下面是一个简单而愚蠢的解决方案:
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame()
>>> df = df.append({'foo':1, 'bar':2}, ignore_index=True)
df = pd.DataFrame(columns=list("ABC"))
df.loc[len(df)] = [1,2,3]
有时,在pandas之外进行所有附加操作更容易,然后,只需一次性创建数据帧。
>>> import pandas as pd
>>> simple_list=[['a','b']]
>>> simple_list.append(['e','f'])
>>> df=pd.DataFrame(simple_list,columns=['col1','col2'])
col1 col2
0 a b
1 e f
问题内容: 这可能很容易,但是我有以下数据: 在数据框1中: 在数据框2中: 我想要一个具有以下形式的数据框: 我尝试使用该方法,但是得到了交叉连接(即笛卡尔积)。 什么是正确的方法? 问题答案: 通常看来,您只是在寻找联接:
我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框,是一行23列。 我想把它转换成一个系列?我想知道做这件事最像蟒蛇的方式是什么? 我试过pd。系列(我的结果),但它抱怨。它还没有聪明到意识到它仍然是数学术语中的“向量”。 谢谢!
我想给我的 以下是我的代码: 当我运行这个,我得到以下错误: 我怎样才能解决这个问题?
问题内容: 因此,我已经初始化了一个空的熊猫DataFrame,并且希望将列表(或系列)作为行附加添加到此DataFrame中。最好的方法是什么? 问题答案: 有时候,在大熊猫之外进行所有附加操作会更容易,然后只需创建DataFrame即可。
我有一系列不同元素的值。值计数显示如下。 我想为每个类别创建列,并为每一行标记True/False。 e. g. 我设法从所有项目中获取了这些类别的唯一列表。我还可以通过在此处的解决方案中给出的方法将其制作成单独的列。 但在我的情况下,数据是不完整的/变化的,因此给我一个DF,如下所示 有没有办法使用熊猫或其他python工具将其转换为所需的输出。我现在正在使用pandas.pivot_table
我有一个类似下面的系列, 我想根据list(explode)中的值将此单个系列转换为dataframe。 预期产出: 我试过了 我上面的代码可以完成这项工作,尽管我正在寻找解决这个问题的好方法。