如何在 pandas 中使用数据帧中的值作为列名，并将列名用作数据帧中的值
我有一个这样的数据框：
输出应如下所示
有没有一种方法可以在没有循环的情况下获得这个结果，一些可移植的代码来获得这个输出？
共有1个答案
将“数据帧融化”与“数据帧”透视结合使用：
df = df.melt('num_ind').pivot('num_ind','value','variable')
print (df)
value 2val1 2val2 2val3 2val6 val1 val2 val3 val4 val5 val6
num_ind
10000 col2 col2 NaN col2 col1 col1 col1 NaN NaN NaN
10001 col2 NaN col2 col2 NaN NaN NaN col1 col1 col1
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我有一个熊猫的数据框架，看起来像这样： 当列名是从15到159的A时，我想替换pr行名的值。我如何使用熊猫在Python中做到这一点？
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我想在数据的每一列中找到的数量，这样，如果某一列的少于某个阈值，我就可以删除该列。我看了一下，但没有找到任何功能。对我来说太慢了，因为大多数值都是不同的，而且我只对计数感兴趣。
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当我尝试将函数应用于Amount列时，我得到以下错误： 我试过使用Math模块中的.isnan应用函数我试过使用pandas.replace属性我试过使用pandas0.9中的.sparse data属性我也试过使用函数中的if NaN==NaN语句。我还看了这篇文章，如何在R数据帧中用0替换NA值？同时查看一些其他文章。我试过的所有方法都不起作用，或者不认识南。如有任何提示或解决方案，将不胜感激
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很抱歉，我一直在做一项基本的任务，但我对python还不熟悉，所以请耐心听我说。 我试图将pandas数据框中的两个值合并到一个单独的列中。我试图将日期值与运动值结合起来。见下面的代码： 我希望最终输出包括新的列“date_sport_concat”w/串联值：
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我试图在R中合并2个数据帧，但我有两个不同的列，带有不同类型的ID变量。有时一行会有其中一列的值，而另一列却没有。我想同时考虑它们，这样，如果一个帧缺少一个列的值，那么将使用另一个列。 我想合并这两个数据帧，得到2行： null 编辑：理想情况下，输出如下所示： 第1行匹配，因为列“first”在两个数据帧中具有相同的值，并且它填充了来自DF2的“second”的值 第2行匹配，因为列“secon
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本文向大家介绍如何在R中制作数据帧列表？，包括了如何在R中制作数据帧列表？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这可以通过使用列表功能来完成。 示例 创建上述数据帧的列表-