《pandas》专题

问题内容： 我有一个df： 我想获取下面数据框中任何一列的纬度和经度坐标。使用单个位置的文档时，文档（http://geopy.readthedocs.org/en/latest/#data）非常简单。 但是我想将该函数应用于df中的每一行并创建一个新列。我尝试了以下 但我认为我的代码中缺少某些内容，因为我得到了以下信息： 我希望可以使用Lambda函数进行如下操作： 感谢您的帮助。得到坐标后，我

问题内容： 我在Pandas数据框的一栏中有文字评论，我想用频率计数来计算N个最频繁出现的单词（整列- 不在单个单元格中）。一种方法是使用计数器，通过遍历每一行来对单词进行计数。有更好的选择吗？ 代表性数据。 问题答案： 我很确定会给您您想要的东西（您可能必须在调用most_common之前从计数器结果中删除一些非单词）

问题内容： 我有一个包含字符的数据框-我想要按行的布尔结果，告诉我该行的所有列是否具有相同的值。 例如，我有 我希望结果是 我已经尝试过.all，但似乎只能检查是否都等于一个字母。我能想到的唯一另一种方法是在每一行上做一个唯一的，看看是否等于1？提前致谢。 问题答案： 我认为最干净的方法是使用eq根据第一列检查所有列： 现在，您可以使用全部（如果它们都等于第一项，则它们都相等）：

问题内容： 我认为我误会了read_csv的意图。如果我有文件“ j”，例如 我如何pandas.read_csv这个文件，跳过任何’＃’注释行？我在帮助行的注释中看到它不被支持，但是它指示应该返回一个空行。我看到一个错误 CParserError：标记数据时出错。C错误：第2行中应有1个字段，看到了3个 我目前在 在版本‘0.12.0-199-g4c8ad82’上： CParserError：标

问题内容： 我有一个像下面的数据框。 我需要基于多个条件派生Flag列。 我需要比较触发器1 -3列的得分和身高列。 标志栏： 如果得分大于等于触发器1并且高度小于8，则红色- 如果得分大于等于触发器2并且高度小于8，则黄色- 如果得分大于等于触发器3并且高度小于8，则橙色- 如果高度大于8，则留空 如果在pandas数据框中有其他条件并导出列，该如何写？ 预期产量 对于我原始问题中的其他列Tex

问题内容： 我有一个pandas数据框，其中的一列具有作为每个元素的字符串数组。 像这样 现在，当我使用to_csv将其存储到csv时，看起来还不错。当我使用from_csv读回它时，我似乎回读了。但是当我分析每个单元格中的值时 ’[‘’‘’‘a’b’c’，依此类推。因此，从本质上讲，它不是将其读取为数组而是一组字符串。有人可以建议我如何将该字符串转换为数组吗？ 我的意思是说数组已经像字符串一样存

问题内容： 我只是想知道这两个执行的功能有什么不同？ 数据： as_index = False： reset_index（）： 他们两个都给出完全相同的输出。 谁能告诉我有什么区别，还可以举例说明吗？ 问题答案： 使用时，表示您不想将列ID设置为索引（duh！）。当两个实现产生相同的结果时，请使用，因为这样可以节省一些键入时间和不必要的pandas操作;） 但是，有时您想对组应用更复杂的操作。在这

问题内容： 我的代码的目的是导入2个Excel文件，对其进行比较，然后将差异打印到新的Excel文件中。 但是，在连接所有数据并使用该功能之后，控制台将接受该代码。但是，当打印到新的excel文件时，重复副本仍会在当天保留。 我想念什么吗？是某种使功能无效的东西吗？ 我的代码如下： 问题答案： 您已经拥有了，所以您没有进行修改。你想要 要么

问题内容： 我正在寻找比较应该相同的两个数据框。但是，由于浮点精度，我被告知值不匹配。我在下面创建了一个示例进行模拟。如何获得正确的结果，以便最终比较数据帧对两个单元格都返回true？ 问题答案： 好的，您可以为此使用： 需要相对公差和绝对公差。这些有默认值：，分别

问题内容： df = pd.DataFrame({‘A’ : [‘foo’, ‘bar’, ‘foo’, ‘bar’, ‘foo’, ‘bar’, ‘foo’, ‘foo’], ‘B’ : [‘one’, ‘one’, ‘two’, ‘three’, ‘two’, ‘two’, ‘one’, ‘three’], ‘C’ : [np.nan, ‘bla2’, np.nan, ‘bla3’, np.n

问题内容： 我正在尝试创建一个矩阵以显示Pandas数据框中的行之间的差异。 我要这样： 要变成这样（差异垂直）： 这是可以通过内置函数实现的，还是需要构建一个循环以获得所需的输出？谢谢你的帮助！ 问题答案： 这是numpy广播的标准用例： 我们使用values属性访问基础的numpy数组，并引入了一个新轴，因此结果是二维的。 您可以将其与原始系列结合使用： 由于@Divakar，也可以使用以下命

问题内容： 假设 如何获得由每n行之和组成的新系列？ 当n = 5时，预期结果如下所示； 如果使用loc或iloc并通过python循环，当然可以完成，但是我相信可以简单地以Pandas方式完成。 另外，这是一个非常简化的示例，我不希望对序列进行解释：）。我正在尝试的实际数据系列具有时间索引和每秒发生的事件数作为值。 问题答案： 将索引分为5组，并相应地分组。 + 如果大小是N的倍数（或5），则可

问题内容： 我有一个像下面的pandasDataFrame。 我想通过“ ID”对此分组，并获得每个分组的第二行。后来我也需要获得第三和第四名。请向我解释一下如何仅获取每个组的第二行。 我尝试按照以下方式给出第一和第二。 相反，我只需要获取第二行。由于ID 4和6没有第二行，因此无需忽略它们。 问题答案： 我 认为 第n种方法应该做到这一点： 在0.13中，另一种方法是使用cumcount： …这

问题内容： 我只是想知道我是否可以做类似的事情： 通过执行以下操作： 我写的内容行不通，但是有类似的功能吗？ 问题答案： 是的，但是您不会像这样写切片。您写。

问题内容： 我正在使用下面的代码合并两个csv（数据帧）： 我有以下CSV文件 文件1： 文件2： 合并后 如果您注意到student_id的开头附加了0，应该将其视为文本，但是在合并并使用函数后，它将其转换为数字并删除了前导0。 即使在to_csv之后，如何将列保持为“文本”？ 我认为它的to_csv函数可以再次保存为数字添加了dtype = {‘student_id’：str}。 问题答案：