以下面的DataFrame为例,
In [83]:
df = pd.DataFrame({'A':[1,1,2,2],'B':[1,2,1,2],'values':np.arange(10,30,5)})
df
Out[83]:
A B values
0 1 1 10
1 1 2 15
2 2 1 20
3 2 2 25
生成一个新列的简单方法是什么?该列包含某一列中的某些数据聚集?
例如,如果我总结values
了A
In [84]:
df.groupby('A').sum()['values']
Out[84]:
A
1 25
2 45
Name: values
我怎样才能得到
A B values sum_values_A
0 1 1 10 25
1 1 2 15 25
2 2 1 20 45
3 2 2 25 45
In [20]: df = pd.DataFrame({'A':[1,1,2,2],'B':[1,2,1,2],'values':np.arange(10,30,5)})
In [21]: df
Out[21]:
A B values
0 1 1 10
1 1 2 15
2 2 1 20
3 2 2 25
In [22]: df['sum_values_A'] = df.groupby('A')['values'].transform(np.sum)
In [23]: df
Out[23]:
A B values sum_values_A
0 1 1 10 25
1 1 2 15 25
2 2 1 20 45
3 2 2 25 45
问题内容: 题 我在弄清楚如何根据其他两列中的值创建新的DataFrame列时遇到麻烦。我需要使用if / elif / else逻辑。但是我发现的所有文档和示例仅显示了if / else逻辑。这是我正在尝试做的一个示例: 码 我也愿意使用where()。只是找不到正确的语法。 问题答案: 如果您有多个分支语句,则最好创建一个接受行的函数,然后将其应用于。这通常比通过行迭代要快得多。
问题内容: Pandas确实很棒,但令我惊讶的是,从Pandas.DataFrame检索值的效率低下。在下面的玩具示例中,即使DataFrame.iloc方法也比字典慢100倍以上。 问题:这里的教训仅仅是字典是查找价值的更好方法吗?是的,我知道那正是他们的目的。但是我只是想知道是否缺少有关DataFrame查找性能的信息。 我意识到这个问题比“提问”更“有趣”,但是我会接受一个提供洞察力或观点的
问题内容: 我有一个熊猫,其中有多个列: 其中和是包含相同数据但名称不同的列。有没有一种方法可以将组成行的行移动到理想状态,同时保持名称? 最后,DataFrame应该显示为: 那就是构成bar的NaN值被替换为的值。 问题答案: 尝试这个: 如果您希望该数据成为新列,只需将结果分配给即可。
问题内容: 我有一个DataFrame,说一个波动率表面,索引为时间,列为行权。如何进行二维插值?我可以,但是我该如何处理?我知道我们可以,但是甚至不是线性插值。有没有办法插入我们自己的方法进行插值? 问题答案: 您可以用来获取线性插值。 对于更复杂的事情,您需要推出自己的函数来处理一个对象并根据需要填充值并返回另一个对象。
问题内容: 我有一个4个熊猫数据框的列表,其中包含我想合并为一个数据框的一天的报价数据。我无法理解concat在时间戳上的行为。请参阅以下详细信息: 使用我得到: 使用我得到: 注意使用时索引如何变化。为什么会发生这种情况,我将如何使用该方法来重现使用所获得的结果?(因为看上去快得多;每个循环24.6 ms,而每个循环3.02 s) 问题答案: 因此,您正在执行的操作是append和concat
我试图加载一个csv文件内基于熊猫的数据帧。我使用了以下导入。 没有找到文件是抛出错误,回溯如下: ()中的FileNotFoundError回溯(最近一次调用)---- c:\users\saish\appdata\local\programs\python\python35-32\lib\site packages\pandas\io\parsers。语法分析器中的py\u f(文件路径或缓冲