在pandas dataframe中按列表筛选行
是指根据给定的列表条件，从数据框中选择满足条件的行。
答案：
在pandas中，可以使用布尔索引来按列表筛选行。布尔索引是一种通过布尔值（True或False）来选择数据的方法。
首先，我们需要创建一个pandas dataframe。假设我们有一个名为df的数据框，其中包含以下数据：
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)现在，我们有一个列表names_to_filter，其中包含要筛选的姓名列表。我们可以使用布尔索引来筛选出包含在该列表中的行：
names_to_filter = ['Alice', 'Charlie']
filtered_df = df[df['Name'].isin(names_to_filter)]在上面的代码中，df['Name'].isin(names_to_filter)返回一个布尔Series，其中包含与names_to_filter列表中的值匹配的行的索引。然后，我们将该布尔Series作为索引传递给数据框df，以选择满足条件的行。
筛选后的结果将存储在filtered_df中，它将只包含名字为'Alice'和'Charlie'的行。
这是一个简单的例子，展示了如何在pandas dataframe中按列表筛选行。根据实际需求，您可以根据不同的条件和列进行筛选。
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下面的代码读取csv文件(进入dataset DataFrame)，并将其转换为一个列表(转换为transactions列表)，由apriori算法处理。
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('datasetFile.csv')
transactions = []
num_rows = 8000
num_cols = 20
for i in range(0, num_rows):
transactions.append([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0, num_col
浏览 0提问于2018-05-17得票数 1
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1回答
考虑到下面的代码，我希望获得包含两个项的列表的license_no行。我应该如何表达过滤器语句？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id': ['1','2'],'license_no':[['John','John'],['Mary','Mary','Mary']]})
浏览 2提问于2021-02-19得票数 0
1回答
我正在熟悉Pandas，我想通过几个简单的例子来学习逻辑。
假设我有以下熊猫DataFrame对象：
import pandas as pd
d = {'year':pd.Series([2014,2014,2014,2014], index=['a','b','c','d']),
'dico':pd.Series(['A','A','A','B'], index=['a','b','c
浏览 1提问于2015-02-11得票数 1
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3回答
如果name列条目在给定的列表中有一项，我想过滤一个pandas数据帧。
这里我们有一个DataFrame
x = DataFrame(
[['sam', 328], ['ruby', 3213], ['jon', 121]],
columns=['name', 'score'])
现在假设我们有一个名为['sam', 'ruby']的列表，我们想要找到列表中名字所在的所有行，然后对分数求和。
我的解决方案如下：
total = 0
names = ['sa
浏览 0提问于2014-02-13得票数 7
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1回答
我想要生成--一个基于列表的范围列表--从dataframe到子集行。
import numpy as np
import pandas as pd
start_index = [10,20,30]
end_index = [15,25,35]
range_list = [10:15, 20:25, 30:35]
# assume df is a dataframe with 50 rows
df = df.loc[np.r_range_list,:]
如何从range_list和start_index生成end_index？欢迎任何建议！
浏览 4提问于2020-02-12得票数 1
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2回答
我想根据一个DataFrame检查从Pandas DataFrame中删除一个行子集。
初级DataFrame
>>> df
name day fruit foobar
0 Tim 1 Apple 0
1 Tim 1 Apple 1
2 Tim 2 Apple 2
3 Anna 1 Banana 3
4 Anna 1 Strawberry 4
5 Bob 1 Strawberry
浏览 5提问于2021-06-08得票数 2
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2回答
我正在开发基于pandas DataFrame对象的工具。我希望将scipy稀疏矩阵保留为DataFrame的列，而不是将其按行转换为dtype('O')的列表/数值数组。
下面的代码片段不起作用，因为pandas将矩阵视为标量，并建议添加索引。当在矩阵中的行索引上提供pd.RangeIndex时，矩阵将对数据帧中的每一行重复(因为pandas认为它是标量)。
ma = scipy.sparse.rand(10, 100, 0.1, 'csr', dtype=np.float64)
df = pd.DataFrame(dict(X=ma))
这是可行的：
df
浏览 12提问于2016-09-12得票数 4
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这个问题非常类似于这个问题，但我想使用pandas.DataFrame.query。假设我们有一个pandas.DataFrame。我喜欢使用A筛选列A的字符串长度不等于3的行。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A' : ['hi', 'hello', 'day', np.nan], 'B' : [1, 2, 3, 4]})
df.query('A.str.len() != 3')
但是，我得到了以下错误
Ty
浏览 2提问于2018-08-29得票数 3
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如何从第0行和长度- 100之间的pandas DataFrame中选择随机行？
类似于start_state = self.market_data.sample(1)的东西，除了从任何行(即使是最后的100行)中选择。
浏览 0提问于2019-03-30得票数 1
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我有一个dflist数据帧列表dflist，我想用pandas绘制数据帧中单个列的子集的平均分布。 以下是我到目前为止拥有的代码： import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 6) , columns=list('ABCXYZ'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 6) , columns=list('
浏览 12提问于2020-03-16得票数 0
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我知道如何按列值过滤数据：
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import randn
np.random.seed(101)
df = pd.DataFrame(randn(5,4),index='A B C D E'.split(),columns='W X Y Z'.split())
print(df)
# show only rows where 'W' is positive
# here, the row for 'C' will be d
浏览 0提问于2018-06-14得票数 2
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我目前有一个pandas dataframe，它有一列数值是numpy数组。我正在尝试获取数据帧的行，其中列的值是一个空的numpy数组，但我不能使用pandas方法进行索引。下面是一个数据帧示例。 data = {'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'stats': [np.array([1,1,1]), np.array([]), np.array([2,2,2]), np.array([])]}
df = pd.DataFrame(data) 我尝试只获取‘KeyEr
浏览 18提问于2021-08-24得票数 0
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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
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我有一个简单的Pandas DataFrame，它有行名和2列，类似于下面的内容。
from pandas import DataFrame, Series
row_names = ['row1', 'row2', 'row2', 'row4']
df = DataFrame({'col1': Series([1, 2, 3, 4], index=row_names),
'col2': Series([0, 1, 0, 1], index=row_names)})
与
浏览 2提问于2014-04-03得票数 0
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2回答
我目前在python2.7中使用Pandas。我的dataframe看起来类似于以下内容：
>>> df
0
1 [1, 2]
2 [2, 3]
3 [4, 5]
是否可以按列1中的值过滤行？例如，如果我的过滤器值为2，则筛选器应该返回包含前两行的数据。
我已经尝试过几种方法了。我能想到的最好的事情是做一个列表理解，返回值存在的行的索引。然后，我可以用索引列表过滤数据。但是，如果我想用不同的值多次过滤，这将非常慢。理想情况下，我希望使用Pandas函数中的构建来加速这个过程。
浏览 5提问于2016-07-07得票数 0
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1回答
我可以通过迭代这些行来替换熊猫的特定列中的值，并将这些值与包含在元组列表中的相应的元组对相匹配。
但是，当我在大型dataframe上运行这段代码时，它变得相对缓慢，因为它必须遍历整个元组列表才能在dataframe中找到行的匹配项。(12280 21 23:21，8.66 21/s)
是否有更多的琵琶方法来进行匹配和替换？例如，索引元组列表，以及一些按索引过滤的代码？
下面可以找到我用过的代码。
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
# initialize list of lists
data = [['some', 1]
浏览 5提问于2020-01-13得票数 1
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我试图通过在3个列表中的一个列表中的索引来实现对tfidf向量( Pandas DataFrame中的行)的成群，并计算出这组数据行的平均值。情况：
list_A = [1,2,3]
list_B = [4,5]
list_C = [6]
pandas.DataFrame:
id word1 word2 word3
1 0.01 0.00 0.00
2 0.00 0.01 0.01
3 0.01 0.01 0.00
4 0.01 0.01 0.01
浏览 0提问于2018-12-03得票数 1
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我想知道对于显而易见的任务，是否有一种简单的方法来从DataFrame数组列表生成pandas numpy，其中列是数组。默认行为似乎让数组成为行，我完全不明白为什么。下面是一个快速示例：
names = ['data1', 'data2', 'data3']
data = [np.arange(10) for _ in names]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=names)
这会产生一个错误，表明pandas需要10列。
如果我这样做了
df = pd.DataFrame(data=data)
我得
浏览 0提问于2017-03-22得票数 13
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3回答
我有一个Pandas DataFrame，比方说有两个列，Group和R (这里是否定的)。例如：
df = pd.DataFrame({'Group':np.random.randint(0, 5, 20),
'R' :np.random.rand(20) * -10.0})
我想要创建一个新的DataFrame，在每个组中(对于具有相同Group的行)，只有最小的R和低于，例如最小的R+3的行。
例如，如果df看起来像(为了清晰起见，我按Group和R对其进行排序)
Group R
1 -1
浏览 5提问于2017-09-17得票数 2
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我有一个用dd.read_csv("./*/file.csv")创建的dataframe，其中* glob是每个日期的一个文件夹。例如，在级联的数据帧中，我想过滤掉时间子集，比如我将如何使用pd.between_time("09:30", "16:00")。
因为Dask对索引的内部表示没有Pandas的DateTimeIndex那样好的特性，所以我已经成功地过滤了我通常在Pandas中的表现。除非求助于一个简单的映射函数/循环，否则我无法让它在Dask中工作。
由于分区是按日期划分的，也许可以通过转换为Pandas dataframe然后返回到
浏览 6提问于2020-06-18得票数 3
我有一个DataFrame df1，我想得到一个特定的日期，例如，在一个列表中2022-01-04 df1的所有列名，这个列表应该是：01G, 02G, 04G。到目前为止，我只能得到每一行的编号，但不能得到列名。
这将是一个简单的例子：
df1:
01G 02G 03G 04G
Dates
2022-01-01 0 1 0 1
2022-01-02 1 1 1 0
2022-01-03 0 1 1 1
2022-01-04 1 1 0 1
可复制性：
import pandas as
浏览 7提问于2022-01-11得票数 2
回答已采纳
我有一个DataFrame：
df = pandas.DataFrame({'A' : [data1|context1, data2|context2, data3|context3, data4|context4]})
结果：
A
0 data1|context1
1 data2|context2
2 data3|context3
3 data4|context4
我还有一份清单：
items = ['data1', 'data3']
我想要得到在列表中没有它们的左边部分的Dataframe行。如何只在每一行的左边进行过滤？我只知
浏览 1提问于2019-02-13得票数 0
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1回答
只选择可用的熊猫数据行。
、、、
假设我有以下pandas df
import pandas as pd
d = [0.0, 1.0, 2.0]
e = pd.Series(d, index = ['a', 'b', 'c'])
df = pd.DataFrame({'A': 1., 'B': e, 'C': pd.Timestamp('20130102')})
现在我有了另一个数组
select = ['c', 'a', 'x']
显然，元素'x'在我
浏览 1提问于2022-02-26得票数 0
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我收集数据和分析。在这种情况下，收集到的数据(如昨天或上周)会丢失一个值，并可能在以后的日期可用记录时得到更新，或者行值可能会更改。我的意思是行值可能会被修改，请参见示例dataframe：
第一次接收数据
import pandas as pd
cars = {'Date': ['2020-09-11','2020-10-11','2021-01-12','2020-01-03', '2021-02-01'],
'Brand': ['Honda Civic
浏览 0提问于2021-03-08得票数 0
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我在Python中有以下Pandas DataFrame：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [11, 22, 33, 44, 55, 66],
[111, 222, 0, 0, 0, 0], [1111, 0, 0, 0, 0, 0]]),
columns=['a', 'b', 'c', 'd'
浏览 2提问于2020-08-11得票数 1
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在选择列时，如何在Pandas DataFrame的子集中找到返回多少行？
如果子集有多个行，则返回一个DataFrame，但是如果子集只返回一行，则返回子集的值，而我无法获得该子集的长度。
>>> df1 = pd.DataFrame({'A':['A1','A2','A1'],'B':['B1','B2','B3']})
>>> df2 = df1.set_index('A')
>>> df3
浏览 2提问于2018-05-23得票数 0
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2回答
熊猫按行值索引列表的新列
、、、
我希望在Pandas数据帧中创建一个新列，其中包含由df行值过滤的列表值。
df = pd.DataFrame({'Index': [0,1,3,2], 'OtherColumn': ['a', 'b', 'c', 'd']})
Index OtherColumn
0 a
1 b
3 c
2 d
l = [1000, 1001, 1002, 1003]
期望产出：
浏览 3提问于2019-11-11得票数 4
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在pandas中是否有一个很好的函数构建，可以将DataFrame中的值转换为百分比(按行、按列或使用级别的任何更复杂的组合)？
浏览 2提问于2022-07-15得票数 -1
3回答
我有一个pandas DataFrame，我想将它划分为没有缺失值的观测和有缺失值的观测。我可以使用dropna()获取行，而不会丢失值。是否有任何类似的方法来获取缺少值的行？
#Example DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1,np.nan,3,4,5],'col2': [6,7,np.nan,9,10],})
#Get observations without missing values
df.dropna()
浏览 3提问于2017-10-08得票数 13
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我有两个文件。一个包含元数据/标签，另一个包含实际计数数据，其标签对应于元数据文件。我浏览了元数据文件，用Pandas分割出我想要的标签，并将其导出到一个列表中。
我怎样才能拿出标签的列表，然后用它按列对DataFrame进行切片呢？
我对行标签也做了类似的操作，但是使用了Pandas .isin()函数，不能在列上使用。
编辑:当我根据是否在列表中找到行的名称来分割行时，我使用类似于下面的一行代码
row_list = ['row_name1', 'row_name2', row_name3']
sliced_rows = df[df['row
浏览 1提问于2015-04-08得票数 2
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1回答
我使用以下方法识别了大数据帧中的行号列表：
brownturkey_rows <- grep("brown",Dataframe$color)
我就能得到
brownturkey_rows int [1:5] 3 6 7 8 9
现在，我需要检查每个行中的某个条件，并返回哪些行失败。例如，查看第6行：
Dataframe$age[6] < Dataframe$limit[6]
在perl中，我会使用foreach循环。在R中做这件事的最好方法是什么？
浏览 0提问于2017-10-06得票数 1
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1回答
如何使用Pandas模块将项目列表[1,2,3,4,5]写入excel文件中的特定选项卡中，从特定的行和列位置开始？是否涉及pandas.DataFrame.to_excel函数?在将list写入excel文件之前，是否需要将其转换为dataframe？
我是否要先将列表转换为序列，然后将序列转换为数据帧，然后将数据帧写入excel文件？
浏览 24提问于2016-08-04得票数 0
1回答
我试图使用星火DataFrames对两个DataFrames按行名进行索引。在熊猫里，我们可以
df.loc(['aIndex', 'anotherIndex'])
按索引(或行的名称)在df中选择两行。如何在星火DataFrame中实现这一点？谢谢。
浏览 4提问于2015-07-27得票数 2
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1回答
在Python中，要检查一个值是否在列表中，只需执行以下操作：
>>>9 in [1,2,3,6,9]
True
我也想为Pandas DataFrame做同样的事情，但不幸的是，Pandas没有意识到这种表示法：
>>>import pandas as pd
>>>df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],columns=["a","b","c","d"])
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7
浏览 3提问于2016-01-03得票数 5
回答已采纳
我想知道是否可以在pandas dataframe中创建一个新列，它是每个值的列表，不包括行本身的值。例如，在下面的df中，对于列'list‘中的第一行，值b，c，以及行本身的值'a’。是否可以对每个索引执行此操作？
我已经尝试过了，但它返回了每个索引组合的所有值的列表：
import pandas as pd
d = {'index': [1, 1, 1, 2, 2, 3], 'col1': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e, f', 'g&
浏览 13提问于2020-05-29得票数 0
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1回答
我试着用熊猫库读取64 GB的HDF文件(用blosc压缩)。Dataframe包含3列和11410996915行。我试图使用pandas.read_hdf方法和参数来按索引选择具体行。问题是，有时我需要获得数千行，所以在where参数中，我放置了如下内容：
simMat = pd.read_hdf('global.h5','matrix', columns=['similarity'], where='index in {}'.format(listIdx))
其中listIdx是表示我想要返回的索引的整数列表。当这个列表包含超
浏览 0提问于2016-06-25得票数 3
对于这样的DataFrame，我需要删除一些行：
import pandas as pd
import numpy as np
input_ = pd.DataFrame()
input_ ['ID'] = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
input_ ['ST'] = [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]
input_ ['V'] = [NaN, NaN, 1, 1, NaN, 1, Nan, 1, N
浏览 4提问于2021-03-06得票数 1
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2回答
如何删除重复行，但保留最大值的所有行。例如，我有一个4行的dataframe：
data = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3},{'a': 7, 'b': 10, 'c': 2}, {'a': 7, 'b': 2, 'c': 20}, {'a': 7, 'b': 2, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data)
在这个dataframe中，我想要一个类似的数据(3
浏览 0提问于2018-11-02得票数 4
回答已采纳
2回答
我一直在尝试使用嵌套循环来迭代外部循环pandas DataFrame的行，并针对每一行检查规则的条件(元组列表：(Attribute，Value)，(Att，Val) )是否与内部循环DataFrame的行中的那些Att，Val对匹配。如果规则中的所有条件都满足，我希望记录行的索引，如果一个或多个条件失败，我希望在不记录行索引的情况下中断内循环，继续到下一行。
我试着将break语句放入内循环、外循环等，但我不能让它按我所希望的那样工作。非常感谢您对我的帮助。
def rule_coverage(self, rule):
for index,row in self.data.ite
浏览 1提问于2017-10-17得票数 0
在Pandas dataframe中，如何过滤基于起始行和结束行的一组行，两者都满足不同的条件？
如果我的字符串列中包含特定的子字符串，则该行是开始行。然后，如果我的string列包含另一个子字符串的另一行，则该行是一个结束行。我需要一种方法来过滤这两行之间的所有行。
我试着用start_row，
start_row = df_page['StringCol'].str.contains('SubStrForStartRow')
这为我的起始行提供了一个布尔序列，其中包含“True”。但是，不知道如何进一步实现我上面所描述的。
例如，如下所示：
data = [
浏览 2提问于2020-12-26得票数 0
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1回答
在Python中，我想从一个值列表中创建一个dataframe :列名是从1到500之间的数字。Y-指数是从300到14000的数字.列表的值应根据列名和行索引使用公式计算来填充：
v = 2 * PI * x / index
结果如下所示：
index 1 2 3 4 5 ... 500
300 0.020943951 0.041887902 0.062831853 0.083775804 0.104719755 ... 10.47197551
...
浏览 8提问于2022-09-23得票数 0
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我有一段代码，用于检索大型使用数据文件中的特定项目的特定行，并将其写为列表。对于DOI字段中的任何匹配项，将检索整行。
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
df_usage = pd.read_csv(r"usage_data.csv", encoding='latin-1')
article_usage = df.loc[df['DOI'] .isin(['DOI_1','DOI_2','DOI_3
浏览 7提问于2021-03-12得票数 0
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在“我的Pandas dataframe”列中，需要将字符串长度限制为同一数据格式中另一列中存在的值。
我尝试创建一个新列，并使用普通的python字符串索引，并使用另一个列作为值。
下面是我试图运行的代码的MWE：
import pandas as pd
data = [[5, 'LONSTRING'], [3, 'LONGERSTRING'], [7, 'LONGESTSTRINGEVER']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['String Limit', 'String'
浏览 2提问于2019-08-09得票数 1
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我有一个木星笔记本与%matplotlib widget作为第一行。笔记本包含几个标记单元格，提供标题结构和一些解释文本。
此外，我还从pandas.DataFrame中生成了一些图，它们使用动态生成的部分进行分组。
提取(不能以这种方式执行)，如下所示：
%matplotlib widget
import pandas
from IPython.display import display_markdown
dictionary: dict[str, pandas.DataFrame] = {
"DataFrame 1": pandas.util.testing.
浏览 10提问于2022-08-11得票数 0
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使用df[columns][df[colums]<0.5]在Pandas中分割DataFrame通常只显示符合此条件的行。
就在最近，我得到了NaN -值显示：
是否有我缺少的最新信息，或者是什么导致了这种行为？
使用NaN删除所有.dropna()显然是解决此问题的快速解决方案，但并不能解释“行为”中的变化。
修补程序:不要将列放在双括号中..
浏览 0提问于2019-05-28得票数 1
回答已采纳
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
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1回答
我有一个用逗号分隔的csv文件，每行有215列。文件非常大，我使用pandas dataframe pd.read_csv()和块来读取数据。文件中的一行有214列，而不是215列，但dataframe读取数据时将NaN应用于最后一列。 有没有办法在pandas dataframe中标识此行，因为我更喜欢dataframe而不是csv_reader。 注意:最后一列也可以为null，因此按等于null的最后一列过滤数据帧将不起作用
浏览 19提问于2020-09-30得票数 0
我正在使用DataFrame从Pandas模块读取tsv文件中的数据。
df = pandas.DataFrame.from_csv(filename, sep='\t')
该文件大约有5000列(4999个测试参数和1个结果/输出值)。
我遍历整个tsv文件，并检查结果值是否与预期值匹配。然后，我将该行写入另一个csv文件中。
expected_value = 'some_value'
with open(file_to_write, 'w') as csvfile:
csvfwriter = csv.writer(csvfile, del
浏览 3提问于2016-11-29得票数 0
回答已采纳
我有一个类似于下面的DataFrame：
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'a':[1,2,1,2,1,2,1,2], 'b':[-1,3,2,-1,4,9,6,6]})
df
我想添加第三列，它是按列'b‘中的列'a’min分组的，其中列'b‘!= -1。如果'b‘= -1，我想在列'min’中替换-1。结果应该如下所示：
'a' 'b' 'min'
1 -1 -1
2 3 3
1 2
浏览 5提问于2019-08-05得票数 2
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我有一个Pandas DataFrame，它的脚本是从外部来源收集的。列text_content包含脚本内容。最长的脚本由85.617个字符组成。
给你一个想法的样本：
这些脚本包含表名和其他有用的信息。目前，数据被写入到SQLite数据库表中，然后可以使用ad SQL语句搜索该表(并分发给更多的用户)。
一个常见的用例是，我们将有一个表名列表，并且希望知道它们出现在其中的脚本。如果我们需要在SQL中这样做，它将要求我们使用LIKE操作符执行通配符搜索，这在性能上是很糟糕的。
因此，我希望在脚本仍在DataFrame中时从它中提取单词，从而生成一个两列表，每一行由以下内容组成：
浏览 1提问于2016-01-22得票数 0
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