Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
如何在 Pandas 数据框中选择基于行的类别
这确实微不足道 但不敢相信我已经闲逛了一个小时 仍然可以找到答案 所以在这里 df pd DataFrame cats a b vals 1 2 df cats df cats astype category df 我的问题是如何选择 ca
python
pandas
DataFrame
categories
pandas 按日期和年份分组并汇总金额
我有这样的熊猫数据框 d dollar amount 200 25 350 00 120 00 400 50 1231 25 700 00 350 00 200 25 2340 00 date 22 01 2010 22 01 2010 2
python
pandas
groupby
pandasgroupby
从 pandas dropna 中排除特定列
我有一个数据框 我想删除除特定列之外的所有列中的值 NA 在本例中为 V1 df V1 V2 V3 V4 A 10 20 NA B NA NA NA C 5 20 3 D 15 20 4 E NA 10 5 output V1 V2 V3
python
pandas
将字符串解析为 datetime64 的 Vaex 函数是什么,相当于 pandas to_datetime,允许自定义格式?
我有日期字符串 例如 3 24 2020 我想将其转换为datetime64 ns format df2 date pd to datetime df1 str date format m d Y 使用熊猫to datetime在 vaex
python
pandas
datetime
datetimeformat
vaex
使用 groupby 对多列进行 Value_counts
我需要一些关于熊猫的帮助 我有以下数据框 df pd DataFrame 1Country FR FR GER GER IT IT FR GER IT 2City Paris Paris Berlin Berlin Rome Rome Pa
python
pandas
pandasgroupby
如何确定 Pandas/NumPy 中的列/变量是否为数字?
有没有更好的方法来确定变量是否在Pandas and or NumPy is numeric或不 我有一个自定义的dictionary with dtypes作为钥匙和numeric not作为价值观 In pandas 0 20 2你可以
python
pandas
NumPy
使用 pip 安装时出错
尝试卸载用 pip 安装的软件包 我卸载了一些 现在 pip 不起作用 我尝试安装熊猫 sudo pip install pandas 这是错误 Requirement already satisfied use upgrade to up
python
installation
pandas
pip
按日期对 pandas df 中的组进行排序和排名
从以下类型的数据框中 我希望能够对id日期字段 df pd DataFrame id 1 1 2 3 3 4 5 6 6 6 7 7 value 01 4 2 3 11 21 4 01 3 5 8 9 date 10 01 2017 15
python
pandas
Sorting
groupby
ranking
ValueError:无法将字符串转换为浮点数:(pd.Series)
我无法在下面的代码片段上执行 lambda 函数 我期望的目标是分别拆分列 btts x 和 btts y 以进行进一步的数学计算 lambda 函数在第一个位置列 btts x 上成功 请参阅 btts x 1 和 btts x 2 但在
python3x
pandas
DataFrame
webscraping
如何对 pandas 中的两个字段进行分组?
给定以下输入 目标是使用 Avg 和 Sum 函数按每个日期的小时对值进行分组 按小时分组的解决方案是here https stackoverflow com questions 34941903 how group by sum and
python
pandas
Aggregate
如何根据 pandas 中另一列中的值进行升序和降序排序?
我有一个带有一组值 价格 的 pandas 数据框 每组内initiator id我需要对价格升序排序 如果type sell 并且递减 如果type buy 然后我在每个组中添加一个 id 现在我这样做 df bidnum df grou
python
pandas
Pandas - 基于列对行进行分组,并用非空值替换 NaN
我正在尝试基于目标 group by 列 在数据帧上使用字符串创建一些聚合 假设我有以下包含 4 列的数据框 我想根据列 Col1 对所有行进行分组 在这种情况下 o NaN 组的值不为空 期望的输出是这样的 我也尝试使用普通的 impor
python
pandas
pandasgroupby
从 pandas 数据框中制作多个饼图(每一行一个)
我有一个数据框 df 显示与各种业务类别相关的情绪 我的任务是创建饼图 显示每种业务类型的情绪百分比 因此 我需要在 matplotlib 中创建一个函数 该函数读取 Business 列 然后使用数据框中每行的每个情感类别构建饼图 我已经
python
pandas
matplotlib
DataFrame
piechart
如何获取 Pandas 数据框中的行号?
如何使用 Pandas 获取数据框中某一列中包含特定值的行号 例如 我有以下数据框 ClientID LastName 0 34 Johnson 1 67 Smith 2 53 Brows 如何找到 姓氏 列中包含 史密斯 的行号 请注意
python
pandas
如何结合单索引和多索引 Pandas DataFrame
我正在尝试连接多个 Pandas DataFrame 其中一些使用多索引 另一些使用单个索引 作为示例 让我们考虑以下单索引数据帧 gt import pandas as pd gt df1 pd DataFrame single 10 1
python
pandas
python-polars使用字典按列值将数据帧分割成许多dfs
我想使用字典通过唯一列值将单个 df 拆分为多个 df 下面的代码展示了如何使用 pandas 来完成此操作 我怎样才能在极地中执行以下操作 import pandas as pd Favorite color of 10 people d
python
pandas
pythonpolars
pandas 中的 isin() 方法忽略重复值。我们怎样才能防止这种情况发生?
我正在从数据框中获取所有值 我无法在此处显示它 但代码中提到的所有列名称都存在于该数据框中 因为 我使用 isin 方法从列中获取值 isin 方法不会给您重复的值 但我也想要重复的值 在上面的代码中 我展示了如何使用 isin 方法从多个
python
pandas
DataFrame
如何创建二维以上的 pandas 数据框?
我希望能够创建n dimensional数据框 我听说过一种使用 3D 数据帧的方法panels in pandas但是 如果可能的话 我想通过将不同的数据集组合成一个 将维度扩展到超过 3 个维度超级数据框 我尝试了这个 但我不知道如何在
Arrays
NumPy
pandas
multidimensionalarray
DataFrame
如何融化 pandas 数据框?
On the pandas questions tagged pandas标签 我经常看到用户询问有关在 pandas 中融化数据框的问题 我将尝试针对这个主题进行规范的问答 自我回答 我要澄清一下 什么是熔化 如何使用熔体 什么时候使用熔
python
pandas
DataFrame
melt
pandasmelt
在 Pandas 中将日期列转换为工作日名称的更快方法
这是我通过 pd read csv 读取的输入 csv 文件 ProductCode Date Receipt Total x1 07 29 15 101790 17 35 x2 07 29 15 103601 8 89 x3 07 29
python
pandas
«
1 ...
93
94
95
96
97
98
99
100
»