如何删除pandas中的小数点
我有一个熊猫数据框df，看起来像这样：Cut-off <=35 >35 Calcium 0.0 1.0Copper 1.0 0.0Helium 0.0 8.0Hydrogen 0.0 1.0如何删除小数点，以便数据框如下所示：Cut-off <= 35 > 35 ...
2024-01-10在pandas数据框中选择多个列
我在不同的列中有数据，但是我不知道如何提取数据以将其保存在另一个变量中。index a b c1 2 3 42 3 4 5如何选择'a'，'b'然后将其保存到df1中？我试过了df1 = df['a':'b']df1 = df.ix[:, 'a':'b']似乎没有任何工作。回答：列名（字符串）无法按照你尝试的方式进行切片。在这里，你有两个...
2024-01-10pandas 从列中获取唯一值。
示例In [15]: df = pd.DataFrame({"A":[1,1,2,3,1,1],"B":[5,4,3,4,6,7]})In [21]: dfOut[21]: A B0 1 51 1 42 2 33 3 44 1 65 1 7在A和B列中获取唯一值。In [22]: df["A"].unique()Out[22]: array([1, 2, 3])In [23]: df["B"].unique()Out[23]: array([5, 4, 3, 6, 7])要获...
2024-01-10如何在pandas中按数字获取列？
之间有什么区别：Maand['P_Sanyo_Gesloten']Out[119]: Time2012-08-01 00:00:11 02012-08-01 00:05:10 02012-08-01 00:10:11 02012-08-01 00:20:10 02012-08-01 00:25:10 02012-08-01 00:30:09 02012-08-01 00:40:10 02012-08-01 00:50:09 02012-08-01 01:05:...
2024-01-10
pandas中apply的一个问题
以下语句，目的是求data中每一行的数据是否完全一样，tag = data.apply(lambda x: (x == np.mean(x)).all(), axis=1)当数据量在15万以下时，没有什么问题但当跑到20万数据时，报type error错：TypeError: can only concatenate str (not "int") to str当然，数据我保证都是 INT而且，以...
2024-02-27如何用pandas处理hdf5文件
什么是HDF5HDF5：Hierarchical Data Format Version 5，对于存储大规模、具有相同类型的数据，HDF5是一种非常不错的存储格式，文件后缀名为h5。这种格式的文件的存储和读取速度非常快，并且我们可以把HDF5文件看成是一个"目录"，它是分层次的，我们来看看如何操作。创建和读取HDF5文件import pandas as pdimport ...
2024-01-10
pandas读取文件常用方法与参数
常用方法df = pd.read_excel()df = pd.read_csv()df.to_csv()df.to_excel()headerheader默认为0，表示第一行是表头，如果header设置为None表示没有表头header也可以是其他整数n，表示n+1行是表头，并且前n行的数据并不会读取usecols需要选择哪些列，默认NoneNone，读取所有列int，读取第几列list，int列表，表示读取这...
2024-01-10如何将多列乘以pandas中的一列
我想拥有：df[['income_1', 'income_2']] * df['mtaz_proportion']返回这些列乘以 df['mtaz_proportion']这样我可以设定df[['mtaz_income_1', 'mtaz_income_2']] = df[['income_1', 'income_2']] * df['mtaz_proportion']但是我得到了：income_1 income_2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
2024-01-10用pandas按列合并两个文件的实例
直接上图，图文并茂，相信你很快就知道要干什么。A文件：B文件：可以发现，A文件中“汉字井号”这一列和B文件中“WELL”这一列的属性相同，以这一列为主键，把B文件中“TIME”这一列数据添加到A文件中，如果B文件缺少某些行，则空着，最后A文件的行数不变，效果如下：代码如下：# -*- codin...
2024-01-10利用pandas进行大文件计数处理的方法
Pandas读取大文件要处理的是由探测器读出的脉冲信号，一组数据为两列，一列为时间，一列为脉冲能量，数据量在千万级，为了有一个直接的认识，先使用Pandas读取一些import pandas as pddata = pd.read_table('filename.txt', iterator=True)chunk = data.get_chunk(5) 而输出是这样的： Out[4]: 332.977889999979 -0.0164794921875 0 33...
2024-01-10如何在pandas中设置特定的单元格值？
我试图在pandas数据框中设置一个值。ZEROS = np.zeros((4,4), dtype=np.int)df = pd.DataFrame(ZEROS, columns=['A1','B1','C1','D1'])df.at[2,3] = 32df我不需要NaN整个专栏，预期的输出如下：使用numpy我可以像下面这样设置值ZEROS[1][3] = 44输出：array([[ 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 44], [ 0, 0, 0, ...
2024-01-10使用pandas库对csv文件进行筛选保存
这个操作现在看来真没啥难的，但是我找相关的资料真的找了好久。多数大佬都是直接pandas官网甩我脸上，然后举一个入门级的例子。https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html首先导入pandas库import pandas as pd然后使用read_csv来打开指定的csv文件df = pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding= 'utf-8')这个函数里面需...
2024-01-10在Pandas中，groupby分组列消失后
我有以下名为ttm的数据框： usersidid clienthostid eventSumTotal LoginDaysSum score0 12 1 60 3 17281 11 1 240 3 13313 5 1 5...
2024-01-10如何在Pandas中合并两个专属列？
我有两列，这些列是独占的。 如果column1中第i行的条目是NaN，我想用第2列中的任何内容替换NaN。如何快速完成而无需迭代所有行？如何在Pandas中合并两个专属列？回答：你可以做类似df.loc[df.column1.isnull(), 'column1'] = df.column2 或可替代（这可能是更好的性能），df.column1 = np.where(df.column1.isnull(), df.colum...
2024-01-10如何在Pandas数据框中重置索引？
在此程序中，我们将替换或换句话说，重置Pandas数据框中的默认索引。我们将首先创建一个数据框并查看默认索引，然后将该默认索引替换为我们的自定义索引。算法Step 1: Define your dataframe.Step 2: Define your own index.Step 3: Replace the default index with your index using the reset function in Pandas library....
2024-01-10Python-pandas：如何将一列中的文本分成多行？
我正在处理一个较大的csv文件，并且最后一列的旁边是一串文本，我想用一个特定的定界符来分割它。我想知道是否有使用pandas或python的简单方法？CustNum CustomerName ItemQty Item Seatblocks ItemExt32363 McCartney, Paul 3 F04 2:218:10:4,6 6031316 Lennon, John ...
2024-01-10将pandas.dataframe的数据写入到文件中的方法
导入实验常用的python包。如图2所示。【import pandas as pd】pandas用来做数据处理。【import numpy as np】numpy用来做高维度矩阵运算.【import matplotlib.pyplot as plt】matplotlib用来做数据可视化。pandas数据写入到csv文件中：【names = [‘Bob','Jessica','Mary','John','Mel']】创建一个names列表【 births = [968,155,77,578,973]】创建一...
2024-01-10如何使用pandas对符合给定条件的列中的值求和？
假设我有一个像这样的列：a b 1 5 1 72 31 32 5例如，我想总结bwhere的值a = 1。这会给我5 + 7 + 3 = 15。如何在熊猫中做到这一点？回答：这里的基本思想是选择要求和的数据，然后将它们求和。可以通过几种不同的方式来选择数据，以下显示了其中几种。回答：可以说，选择值的最常见方...
2024-01-10Pandas在每个组中获得最高的n条记录
假设我有这样的pandas DataFrame：>>> df = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2,2,3,4],'value':[1,2,3,1,2,3,4,1,1]})>>> df id value0 1 11 1 22 1 33 2 14 2 25 2 36 2 47 3 18 4 1我想获得一个新的DataFrame，其中每个ID的前2个记...
2024-01-10用 Pandas 中 CSV 文件的索引号重命名列名
使用，我们可以轻松地用 CSV 文件的索引号重命名列名。columns.values()假设以下是我们在 Microsoft Excel 中打开的 CSV 文件的内容 -我们将重命名列名。首先，将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")显示 CSV 中的所有列名 -dataFrame.columns现在，重命名列...
2024-01-10反转pandas.DataFrame中一列的累积总和
我有一个pandas DataFrame，其中的boolean列由另一列排序，并且需要计算boolean列的反向累加总和，即从当前行到底部的真值数量。ExampleIn [13]: df = pd.DataFrame({'A': [True] * 3 + [False] * 5, 'B': np.random.rand(8) })In [15]: df = df.sort_values('B')In [16]: dfOut[16]: A B6 False 0.0377102 ...
2024-01-10pandas 系列中的 any() 方法有什么作用？
这any()是pandas.Series方法之一，用于验证给定系列对象中是否存在任何非零值。pandas.Series方法“ ”any()将返回一个布尔值作为输出。如果给定系列中的任何值非零，它将返回 True。否则，它将为给定系列对象的所有零值返回 False。示例 1import pandas as pd# create a seriess = pd.Series([False, False])print(s)pr...
2024-01-10以向量化方式计算大pandas中特定连续相等值的数量
假设我们有以下pandas DataFrame：In [1]:import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame([0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1], columns=['in'])dfOut[1]: in0 01 12 03 04 15 16 07 18 19 1如何以 大熊猫的连续数量？我想要这样的结果： in out0 0 01 1 12 0...
2024-01-10利用pandas向一个csv文件追加写入数据的实现示例
我们越来越多的使用pandas进行数据处理，有时需要向一个已经存在的csv文件写入数据，传统的方法之前我也有些过，向txt，excel文件写入数据，传送门：Python将二维列表（list）的数据输出（TXT，Excel）pandas to_csv()只能在新文件写数据？当然不是！pandas to_csv() 是可以向已经存在的具有相同结构的csv文件...
2024-01-10pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式
下面给大家介绍下pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式，具体内容如下所述：我们在调bug的时候会经常查看、修改pandas列数据的数据类型，今天就总结一下：1.查看： Numpy和Pandas的查看方式略有不同，一个是dtype,一个是dtypesprint(Array.dtype)#输出int64print(df.dtypes)#输出Df下所有列的数据格...
2024-01-10
