同一数据帧上的多个筛选操作[Pandas]
在Pandas中，同一数据帧上的多个筛选操作是指对数据帧进行多个条件筛选的操作。Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的功能和灵活的操作方式。
在进行多个筛选操作时，可以使用逻辑运算符（如与、或、非）将多个条件组合起来，以实现更精确的数据筛选。以下是对同一数据帧上的多个筛选操作的解释：
概念：
同一数据帧上的多个筛选操作是指在一个数据帧中，对多个条件进行筛选的操作。
分类：
同一数据帧上的多个筛选操作可以分为两类：基于行的筛选和基于列的筛选。
基于行的筛选是指根据行的条件进行筛选，例如选择满足某个条件的行。
基于列的筛选是指根据列的条件进行筛选，例如选择某些特定的列。
优势：
同一数据帧上的多个筛选操作具有以下优势：
- 灵活性：可以根据具体需求组合多个条件，实现更精确的数据筛选。
- 效率：Pandas提供了高效的数据处理和计算功能，可以快速处理大量数据。
- 可读性：通过使用逻辑运算符和条件表达式，可以清晰地表达筛选条件，提高代码的可读性。
应用场景：
同一数据帧上的多个筛选操作在数据分析和数据处理中广泛应用，例如：
- 数据清洗：根据多个条件筛选出需要的数据，去除无效或异常数据。
- 数据分析：根据多个条件进行数据分组和统计，获取特定的数据子集。
- 数据可视化：根据多个条件筛选出需要的数据，用于生成可视化图表。
推荐的腾讯云相关产品：
腾讯云提供了多个与数据分析和云计算相关的产品，以下是其中几个推荐的产品：
- 腾讯云数据仓库（TencentDB）：提供高性能、可扩展的云数据库服务，支持多种数据库引擎，适用于大规模数据存储和分析。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tencentdb
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请注意，以上推荐的产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。
相关·内容
我知道这可能是一个古老的争论，但是在pandas.drop和python del函数中，哪个函数在大数据集上的性能更好？
我正在使用python 3学习机器学习，但不确定该使用哪一个。我的数据是pandas数据帧格式。但是python del函数在python的built-in function中。
浏览 0提问于2017-11-22得票数 18
1回答
使用python绘制多数据帧
、、、、
我是个编程新手。我的任务是使用来自多个数据帧的数据绘制一张图。要使用的数据帧的数量是不确定的(n)。将在整个数据框中绘制相同的X和Y轴。你能指导我完成这件事吗？我的导师已经为第一部分编写了代码(从跟踪文件中提取数据，然后将它们导入Python)。我只需要画出这张图。
import subprocess
import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt
#folder where the .tracks files are
main_path = r"N:\Projects\Misc\Joint geometry
浏览 1提问于2021-03-11得票数 1
2回答
我有一个由3列组成的pandas数据框架: from datetime64，to datetime64，value float64。我只想将" value“列裁剪为一个最大值。
<code>D0</code>
失败并返回<code>D1</code>
如何仅在数据帧的列上裁剪？
浏览 24提问于2019-04-02得票数 11
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1回答
我在python (2.7)中有一个pandas (v0.12)数据帧data。我对data中的A和B列进行了groupby()，以形成类型为<class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>的groups对象。
我想遍历groups中包含多行的数据帧并对其应用一个函数。我的代码如下，这里的每个数据帧都是键、值对中的value：
import pandas as pd
groups = data.groupby(['A','B'])
len(groups)
>> 1
浏览 1提问于2015-02-20得票数 0
2回答
阅读最后N行S3拼花表
、、、
如果我将讨论过的应用到S3 buck中读取S3 buck中的拼花文件，特别是：
import pyarrow.parquet as pq
import s3fs
s3 = s3fs.S3FileSystem()
pandas_dataframe = pq.ParquetDataset('s3://your-bucket/', filesystem=s3).read_pandas().to_pandas()
当表随着时间的推移越来越大时，我需要定期进行检索，我只想将最后的N行读入数据帧。这个是可能的吗？
浏览 0提问于2021-06-20得票数 4
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我正在用Spark和Pandas解压snappy.parquet文件。我有180个文件(我的Jupyter笔记本中有7 7GB的数据)。在我的理解中，我需要创建一个循环来抓取所有的文件-用Spark解压它们并附加到Pandas表中？以下是代码 findspark.init()
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
parquetFile = spark.read.parquet("file_name.snappy.parque
浏览 27提问于2019-12-04得票数 0
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2回答
我有一个熊猫数据帧df import pandas
df = pandas.DataFrame(
data=[["A", "Man"], ["A", "Woman"], ["A", "Man"], ["A", "Man"], ["B", "Woman"]],
columns=["category", "gender"],
)
df
category gender
0
浏览 52提问于2019-12-18得票数 1
回答已采纳
我有两个数据帧，它们都有相同数量的列，并包含文本数据。问题是第二个dataframe中的数据缺少细节：
A B
1 Bob Hoskins
2 Laura Hogan
3 Tom Jones
A B
1 Bob x
2 Bob x
3 Bob x
4 Laura x
5 Laura x
6 Tom x
在Pandas中，将第二个数据帧中'B‘列的值设置为第一个数据帧中相应的条件值的最快方法是什么？那么，任何'A‘= 'Bob’行都会将'
浏览 0提问于2016-07-02得票数 2
我有一个13M行的pyspark数据帧，我想把它转换成pandas数据帧。然后，将根据其他参数以不同的频率(例如1秒、1分钟、10分钟)对数据帧进行重新采样以进行进一步分析。
从文献[，]中，我发现使用以下任何一行都可以加快pyspark到pandas数据帧之间的转换：
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
但是，
浏览 11提问于2021-11-19得票数 0
1回答
我得到了以下数据帧：
import pandas as pd
test = pd.DataFrame([["Bugatti","Veyron"],
["Bugatti","Chiron"],
["VW","Golf"],
["VW","Passat"],
["VW","Polo&
浏览 7提问于2019-11-28得票数 0
回答已采纳
我有一个脚本，可以将系统日志文件读取到pandas数据帧中，并从这些数据帧生成图表。图表适用于较小的数据集。但当我面对更大的数据集时，由于更长的数据收集时间框架，图表变得太拥挤而无法辨别。
我计划对数据帧进行重采样，以便如果数据集超过一定大小，我将对其进行重采样，以便最终只有SIZE_LIMIT行数。这意味着我需要过滤数据帧，这样每个n= actual_size/SIZE_LIMIT行都会聚集到新数据帧中的一行。agregation可以是平均值，也可以是第n行。
我对熊猫不是很熟悉，所以可能错过了一些明显的方法。
浏览 2提问于2013-01-30得票数 4
回答已采纳
我有一个来自json的字典，其中我通过一个循环为每个通过API回答的个人汇总调查结果，并希望将其转换为一个数据帧，该数据帧使用'title‘值作为列，然后在一行中包含一个人的所有答案。 这是一个参与调查的人的原始结果： {'0': {'title': 'What department do you work?',
'results': {'0': '', '1': '', '2': '', '3':
浏览 17提问于2019-06-05得票数 1
回答已采纳
我有两个数据帧，我需要检查测试数据帧(Df_test)和参考数据帧(df_reference)之间的差异。我需要报告测试数据帧中不应该出现的字符，如单引号或双引号、空格或大写： list_reference = ['hey', 'ola', 'bonjour', 'Hello']
list_test = ['Hey', 'ol a', 'bon'jour', 'He"llo']
df_reference = pd.DataFrame(list_re
浏览 24提问于2021-09-14得票数 0
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1回答
我正在寻找最好的方法来计算存储在数据帧中的许多dask delayed指令。我不确定是否应该将pandas数据帧转换为包含delayed对象的dask数据帧，或者是否应该对pandas数据帧的所有值调用compute调用。
我非常感谢大家的建议，因为我在通过嵌套的for循环传递delayed对象的逻辑上遇到了问题。
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import hypergeom
from dask import delayed, compute
steps = 5
sample = [int(x) for x
浏览 10提问于2019-08-10得票数 0
我有两个数据帧，每个数据帧都包含几何列。第一个数据帧包含POLYGONS，第二个数据帧包含POINT。我的目标是加入数据帧，以便将每个POINT分配给相应的POLYGON。DF_polygons有113704行，DF_points有23223行。
我使用以下代码连接数据帧(还尝试了'within'和'contains')：
points_in_polygons = gpd.sjoin(DF_points, DF_polygons, op='intersects')
问题是，它返回的结果在所有情况下都近似为3.000.000 rows。
会有什么问
浏览 1提问于2020-06-01得票数 0
我试图通过一次添加几行来填充pandas中的现有数据帧，行数取决于一个理解列表，因此它是可变的。初始数据帧按如下方式填充： import pandas as pd
import portion as P
columns = ['chr', 'Start', 'End', 'type']
x = pd.DataFrame(columns=columns)
RANGE = [(212, 222),(866, 888),(152, 158)]
INTERVAL= P.Interval(*[P.closed(x, y) for x
浏览 31提问于2021-08-06得票数 0
1回答
我有一个很大的dbf文件，将它转换成pandas数据帧需要花费很多时间。有没有办法将文件转换成dask数据帧？
浏览 2提问于2018-12-07得票数 0
我从一个Hive表中获取一些数据，并插入到一个dataframe上：
df = sqlContext.table('mydb.mytable')
我正在过滤一些无用的值：
df = df[df.myfield != "BADVALUE"]
出于代码设计的原因，我希望在数据框架上这样做，而不是作为select查询。我注意到，即使在筛选数据后，似乎以后每次对df操作时都会执行来自Hive的查询和加载操作：
df.groupBy('myfield').mean()
这需要很长时间，就像我没有过滤数据帧一样。是否有办法对其进行深度复制以提高性能和减少内存
浏览 1提问于2016-05-19得票数 4
回答已采纳
1回答
我有两个CSV文件，一个大约60 GB，另一个在S3中大约是70 GB。我需要将这两个CSV文件加载到pandas数据帧中，并对数据执行连接和合并等操作。
我有一个EC2实例，它有足够的内存供两个数据帧一次加载到内存中。
从S3到pandas数据帧读取这么大的文件的最佳方式是什么？
另外，在我对数据帧执行了所需的操作之后，输出的数据帧应该被重新上传到S3。
将巨大的csv文件上传到S3的最佳方式是什么？
浏览 5提问于2020-05-06得票数 0
这是一个以前已经解决的问题()，但是我遵循了上一个答案中的建议，它不起作用，这就是我发布这篇文章的原因。
我正在尝试访问csv文件以加载到pandas数据帧中。
import os
output_path = os.path.join('Desktop/My_project_folder', 'train.csv')
这是返回：
IOError: File Desktop/My_project_folder/train.csv does not exist
编辑:我不明白，因为train.csv文件存在于我的项目文件夹中。
浏览 0提问于2015-12-05得票数 0
我想写一个django-orm来过滤日期时间字段和其他一些字段。然后将其转换为pandas数据帧。下面的代码可以正常工作：
order_order_df =
pd.DataFrame(list(Order.objects.filter(canceled=False,
order_time__isnull=False).values()))
但是下面的代码不起作用：
order_order_df =
pd.DataFrame(list(Order.objects.filter(canceled=False,
order
浏览 0提问于2019-08-14得票数 0
如何将多个数据框导出到一个Excell工作表。我有两个数据帧。有时它可以是2个以上的数据帧。
cars = {'name': ['Audi','VW'],
'modell': ["A4","Golf"]
}
cars2 = {'name': ['BMW','MB'],
'modell': ["3er","e-class"]
}
df = pd.DataFrame(car
浏览 3提问于2021-02-11得票数 0
我在Azure SQL Server数据库中有一个表，该表是从我的Dataframe填充的。我想使用pyspark / pandas基于多条件数据库来更新这个表。我是PySpark / Databricks / Pandas的新手，有人能告诉我如何更新表吗？我已经将数据插入到表中-我可以想到的一种解决方案是将表中的数据加载到数据帧中，然后将新文件合并到相同的数据帧中，然后从表中删除数据并插入此数据帧。如果这是正确的方法，那么在上述场景中，我们如何从数据库表中删除数据？
浏览 2提问于2020-04-20得票数 0
我在Pandas中处理了大约30个外观相同的csv文件(一分钟的时间序列数据，每个一年，大约100MB)。大多数情况下，我对30个数据帧中的每个数据帧执行相同的操作。有没有一种方便的方法可以一次对每个数据帧应用一个操作，而不是单独保存文件？像这样的东西？
for df in df1,df2,df3:
df=df.dropna(subset=['A','B'])
df['C'] = df['A']/df['B']
df_a = df[(df.C >= 50)]
浏览 0提问于2020-06-09得票数 0
1回答
我有两个数据帧，每个数据帧都有一个多索引。多索引级别共享名称，但顺序不同。当我追加或连接时，我期望pandas在追加前将索引对齐，就像它对齐无索引列一样。有没有一个函数或参数可以传递给append或concat，让它以我想要的方式工作(我认为应该是标准的)？
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = {'Name':['Bob','Ann','Sally'], 'Acct':['Savings','Savings','Che
浏览 4提问于2019-08-09得票数 1
回答已采纳
我需要只绘制前n个组，或者绘制来自熊猫数据帧的一组组中的n个项目的多个图。框架包含列，如下所示 import pandas as pd
import seaborn as sns; sns.set()
import numpy as np
datain = np.loadtxt("data.txt")
df = pd.DataFrame(data = datain, columns = ["t","p","x","y","z"]) 只需使用numpy从文件加载即可。当前的绘图代码是， ax2 =
浏览 12提问于2019-03-01得票数 0
回答已采纳
这是我在stackoverflow上的第一篇文章：)我已经开始学习python和pandas库了。我在单元格数据框中查找文本时遇到问题。
程序：
导入两个文件的csv (这里没有问题)：
1数据帧：
Column1 | Column2
546852 | Lorem ipsum dolor sit amet
248597 | Amet luctus venenatis lectus magna fringilla.
842457 | Neque egestas congue quisque egestas.
8465 | Amet luctus venenatis lec
浏览 0提问于2019-10-16得票数 1
下面的表格中有Excel文件中的数据
YEAR TEAM SPORT POINTS
2001 A Basket 20
2001 A Soccer 17
2002 A Basket 35
2002 A Soccer 23
2001 B Golf 45
2003 B Soccer 20
2001 C Basket 47
在通过“获取数据”加载表之后，我将数据输入到Power中。现在我有了一张名为“点数”的表格，我想用它来获得不同的视觉效果:一张关于篮筐得分演变的图表--一支球队多年来的表现，同一项运动同一年得分的比较，等等。
我喜欢Python代码，
浏览 0提问于2021-10-22得票数 0
在pandas中，我可以使用'set_index‘来设置索引列。例如，我可以更改以下内容：
至：
我将此数据帧作为表存储在SQLite中。但是，它的格式与原始数据帧相同。我想将'Date‘列设置为SQL环境中的索引。我可以使用SQL语法来做这件事吗？
浏览 0提问于2016-12-19得票数 0
我有一个大文件，导入到Pandas中的单个数据帧中。我使用pandas根据数据帧中的行数将文件拆分成多个段。
例如: 10行:文件1获取0:4文件2获取5:9
有没有一种方法可以做到这一点，而不必创建更多的数据帧？
浏览 0提问于2017-11-22得票数 2
1回答
我有一个大约8700万行的Pandas数据帧。为了对其进行一些处理，我将其设置为Dask数据帧。问题是我需要做Dask不支持的unstack和plot。我已经将Dask数据帧写入h5文件，但在尝试将其作为Pandas数据帧读取时遇到内存问题。我在将Dask DF转换为Pandas时也遇到了内存错误。
从本质上讲，我尝试做的是df2 = df.groupby(['A','B'])['B'].count().unstack('A')，然后是df2.plot(kind = 'bar', stacked = True)。
浏览 2提问于2020-04-22得票数 2
一个名称列表，我想检索不同数据帧中的每个对应信息，以形成新的数据帧。 我将该列表转换为1列数据帧，然后在不同的数据帧中查找其相应值。 这个想法被可视化为： ? 我试过了： import pandas as pd
data = {'Name': ["David","Mike","Lucy"]}
data_h = {'Name': ["David","Mike","Peter", "Lucy"],
'Hobby': [
浏览 19提问于2020-12-23得票数 1
回答已采纳
我目前正在尝试通过Scala使用Apache Spark。我目前使用的是2.4.3版本的Spark Core (在我的build.sbt文件中定义)。我正在运行一个简单的示例:通过一个文本文件生成一个RDD，并过滤所有包含单词"pandas“的行。在此之后，我使用一个操作来计算文件中实际包含该单词的行数。如果我只是简单地计算文件的总行数，一切正常，但是如果我应用过滤器转换，然后尝试计算元素的数量，它不会完成执行。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.Spark
浏览 0提问于2019-08-19得票数 0
我正在尝试创建一个for循环，首先:过滤一个pyspark sql数据帧，然后将过滤后的数据帧转换为pandas，对其应用一个函数，并将结果添加到一个名为results的列表中。我的列表包含一个字符串序列(这将是dataframe中的某种id )；我希望for循环在每次迭代中从列表中获取一个字符串，并过滤dataframe中id为该字符串的所有行。示例代码： results = []
for x in list:
aux = df.filter("id='x'")
final= function(aux,"value")
浏览 21提问于2020-12-16得票数 1
回答已采纳
我正在使用shapefile，它将属性数据存储在DBF文件中。我需要使用Pandas操作属性，并将新的DBF数据写回磁盘。
不幸的是，Pandas数据帧没有df.to_dbf方法(而R有)。我到处寻找，但似乎没有看到任何明显的方法来完成这项任务。
如何将pandas数据帧保存为DBF文件？
浏览 208提问于2017-07-04得票数 4
回答已采纳
我想读取22个文件(存储在我的硬盘上)，每个文件大约有30万行，存储在一个pandas数据帧中。我的代码能在15到25分钟内完成。我最初的想法是:我应该更快地使用更多的CPU。(如果这里我错了，并且如果所有CPU都不能同时从同一个硬盘读取数据，那么在这种情况下，我们可以假设数据可能稍后出现在不同的硬盘上，所以这个练习仍然很有用)。
我发现很少有像和这样的帖子，并且尝试了下面的代码。
import os
import pandas as pd
from multiprocessing import Pool
def read_psv(filename):
'reads one
浏览 0提问于2018-11-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个pyspark管道(包含估算和一个机器学习模型)和一个pandas数据帧。我是否可以在不将其转换为Pyspark dataframe的情况下将管道应用于此pandas数据帧？如果不可能，我如何有效地使用pyspark管道来生成对pandas数据帧的预测？
浏览 3提问于2021-09-13得票数 1
我想知道spark中的数据帧缓存是否是线程安全的。在我们的一个用例中，我从一个hive-table创建一个dataframe，然后通过不同的线程在同一个dataframe上运行多个SQL。由于我们的存储和计算是解耦的，而且由于某些原因读取非常慢，我在考虑将数据帧缓存到内存中，并将缓存的数据帧用于所有查询。数据帧缓存是线程安全的吗？这样做还有其他的陷阱吗？我的计算集群中有足够的内存(磁盘和内存)来缓存表，我将在相同的数据帧上执行10+查询。
谢谢,
阿卡什
浏览 17提问于2020-03-10得票数 0
我想问一下，是否有人知道如何使用多级索引将多个数据帧堆叠成一个单独的数据帧，而不是像我正在做的那样堆叠成一个数据帧列表。谢谢
import glob
import pandas as pd
glist=glob.glob("./path/*.csv")
D=[]
for file in glist:
X=pd.read_csv(file,names=['name1','name2','name3'],index_col = 0, header=0)
D.append(X)
浏览 3提问于2017-08-11得票数 0
我们有一个“谷歌驱动器电子表格”，4名团队成员使用。(用户A、B、C、D)
用户需要将筛选器应用到电子表格中，但从第二次或更多次开始，用户将尝试同时筛选电子表格。这会引起问题，因为他们可能试图过滤数据，以审查/分析不同的事情。
用户A过滤数据的方式是否可能只对用户A可见，但是如果用户B、C、D在电子表格中看到未经过滤的数据，并能够创建自己的筛选器，而这反过来也不会对其他用户产生影响？
浏览 0提问于2018-07-25得票数 1
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我想将函数f应用于pandas DataFrame的每一行中的许多切片。例如，DataFrame df将如下所示：
df = pandas.DataFrame(np.round(np.random.normal(size=(2,49)), 2))
因此，我有一个2行乘49列的数据帧，并且我的函数需要应用于两行中7个数据点的每个后续切片，以便结果数据帧看起来与输入数据帧相同。
我是这样做的：
df1=df.copy()
df1.T[:7], df1.T[7:14], df1.T[14:21],..., df1.T[43:50] = f(df.T.iloc[:7,:]), f(df.T.iloc[
浏览 9提问于2014-11-16得票数 1
我们将测量结果(飞行数据)存储在Pandas数据帧中。
我们希望能够有一个“速度”场，它是速度的x，y和z分量的向量。计算速度的范数，或计算两个速度的标量积，并将结果存储在数据帧的新时间序列中，这样的计算将很容易。
有没有办法用Pandas做到这一点？
示例：
import numpy as np
import numpy.linalg as la
fdo = Store()
df = fdo.getDataFrame(5)
# this works; there are three time series now, that contain the velocity
print df
浏览 1提问于2013-08-29得票数 2
1回答
我相信在使用Dask数据帧时，我在Dask教程中看到了一个关于如何使用Dask框架中尚未实现的Pandas函数的建议，但我似乎看错了地方。例如，我想使用Pandas函数'ewm‘。 作为一种变通方法，我将Dask数据帧转换为Pandas数据帧，在Pandas数据帧上运行ewm，然后将它们转换回Dask，以便以后进行更多内存密集型操作。效率不是最高的。 有没有更好的策略呢？
浏览 10提问于2019-06-02得票数 1
回答已采纳
使用Python的pandas库，我导入了一个csv并将多个列设置为我的索引。出乎意料的是，当我显示数据帧时，索引列不再存在，并且我不能使用索引列作为过滤器选项。这让我想知道我是否错误地认为pandas索引类似于SQL索引。
date, exchange, symbol, low, high, open, close, last
exchange和symbol足以唯一标识一行。
它是加快了查找速度，还是添加了一些对stack/unstack/pivot/groupby之类的东西有用的语义信息？它能减少内存使用量吗？
为什么要将日期、交换和符号移出数据帧(并移到索引系列中？)？把它们留在dat
浏览 1提问于2014-09-19得票数 0
我正在尝试开发一个正则表达式，它可以转换如下内容：
"< 0.071U ug/L"
至
"<0.071"
基本上，表达式将只保留数值、"."和"<"。
我想使用.extract()将其应用于pandas数据帧
这适用于浮点数：
r'(\d*\.?\d+)'
但我想不出怎样才能让"<"
浏览 0提问于2021-01-16得票数 0
我有一个数据帧，看起来像这样： import pandas as pd
import random
d={'ID':["x1", "x2", "x1"],
'CUSIP':['a', 'b', "#NULL"],
'ISIN':["#NULL", "#NULL", 'I']}
df=pd.DataFrame(data=d)
df 我正在尝试用唯一的数字后缀替换所有的“#NULL”。因此，输出表将如下
浏览 16提问于2019-10-02得票数 2
回答已采纳
是否有一种方法可以更有效地过滤数据帧上的结果，而不必显式地将其保存在变量中，然后进行筛选？例如，在下面的代码中，我想在第3行中添加一些内容，以便能够实现df1或df2。
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A' : [1,2,3,4,5], 'B' : [0,0,0,0,0]})
df=df.var()
df1 = df[df!=0]
df2 = df[df > 3]
浏览 0提问于2019-01-17得票数 4
回答已采纳
2回答
我正在处理数据帧(来自excel文件)，我想格式化单元格。 DF包含以下内容(例如)： abc234 --> 500200 --> 5000234 --> 500400666341 我想将包含"-->“的单元格着色为红色。有什么建议吗？我知道Pandas有一个造型功能，但是我找不到任何东西来帮助我解决我的问题。
浏览 97提问于2021-03-01得票数 2
回答已采纳
当我添加一个新的"NaN“列("C")到一个数据帧(比如df)来填充它时，它会被添加到其他类似的数据帧(这里是: sto)，这不是我的情况。那么，我应该如何避免这种情况并保持其他数据帧不变呢？ import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3],"B":[3,4,9]})
display(df) ? sto=df
df.loc[:,"C"]=np.nan
display(df) ? display(sto) ?
浏览 12提问于2021-03-30得票数 0
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我在pandas中有以下数据帧 employee_name age location salary
Harish 31 Mumbai 450000
Marina 30 Mumbai 600000
Meena 31 Pune 750000
Sachin 32 Mumbai 1200000
Tarun 27 Mumbai 1400000
Mahesh 41 Pune 1500000
Satish
浏览 16提问于2020-08-27得票数 0
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