如何使用If Else在 pandas 麻木的时候在所有行中快速应用函数
我有一个数据帧df_ia： dod1 dod2 0 0 0 1 200806 0 2 200806 0 3 200806 0 4 200806 0 5 200806 0 6 200806 0 7 200806 0 和用于应用于每一行的函数： def life_status(dod1, dod2): if
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在PANDA中使用映射逻辑替换列值(实现函数的问题)
我有一个如下数据框。我想要的是生成另一列(freq)，其中的行将根据以下逻辑具有值： 如果模式列值以数字m开头，则在频率列中填写数字n。 - m: 1, n: 12 - m: 6, n: 4 - m: 7, n: 2 - m: 8, n: 1 DataFrame Mode 0 602 1 603 2 700 3 100 4 100 5 100
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如何更快地基于多个条件合并2个 pandas 大 pandas
我有两个数据帧： df1： RB BeginDate EndDate Valindex0 0 00 19000100 19811231 45 1 00 19820100 19841299 47 2 00 19850100 20010699 50 3 00 20010700 99999999 39
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使用PYSPARK显示时将散点图x轴从数值转换为日期值
我有一个使用以下代码的散点图 c1 = data_pd[data_pd.cluster == 0] c2 = data_pd[data_pd.cluster == 1] c3 = data_pd[data_pd.cluster == 2] c4 = data_pd[data_pd.cluster == 3] c5 = data_pd[data_pd.cluster == 4] plt.sca
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使用python根据条件选择两行或多行连续行
我有一个这样的数据集： user time city cookie index A 2019-01-01 11.00 NYC 123456 1 A 2019-01-01 11.12 CA 234567 2 A 2019-01-01 11.18
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按总和归一化 pandas DataFrame行
将 pandas DataFrame的每一行标准化的最常用的方法是什么？将列正常化很容易，所以一个(非常难看！)选项为： (df.T / df.T.sum()).T pandas 广播规则禁止df / df.sum(axis=1)这样做 推荐答案 要解决直播问题，可以使用div方法： df.div(df.sum(axis=1), axis=0) 参见pandas U
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如何删除R中列中每一行的前三个字符
我有一个很大的数据集，其中有一列文本，有20K行。想要删除该特定列中每行开始处的前x个字符(例如3个)。感谢您的帮助。 推荐答案 可以通过gsub函数和简单的正则表达式来完成。代码如下： # Fake data frame df
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在带有随机字符串值的PANAS中插入新列
我有一个DataFrame A B C 0 1 2 3 1 2 3 3 2 3 2 1 我需要在 pandas DataFrame中创建一个新列，其中‘yes’或‘no’随机填充此列。 A B C NEW 0 1 2 3 yes 1 2 3 3 no 2 3 2 1 no 使用随机选项会导致每一行都有相
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如何高效地将多个 pandas 列组合成一个阵列式的列？
使用类似对象类型的列创建(或加载)DataFrame很容易，如下所示： [In]: pdf = pd.DataFrame({ "a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6], "c": [7, 8, 9],
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将多列的数据帧转换为序列
我尝试将数据框转换为序列，但显示以下错误。我使用Pandas.Series(Dataframe)->将Dataframe转换为Series 我想要第一张图像格式的输出 推荐答案 请尝试以下方法从提到的数据中获取系列对象(假设data是您正在使用的DataFrame) series = pd.Series(data['Sales'], index=data.index)
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类型错误：不可散列的类型：Pandas DataFrame列
这可能很简单，但我找不到解释，这经常发生在我身上。 我正在尝试从列Rate1E中选择超过3.5的值，并查看Pandas DataFrameenergy中符合上述条件的选定行的其余行。我之前有人给了我一个答案，现在简单地改成了如下文字： energy = energy.loc[energy[:, 'Rate1E'] >= 3.5] print(energy.loc[:, 'Rate1E'])
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在R中将列表列表展平为数据帧时丢失重复的列名
这种将列表展平为数据帧的问题已经被问了几次，但我找不到一个解决方案来解决我的特定问题。下面我举了一个小例子。一般来说，当在R中使用httr从API获取数据时，我用来获取数据的大多数数据API都以类似的嵌套列表格式返回数据，如下所示： nested_list = list( list( name = 'joe', match = 13, team = list(
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根据列之间的差异过滤数据帧[不是下一列]
我有一个唯一的数据帧df： name val_1 val_2 val_3 val_4 AAA 1 2 3 11 BBB 2 3 5 9 CCC 6
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基于时间轴递增的局部最小图像过滤数据帧
编辑： 我有以下学生数据框，显示他们在不同日期的考试成绩(已排序)： df = pd.DataFrame({'student': 'A A A B B B B C C'.split(), 'exam_date':[datetime.datetime(2013,4,1),datetime.datetime(2013,6,1),
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根据字符串中定义的条件填充新列
我有条件填充在字符串中定义的新列。 condition_string = "colA='yes' & colB='yes' & (colC='yes' | colD='yes'): 'Yes', colA='no' & colB='no' & (colC='no' | colD='no'): 'No', ELSE : 'UNKNOWN'" 可以用任何其他格式(词典)重写/构造字符串，然
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每个点都有时间序列的点之间的相关性下降
我正在研究如何快速实现计算点之间的相关性(在X、Y、Z中)，并在给定搜索方向的情况下测量相关性何时降至特定阈值以下。我在Calculating correlation between points where each points has a timeseries之前提出了一个相关问题，但我认为我需要重新表述这个问题以使其更清楚。 我有平面中点速度的时间历史，例如XZ平面，我想量化用于模拟
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滤波相关矩阵R
我在尝试从相关性矩阵中提取数据时遇到了一些困难，我希望提取高于0.8和低于0.99的值，因为我希望排除恰好为1的两只股票的相关性。 这是我的代码： #Test #load the packages library(corrr) library(ggplot2) library(ggcorrplot) library(dplyr) library(quantmod) #get
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如何根据Excel Dataframe中的内容突出显示行？
我有一个包含如左图所示数据的EXCEL文件，我正在尝试将其格式化以获取 数据格式设置为右侧的表格。 使用我当前的代码，我能够格式化包含标题(h1，h2，...)的所有行 这是文件的内容。xlsx： 这是我当前的代码： import pandas as pd import numpy as np from xlsxwriter.utility import xl_rowco
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每个月的 pandas 分组和总和
我正在做一个Ploly Dash应用程序，其中有一个用于选择年份的下拉列表。在 pandas 中，我希望按年份对列的值进行分组，并计算该年每列的总和。这样做后，我将能够在下拉列表中选择一个月，并对该月的数据进行筛选以更新Sankey图表。我怎样才能做到这一点？ 列：[‘Month’]；[‘Value1’]；[‘Value2’]...；[‘Value20’]//我想我必须创建一个新的数据框，在其中我
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R：将多个列合并为同一行中的一对列单元
我希望将数据框中的多列组合/配对为同一行中的列单元对。例如，df1应转换为df2。 df1 col1 col2 col3 1 2 3 0 0 1 df2 c1 c2 1 2 1 3 2 3 0 0 0 1 0 1 该解决方案应可针对df1%s(方式)超过三列进行扩展。 我想过熔化/重塑/dcast，
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