompyspark.sq

这个问题是以下帖子的扩展：selectlargestNofacolumnofeachgroupbygroupusingpandas让我们使用相同的df和所选答案中提出的解决方法.基本上,我正在尝试进行2次groupby操作并选择每组的nlargestN.但是,正如您在下面看到的,我得到其中一个操作的错误.鉴于原始帖子在代码

我有一个非常大的字符串数字数据框,例如：a,b,c"1","2","3""4","5","6""7","8","9"我想创建一个新列d并添加一个c,所以最终结果将是：a,b,c,d1,2,3,44,5,6,107,8,9,16我仍在尝试仅将c的列转换为字符串,但是我不知道如何将它们加在一起并创建结果的

我的熊猫数据框由“timeStamp”列组成,其元素的类型为datetime.datetime.我试图获取此列的两个连续行之间的差异,以获取花费的时间(以秒为单位).我使用以下代码.df["Time"]=df["timeStamp"].diff(0).dt.total_seconds()通常它可以正常工作,但是,即使不是这种情况,在很多情况

我有一个CSV值,例如ref_date;wings;airfoil;turbines2015-03-31;123,22;22,77;99,02015-04-30;123,22;28,77;99,02015-05-31;123,22;22,177;02,02015-06-30;56,288;22,77;99,0我读到一个数据帧,并将其转换为时间序列,df_agg=aggregate(df$wings,by=list(date=df$ref_d

在sql中,查询看起来像是按ID从表组中选择id,avg(x),avg(y),max(x),max(y)是否可以将其转换为对熊猫数据帧的单个操作？我可以得到每个函数的结果mydf['center_x']=mydf.groupby('id')['x'].mean()mydf['center_y']=mydf.groupby('id')['y'].mean()等等

我是处理熊猫Df的新手.我想比较每一行的每一列元素.需求：如果1行的列中的所有元素均为零,则在新列中输入“MoreFalse”,并用与其索引对应的零填充.请参阅下面的Df以了解清楚MyDataFrame:TimeBrakeSpeedStrgangleindexTarget01678

我想知道为什么将两个相同的系列与None值进行比较会返回False：pd.Series(['x','y',None])==pd.Series(['x','y',None])0True1True2Falsedtype:bool我希望所有结果都是正确的.如果我从系列中创建一个数组,并进行比较,我将得到预期的结果：pd.Series(['

例玩具数据框：>>>df=pd.DataFrame({'a':['the','this'],'b':[5,2.3],'c':[8,11],'d':['the',7]})产量：>>>dfabcd0the5.08the1this

我有一个>1M行的DataFrame.我想选择某个列包含某个子字符串的所有行：matching=df['col2'].str.contains('substr',case=True,regex=False)rows=df[matching].col1.drop_duplicates()但是这个选择很慢,我想加快速度.假设我只需要前n个结果.是否有办法在获得n个结果后停止

我有一个pandas.Dataframe.df=pandas.DataFrame([(11,12,13),(1,3,5),(1,1,2)],columns=['a','b','c'])abc011121311352312我想创建一个名为d的第四列,它告诉我一行中的每个元素是否大于10.在这个示例中,它看起来像这样.ab

我正在熊猫中进行一些计算,.loc方法产生了意外的结果.不知道是我在滥用语法还是错误.df=pd.DataFrame(index=['series1','series2','series3'])df['prevvalue/unit']=[99,99,99]df['value']=[100,100,100]df['units']=[100,100,0]df[&

dta_h是一个DataFrame和dta_h.Datetime看起来像这样：02013-03-0100:00:0012013-02-2823:00:0022013-02-2822:00:0032013-02-2821:00:00...Name:Datetime,Length:63001,dtype:datetime64[ns]直到最近(我将在后面解释这是什么意思)我可以这样做,以