python的pandas不同结构的DF如何整列复制？
pandas里这种如何操作,df1的结构和df2的结构不一样,我想把df2的某列导入df1的某列下，逐个单元格我能解决，要是需要整列一起复制添加操作，该如何？原因是数据量比较大，逐个复制会慢
效果要如下
共有1个答案
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({ 'A': range(4), 'B': range(4), 'C': range(4), 'D': range(4)})df2 = pd.DataFrame({ 'D': [11, 22, 33], 'E': ['aa', 'bb', 'cc']})if df1.shape[0] < df2.shape[0] * 2: df1 = df1.reindex(range(df2.shape[0] * 2))df1['A'] = pd.concat([df2['D'], df2['E']], ignore_index=True)print(df1)-
我有两个不同形状的df。一个包含单词及其频率，另一个包含单词及其引理。 第一个df总是将一个单词映射到一个频率，第二个df将许多单词映射到一个引理（多次）。例如： DF1： 和df2： 我想将引理信息添加到，通过搜索的每个单词，将其与中的单词进行比较，并从中提取引理信息以将其添加回。 对于df1中的值是否始终相同，有一些有用的答案，但由于我想对每一行中包含不同单词的行执行此操作，因此我不确定如何继
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问题内容： 我有一个在轴1（列）中具有层次结构索引的数据框（来自操作）： 我想将其展平，使其看起来像这样（名称不是关键的，我可以重命名）： 我该怎么做呢？（我已经尝试了很多，无济于事。） 根据建议，这是字典形式的头 问题答案： 我认为最简单的方法是将列设置为顶级： 注意：如果to级别具有名称，你也可以通过此名称访问它，而不是0。 如果要将 组合成一个索引（假设你的列中仅包含字符串条目），则可以：
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问题内容： 从数据框中删除重复列的最简单方法是什么？ 我正在通过以下方式读取具有重复列的文本文件： 列名是： 所有“时间”和“相对时间”列均包含相同的数据。我想要： 我所有的删除，删除等尝试，例如： 导致唯一值索引错误： 很抱歉成为熊猫的菜鸟。任何建议，将不胜感激。 额外细节 熊猫版本：0.9.0 Python版本：2.7.3 Windows 7 （通过Pythonxy 2.7.3.0安装） 数据
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我需要将一个pojo序列化成不同的json结构，这取决于我发送请求的对象。此外，我应该能够在一些配置中配置pojo字段如何映射到给定请求的json属性。 这可以用杰克逊来实现吗？是否有一些库或API可以做到这一点？ 编辑:例如: 上面是我创建动态json需要的两个对象，下面是一些转换的例子
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问题内容： 我需要使用不同的函数来处理数字列和字符串列。我现在正在做的事情真是愚蠢： 有没有更优雅的方法可以做到这一点？例如 问题答案： 您可以使用以下命令访问列的数据类型：
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问题内容： 我有一个奇怪的清单，以下列方式建立： 我想先按数字（desc）排序，然后如果数字相同，则按名称（asc）排序。所以我想要的结果是： 我试图考虑可以在sort方法中使用的lambda函数，但是我不确定是否可以这样做。 问题答案： python中的sort函数允许将函数作为sort键传递： 编辑： 1.排序顺序 2.演示复制和就地排序