《pandas》专题

问题内容： 有哪些方法可以合并时间戳不完全匹配的列？ DF1： DF2： 我可以在[‘date’，’employee_id’，’session_id’]加入，但是有时同一名员工在同一日期会有多个相同的会话，这会导致重复。我可以删除发生这种情况的行，但是如果这样做，我将丢失有效的会话。 如果DF1的时间戳小于DF2的时间戳少于5分钟，并且session_id和employee_id也匹配，是否有一种

问题内容： 我想知道如何将新数据添加到现有csv文件的末尾？在没有提到这样的功能。 问题答案： 您可以通过传递以附加模式打开的文件来附加使用： 使用，以免附加列名。 实际上，pandas有一个包装器可以通过使用参数来做到这一点：

问题内容： 我有一个数据框，并且我试图向其添加一列顺序差异。我发现了一种我非常喜欢的方法（并且对于我的用例而言，它具有很好的概括性）。但是我一路上注意到一件奇怪的事。你能帮我弄清楚吗？ 以下是一些具有正确结构的数据： 好，很好。这给了我这样的框架： 我的目标是向此数据框添加一个新列，其中将包含顺序更改。数据需要这样做，但是排序和差异需要“逐行代码”完成，以便另一个代码中的间隔不会导致给定代码的NA

问题内容： 我正在尝试将出现在熊猫DataFrame列中括号之间的文本复制到另一列中。我遇到过这种解决方案来相应地解析字符串：正则表达式以在括号之间返回文本 我想将结果按元素分配给新列中的同一行。但是，这不会直接延续到熊猫系列。我似乎map / apply / lambda似乎是要走的路。我到了这段代码，但是收到了无效的语法错误。 显然，我在那里还不够流利-非常感谢您。 问题答案： 您可以使用此处

问题内容： 我正在尝试重新索引熊猫对象，像这样， 我正在如下所示进行操作，并且得到了错误的答案。有关如何执行此操作的任何线索？ 知道为什么会这样吗？ 问题答案： 为什么不简单地使用方法？

问题内容： datum = soup.findAll(‘a’, {‘class’: ‘result-title’}) for data in datum: print(data.text) print(data.get(‘href’)) df = {‘Title’: data.text, ‘Url’: data.get(‘href’)} houseitems.append(df, ignore_i

问题内容： 有人可以向我解释一下 我尝试了所有选项，并进行了如下操作： 并返回如下： 因此，我发现和之间的输出没有差异。为什么？ 我希望选项’=’，copy（），copy（deep = False）之一返回 我想念什么？ 问题答案： 如果看到创建的各种数据框的对象ID，则可以清楚地看到正在发生的事情。 在编写时，您正在创建一个名为的变量，并将其与一个ID为ID的对象绑定。在编写时，您将创建一个具有

问题内容： 尽管至少有两个 关于如何在Python的库中为DataFrame编制索引的优秀教程，但我仍然无法找到一种优雅的方法来编写多个列。 我已经发现（我认为是）这样一种不太优雅的方式 但这并不漂亮，可读性得分很低（我认为）。 有没有更好，更Python风格的方法？ 问题答案： 这是一个优先运算符问题。 您应该添加额外的括号以使多条件测试正常工作： 您提到的教程的这一部分显示了带有几个布尔条件的

问题内容： 该文件说： http://pandas.pydata.org/pandas- docs/dev/basics.html “可以使用cut（基于值的bin）和qcut（基于样本分位数的bin）函数离散化连续值” 对我来说听起来很抽象…我可以在下面的示例中看到差异，但是 qcut（样本分位数）实际上在做什么/意味着什么？ 什么时候使用qcut和cut？ 谢谢。 问题答案： 首先，请注意，分

问题内容： 我有一个带有以下列名称的pandas数据框： Result1，Test1，Result2，Test2，Result3，Test3等… 我要删除名称包含单词“ Test”的所有列。这样的列数不是静态的，而是取决于先前的功能。 我怎样才能做到这一点？ 问题答案：

问题内容： 我是Python和Pandas的新手。我正在尝试将Pandas Dataframe转换为嵌套的JSON。函数.to_json（）不能为我的目标提供足够的灵活性。 以下是数据框的一些数据点（在csv中，以逗号分隔）： 有很多重复的信息，我想要一个这样的JSON： 我怎样才能做到这一点？ 编辑： 再现数据帧的代码： 问题答案： 更新： 结果（格式化）： 旧答案： 你可以用它做的，和方法：

本文向大家介绍对pandas写入读取h5文件的方法详解，包括了对pandas写入读取h5文件的方法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、引言 通过参考相关博客对hdf5格式简要介绍。 hdf5在存储的是支持压缩，使用的方式是blosc，这个是速度最快的也是pandas默认支持的。 使用压缩可以提磁盘利用率，节省空间。 开启压缩也没有什么劣势，只会慢一点点。 压缩在小数据量的时候优势不明

问题内容： 我知道如何在R中执行此操作。但是，熊猫中是否有任何函数可以将数据帧转换为包含两个同时出现的计数的nxn同时出现矩阵。 例如矩阵df： 将产生： 由于矩阵是在对角线上镜像的，所以我想会有一种优化代码的方法。 问题答案： 这是一个简单的线性代数，您将矩阵与其转置相乘（您的示例包含字符串，请不要忘记将它们转换为整数）： 如果像R答案中一样，如果您想重设对角线，则可以使用numpy的：

本文向大家介绍Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码，包括了Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，本文将详细给大家介绍关于Python利用pandas查询数据的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。 示例代码 这里的查询数据

问题内容： 我有一个熊猫系列科幻小说： 我想将其转换为以下DataFrame： 我找到了一种方法，但是我怀疑这是更有效的方法： 问题答案： 无需创建2个临时df，您可以使用DataFrame构造函数将它们作为参数传递给dict中： 有很多方法可以构建df，请参阅文档