在熊猫数据帧上的向量化查找
我有两个DataFrames。。。
df1 是一个表，我需要从使用索引的值中提取值，这些索引是从df2中的多个列检索到的。
我看到有一个函数get_value可以在给定索引和列值的情况下完美运行，但是当尝试向量化此函数以创建新列时，我失败了…
df1 = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((4, 5)))
df1.columns = list('abcde')
df1.index = ['cat', 'dog', 'fish', 'bird']
a b c d e
cat 0 1 2 3 4
dog 5 6 7 8 9
fish 10 11 12 13 14
bird 15 16 17 18 19
df1.get_value('bird, 'c')
17
现在，我需要做的是在df2-上建立一个新的新列-当df1基于索引建立索引时，有效地向量化上述函数中指定的animal，来自的列对。letter``df2``pd.get_value
df2 = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((4, 5)))
df2['animal'] = ['cat', 'dog', 'fish', 'bird']
df2['letter'] = list('abcd')
0 1 2 3 4 animal letter
0 0 1 2 3 4 cat a
1 5 6 7 8 9 dog b
2 10 11 12 13 14 fish c
3 15 16 17 18 19 bird d
导致 。。。
0 1 2 3 4 animal letter looked_up
0 0 1 2 3 4 cat a 0
1 5 6 7 8 9 dog b 6
2 10 11 12 13 14 fish c 12
3 15 16 17 18 19 bird d 18
问题答案：
有一个恰当地命名的函数lookup可以做到这一点。
df2['looked_up'] = df1.lookup(df2.animal, df2.letter)
df2
0 1 2 3 4 animal letter looked_up
0 0 1 2 3 4 cat a 0
1 5 6 7 8 9 dog b 6
2 10 11 12 13 14 fish c 12
3 15 16 17 18 19 bird d 18
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我有这个熊猫数据框 这就给了我： 我该怎么办 做一个新的人物， 将标题添加到图"标题这里" 以某种方式创建一个映射，这样标签不是29,30等，而是“29周”，“30周”等。 将图表的较大版本保存到我的计算机（例如10 x 10英寸） 这件事我已经琢磨了一个小时了！
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我有两个Pandas Dataframe和，其中是的一部分，我想创建一个Dataframe，其中包含中的code>。 以下是一个例子： 注： 我的DataFrame可能有多个列，但是必须仅在列上进行匹配。
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假设熊猫数据帧如下所示： 如何将第三行（如row3）提取为pd数据帧？换句话说，row3.shape应该是（1,5），row3.head（）应该是：
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这似乎是非常基本的知识，但我还是卡住了，尽管我有一些数据处理的理论背景（通过其他软件）。值得一提的是，我是蟒蛇和熊猫图书馆的新手。 我的任务是将系列名称列的值作为单独的列（从长到宽转换）。我花了很长时间尝试不同的方法，但只有错误。 例如： 我犯了一个错误： ...很多短信...通过值的长度是2487175，索引暗示2 有谁能指导我完成这个过程吗？谢谢 它用于代码“mydata=mydata”。pi
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我试图通过保持行之间的一致性来随机化我的行，但会混淆行的顺序，从而随机化从属变量。我有以下数据帧： 并将行随机化： 然后执行重置索引，如 期望输出：
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我正在使用从h5文件加载的调查数据作为通过熊猫包。在此中，所有行都是单个调查的结果，而列是单个调查中所有问题的答案。 我的目标是将此数据集缩减为更小的，仅包括在某个问题上具有某个描述答案的行，即在本列中具有相同的值。我能够确定具有此条件的所有行的索引值，但我找不到如何删除这些行或仅使用这些行创建新的df。