我有以下数据(2列4行):
Column 1: A, B, C, D
Column 2: E, F, G, H
我正在尝试将列合并为一列,看起来像这样(1列,8行):
Column 3: A, B, C, D, E, F, G, H
我使用的熊猫数据框,并使用不同的功能,但没有成功(试过append
,concat
等)。非常感激任何的帮助!
更新资料
熊猫为此有一个内置的方法,stack
它可以根据您的意愿看到其他答案。
这是我stack
很多年前才知道的第一个答案:
In [227]:
df = pd.DataFrame({'Column 1':['A', 'B', 'C', 'D'],'Column 2':['E', 'F', 'G', 'H']})
df
Out[227]:
Column 1 Column 2
0 A E
1 B F
2 C G
3 D H
[4 rows x 2 columns]
In [228]:
df['Column 1'].append(df['Column 2']).reset_index(drop=True)
Out[228]:
0 A
1 B
2 C
3 D
4 E
5 F
6 G
7 H
dtype: object
问题内容: 所以我有一个数据框df1,看起来像下面的样子: 我想按A列分组,然后对B列求和,同时将值保留在C列中。 问题是,当我说df.groupby(’A’)。sum()列C被删除时,返回 当我进行分组和求和时,如何解决这个问题并保留C列? 问题答案: 唯一的方法是将C包含在groupby中(groupby函数可以接受列表)。 试试看: 需要注意的另一件事是,如果需要在聚合后使用df,则还可以使
我今天观察到,选择两列或更多列的数据帧可能比只选择一列慢得多。 如果我使用loc或iloc选择多个列,并且我使用list传递列名或索引,那么与使用iloc的单个列或多个列选择相比,性能会下降100倍(但没有传递列表) 示例: 单列选择: 两列选择: 只有此选择的工作方式与预期相同:[编辑] 机制上的差异是什么?为什么差异如此之大? [编辑]:正如@run-out指出的,pd。系列似乎比pd处理得快
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问题内容: 我有一个数据框,其中的一列作为字典。我想将其解包成多列(即,代码,金额为以下Raw列格式的单独列)。以下代码曾经与pandas v0.22(现在是(0.23))一起工作,给出了索引错误: 我在Google / Stack溢出中搜索了数小时,之前提出的其他解决方案均无法正常工作。 原始列格式: 有没有人有什么建议? 谢谢 问题答案: 设定 与 确保先 和 相同的想法,但跳过
问题内容: 我有一个包含多个列的数据集,我希望对其进行一次热编码。但是,我不想为每个编码都有编码,因为所说的列与所说的项目有关。我想要的是一组使用所有列的虚拟变量。请参阅我的代码以获得更好的解释。 假设我的数据框如下所示: 如果我执行 输出将是 但是,我想获得的是这样的东西: 代替具有表示编码,例如多列的和,我只希望有一组(,,等等)与值时任何在列中的值的,,显示出来。 需要说明的是,在我的原始数
问题内容: 我正在尝试在date列上合并两个数据框(都尝试作为type或,但是无法提供所需的合并输出: 问题答案: 我认为您需要首先转换两列,因为需要相同的内容: