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2
回答
使用
pandas
/
python
使用
列表
到
单
值
映射
合并
两个
数据
帧
、
、
我有一个像这样的
数据
框, df A [1,2] C [1,4,5] df1 1 X 3 Z 4 W 现在我想
使用
df的col2和df1的col3
合并
/连接这
两个
数据
帧
,因此
数据
帧
应该如下所示: col1
浏览 16
提问于2021-02-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何重新建立索引以
合并
两个
数据
帧
?
、
我正在尝试
合并
两个
都有'product_desc‘列的
数据
帧
。我
使用
的是
Pandas
0.13和
Python
2.7。small_df = pd.merge(small_df, linregress_df, on = 'product_desc', how = 'left')
pandas
.core.index.InvalidIndexError: Reindexing only
浏览 8
提问于2014-06-09
得票数 2
3
回答
基于
Pandas
中的公共列
值
合并
两个
数据
框
、
如何从具有共同列
值
的
两个
数据
帧
中获得
合并
的
数据
帧
,使得只有那些行使得
合并
的
数据
帧
在特定的列中具有共同的
值
。Old Men一个公共列'movie_title‘有公共的
值
,
浏览 6
提问于2017-04-09
得票数 76
回答已采纳
1
回答
有没有一种通过
列表
理解来迭代
两个
数据
帧
的更快方法?
、
、
我有
两个
数据
帧
,一个包含屏幕名称/显示名称,另一个包含个人,我正在尝试创建第三个
数据
帧
,每次屏幕名称/显示名称中出现姓氏时,在新行中包含来自每个
数据
帧
的所有
数据
。从功能上讲,这将创建一个可能匹配的名称
列表
。real_namematch_list['First_Name'] = first_name 因为
浏览 0
提问于2016-04-11
得票数 1
3
回答
如何在
python
中组合csv
数据
、
、
、
我有
两个
CSV文件,我想将它们
合并
到一个文件中。
浏览 24
提问于2019-07-10
得票数 1
回答已采纳
3
回答
Python
Pandas
-
合并
条件
、
、
、
、
我在
python
pandas
中有
两个
数据
帧
User_id zipcode
数据
帧
2如何
浏览 3
提问于2016-10-29
得票数 3
1
回答
pandas
合并
2个
数据
帧
并在
合并
数据
中添加新列
、
我不能在
python
pandas
中走动,基本上我有
两个
数据
帧
,如下: df1 我从上面的
两个
数据
帧
创建了一个连接的
数据
帧
,并得到了这个结果: df3=pd.concat(df1,df2,sort=False) 现在我在上面的df3中有两列,即"a“和"az”,我想
合并
它们,因为它们是相同的,但在第二个dataframe中没有
数据
的地方有零。那么,
浏览 7
提问于2020-06-06
得票数 0
2
回答
在
python
中
使用
Pandas
merge后如何查找丢失的
数据
?
、
我的
数据
帧
如下所示:我正在
使用
Pandas
合并
函数来
合并
两个
数据
帧
,并且我正在尝试查找被丢弃的行。有没有办法在
Pandas
或
python
中跟踪它?
浏览 35
提问于2019-01-26
得票数 4
回答已采纳
1
回答
查看字符串是否包含
数据
框中的其他字符串
、
、
如何
使用
pandas
将一个
数据
框中的行
映射
到另一个
数据
框中的
值
? 我当时在做一个市场分析项目。这个想法是编写一个函数来识别URL是否是“官方”URL。有
两个
数据
帧
数据
帧
1将是URL
列表
: Urlhttps://twitter.com/abcd/1223343 https://twitter.com/
浏览 16
提问于2020-12-07
得票数 0
4
回答
外部
合并
后保留Dataframe列
数据
类型
、
当您
使用
“外部”
合并
在某些
值
上
合并
两个
索引
数据
帧
时,
python
/
pandas
会自动将Null (NaN)
值
添加到它无法匹配的字段中。这是正常行为,但它会更改
数据
类型,并且您必须重新声明列应该具有的
数据
类型。 fillna()或dropna()似乎不会在
合并
后立即保留
数据
类型。我需要一个合适的表结构吗?
浏览 4
提问于2016-04-20
得票数 27
2
回答
如何根据
Pandas
中第二个
数据
帧
中的几个列
合并
两个
数据
帧
?
、
、
、
我在
Python
中有
两个
Pandas
数据
框架,如下所示:ID1133df2--------------------88 | 22 | 18df1在两种
数据
帧
中都有比df2更多的
值
类型是int。我需要做一些事情,比如df1 LEFT JOIN df2,
使用
来自df1的"ID“和来自df2的"ID1”、
浏览 2
提问于2021-10-16
得票数 1
回答已采纳
2
回答
从一组列中检索第一个非NA
值
、
、
假设我有一个
数据
帧
: 我是否可以将"Number“和"Number 2”组合在一起,使"Number“优先,除非没有
值
(NaN)。当"Number“为NaN时,我们
使用
"Number 2”中的条目换句话说,我想
合并
"Number“和"Number 2”,如果"Number“是NaN,那么
使用
"Number如果"Number“有一个条目,则将其保留为
浏览 15
提问于2020-06-03
得票数 2
1
回答
向现有
数据
帧
/序列添加新行
、
、
我的
数据
集的最后4条记录如下所示:11/26/2017 22:00 181.1182961我如何将预测和日期添加到我的
数据
框或系列中,因为我需要绘制
数据
。
浏览 0
提问于2017-12-21
得票数 0
3
回答
在
Python
中
映射
if语句
、
、
、
我正在尝试将以下函数
映射
到
python
2.7中的
pandas
数据
帧
(基本上是一个
列表
):但是
python
错误说
使用
这样的lambda函数是一个语法错误。在
python
中有什么方法可以
映射
像这样的if语句吗?
浏览 8
提问于2015-03-25
得票数 9
回答已采纳
1
回答
Pandas
数据
帧
和字典的深度副本
、
、
、
我正在创建一个小的
Pandas
数据
帧
: df = pd.DataFrame(data={'colA': [["a", "b", "c"]]}) 我把那个df拷贝了一遍。我
使用
的不是
Pandas
方法,而是通用
Python
,对吧? import copy df_copy = copy.deepcopy(df) 一个df_copy.head()提供以下内容: ?然后我将这些
值
放入字典中: mydi
浏览 42
提问于2020-01-10
得票数 3
回答已采纳
1
回答
将整数字典
映射
到
Pandas
数据
帧
、
我尝试
使用
预定义的整型
到
整型
python
字典,以便将
pandas
数据
帧
中的相应行
映射
到新行,但没有成功。我有以下
数据
帧
: ['Item 1',7365301,"Cool item."] items = pd.DataFrame(data = data, columns= ['name','id','
浏览 0
提问于2018-04-06
得票数 0
2
回答
Python
Pandas
合并
Dataframe以仅获取唯一
值
、
、
我是
使用
Pandas
的新手,我想
合并
两个
数据
帧
,以便只从第一个
数据
帧
中获得唯一的
值
。Raddish', 'Watermelon']df3 = ['Banana', 'Carrot', 'Squash'] 我尝试
使用
“but”
合并
浏览 1
提问于2021-02-17
得票数 0
2
回答
对多个文本文件执行相同的操作
、
、
、
、
7import re with open('Unit1Data.txt',我想在所有3个文本文件上执行这些相同的操作,但我想将所有3个单元的
数据
合并
到一个csv
浏览 34
提问于2021-05-03
得票数 1
2
回答
如何在
pandas
中迭代
合并
数据
帧
?
、
、
给定一个
数据
帧
列表
,我希望迭代地
合并
它们并返回单个
数据
帧
。输入:frames (熊猫
数据
框
列表
)和on_columns (包含要
合并
的列名的字符串或字符串
列表
)。如何
使用
df.merge完成此操作?“给定
数据
帧
列表
,以迭代方式
合并
它们并返回单个
数据
帧
"""HIN
浏览 4
提问于2018-10-11
得票数 1
1
回答
使用
pyodbc的SQL查询,其中所选
数据
位于
数据
帧
中
、
、
、
、
当我想要将查询
到
的
数据
内部连接到
pandas
数据
帧
上时,查询SQL (T-SQL)
数据
库的最有效方法是什么?我不知道如何通过PYODBC查询将信息从
Python
传递
到
SQL中,所以我目前最好的想法是以一种我知道与我的
Python
数据
帧
一致的方式形成查询(即我知道所有的信息都有STARTDATE > 2016,我更希望能够做的是从SQL DB中只选择包含我的
合并
键(ID)的<e
浏览 9
提问于2019-03-05
得票数 0
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