《pandas》专题

问题内容： df1 = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3)) df1.iloc[:4,1] = np.nan df1.iloc[:2,2] = np.nan df1.dropna(thresh=1 ,axis=1) 似乎没有nan值已被删除。 如果我跑 为什么给出以下内容？ 我只是不明白在这里脱粒。如果一列具有多个nan值，是否应删除该列？ 问题答案：

问题内容： 我正在解析包含字符串对象行的pandas数据框。我有一个关键字参考列表，需要从参考列表中删除包含任何单词的每一行。 目前，我这样做是这样的： 不能扩展到数千个单词。 但是，当我这样做时： 我产生错误， 第一个参数必须是字符串或编译模式 。 按照[此解决方案，我尝试了： 这不会引发异常，但不会解析所有单词。 如何有效地使用带有单词列表的str.contains？ 问题答案： 对于可扩展的

问题内容： 我有一种使用（1.4.4），（0.4.1）和（0.20.3）实现此目的的方法。 首先，我可以像这样在本地读取单个实木复合地板文件： 我还可以像这样在本地读取实木复合地板文件的目录： 两者都像魅力。现在，我想使用存储在S3存储桶中的文件远程实现相同的目的。我希望这样的事情行得通： 但这不是： 在彻底阅读了pyarrow的文档之后，目前看来这是不可能的。因此，我提出了以下解决方案： 从S3

问题内容： 我正在生成许多具有相同形状的数据框，并且我想将它们相互比较。我希望能够获得整个数据框的均值和中位数。 然后，我想获得这两个数据帧的均值。 最简单的方法是什么？ 为了澄清一下，当所有数据框的索引和列完全相同时，我想获取每个特定单元的平均值。 因此，在我给出的示例中，平均值为（0.001182 + 0.000001）/ 2 = 0.0005915。 问题答案： 假设两个数据框具有相同的列，

问题内容： 例 是否有创建系列的有效方法。例如，在每行中包含滞后值（在此示例中，直到滞后2） 这对应于 s = pd.Series（[[3,4,5]，[2,3,4]，[1,2,3]]，index = [3,4,5]） 对于时间序列很多且时间很长的数据帧，如何以有效的方式完成呢？ 谢谢 看到答案后编辑 好的，最后我实现了这个功能： 它产生期望的输出，并管理结果DataFrame中列的命名。 对于系列

问题内容： 我有以下数据框，我想先按“重要性”排序，然后再按“名称”排序： 我一直在努力做到这一点使用中提供了答案这个职位，但我不能得到它的工作。 最终结果应该是这样的 问题答案： 一种方法是使用自定义字典创建“等级”列，然后使用进行排序，然后在排序后删除该列：

问题内容： 给定以下数据框 我想按的总和对分组（）进行排序，然后按（不对）的值进行分组。所以基本上得到组的顺序 然后通过对/错，最终看起来像这样： 如何才能做到这一点？ 问题答案： Groupby A： 在每个组中，对B求和，然后使用transform广播值。然后按B排序： 通过从上方传递索引来索引原始df。这将按B值的总和对A值重新排序： 最后，使用选项保留“ A”组中的“ C”值，以保留步骤1

问题内容： 您可以使用两个不同的列中的值作为参数来制作python pandas函数吗？ 我有一个函数，如果两列的值在相同范围内，则返回1。否则返回0： 我希望第一个参数成为数据框中的一列，以使函数将采用该列中每一行的值。例如是，第二个参数是df [‘ResponseCol’]`。我希望结果是数据框中的新列。我遇到了几个 回答了类似问题的线程，但看起来这些参数是变量，而不是数据帧行中的值。 我尝试

问题内容： 我有一个问题，我通过沿行轴串联（垂直堆叠）来生成熊猫数据框。 每个组成数据帧都有一个自动生成的索引（升序编号）。 串联后，我的索引被搞砸了：它的计数最多为n（其中n是相应数据帧的shape [0]），并在下一个数据帧从零重新开始。 我正在尝试“根据给定的当前顺序重新计算索引”或“重新索引”（或者我认为）。事实证明，这似乎并没有在做。 这是我尝试做的事情： 它失败并显示“无法从重复的轴重

问题内容： 这是我的df： 如何将按名称（）的列移动到表的前面，索引为0。结果应如下所示： 我当前的代码使用来按索引移动列，但我想按名称进行移动。 问题答案： 我们可以通过传递列表来重新排序： 另一种方法是引用该列，然后将其重新插入前面： 从以后开始，您还可以使用以获得与以后版本的熊猫不建议使用的相同的结果：

问题内容： 我有这个数据框： 我想按名称和日期进行汇总以获取数量总和。详细信息： 日期 ：组，结果应在星期初（或仅在星期一） 数量 ：两个或多个记录具有相同的名称和日期（如果属于相同间隔）的总和 所需的输出如下： 提前致谢 问题答案： 首先转换列 并减去一个星期，因为我们要对日期之前一周进行累加，而不是该日期之前一周。 然后通过W-MON使用with并进行聚合：

本文向大家介绍pandas 选择重复，包括了pandas 选择重复的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 如果需要将值设置0为column B，则在columnA中的重复数据中，首先使用创建掩码Series.duplicated，然后使用DataFrame.ix或Series.mask： 如果需要反面罩使用~：            

本文向大家介绍pandas 删除重复，包括了pandas 删除重复的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 用途drop_duplicates： 当您不想获取数据框的副本，而要修改现有的数据框时：            

本文向大家介绍pandas 将表读入DataFrame，包括了pandas 将表读入DataFrame的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 具有页眉，页脚，行名和索引列的表文件： 文件：table.txt 码： 输出： 没有行名或索引的表文件： 文件：table.txt 码： 输出： 所有选项都可以在此处的熊猫文档中找到

本文向大家介绍使用Pandas DataFrame的处理时间，包括了使用Pandas DataFrame的处理时间的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在本文中，我们将学习如何使用内置的pandas库生成和处理不同的时间戳。我们还使用numpy模块来生成和修改生成时间戳所需的数据库。 首选IDE：Jupyter笔记本 在开始本教程之前，我们必须安装pandas和numpy库。对于此jupyte