如何交换熊猫DataFrame的两行？
在交换熊猫DataFrame的两行时，可以使用以下方法：
- 使用iloc方法交换行：iloc是基于整数位置进行索引的方法。首先使用iloc选择要交换的两行，并使用一个临时变量存储其中一行的数据，然后将第一行替换为第二行的数据，再将第二行替换为临时变量中存储的数据。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 交换第1行和第2行
temp_row = df.iloc[0].copy()
df.iloc[0] = df.iloc[1]
df.iloc[1] = temp_row
print(df)输出结果为：
A B C
0 2 5 8
1 1 4 7
2 3 6 9- 使用reindex方法交换行：reindex方法可以通过指定索引的顺序来重新排列DataFrame的行。首先创建一个新的索引列表，其中交换了要交换的两行的位置，然后使用reindex方法将DataFrame的行重新排序。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 交换第1行和第2行
new_index = [1, 0, 2]
df = df.reindex(new_index)
print(df)输出结果为：
A B C
1 2 5 8
0 1 4 7
2 3 6 9以上是两种交换熊猫DataFrame的两行的方法，根据实际需求选择适合的方法即可。
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1回答
熊猫如何组合行
、、
我有这样的数据集
df = pd.DataFrame({'a' : ['a', 'b' , 'b', 'a'], 'b': ['a', 'b' , 'b', 'a'] })
我想把前两行组合起来，得到这样的数据集
df = pd.DataFrame({'a' : ['a b' , 'b', 'a'], 'b': ['a b' , 'b
浏览 3提问于2017-04-26得票数 2
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2回答
我需要使用第三行作为dataframe的标签，但是保留前两行用于其他用途。如何将现有dataframe上的标签更改为现有行？
所以基本上这个数据
A B C D
1 2 3 4
5 7 8 9
a b c d
6 4 2 1
变成了
a b c d
6 4 2 1
当文件被读取时，我不能仅仅设置头，因为我需要前两行和标签来进行一些处理。
浏览 3提问于2015-05-12得票数 2
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1回答
如果我有两个DataFrames，例如：
df1 = pd.DataFrame({'Code':['1001','1002','1003','1004'],
'Place':['Chile','Peru','Colombia','Argentina']})
以及：
df2 = pd.DataFrame({'Code':['1001','1002','1003&#
浏览 2提问于2022-02-14得票数 0
1回答
我正在努力理解以下从熊猫系列创建的Dataframe。为什么熊猫会返回两个不同的数据帧。在这里添加'[]‘有什么区别吗？ series = pd.Series([11,22,33])
df1 = pd.DataFrame(series)
df2 = pd.DataFrame([series]) # series inside [] 以下是输出： df1： 0
0 11
1 22
2 33 df2： 0 1 2
0 11 22 33 ?
浏览 8提问于2020-09-08得票数 2
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如何应用DataFrame.rolling函数并将值赋值给原始的DataFrame？
例如，
i = pd.MultiIndex.from_product([['A','B','C'], np.arange(1, 11, 1)], names=['Name','Num'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(30), i, columns=['Vals'])
window = df.groupby(['Name']).rolling(3, min_p
浏览 0提问于2017-12-20得票数 1
1回答
嗨，我一直试图用plt.savefig("coeff.png")保存我的输出图表，如，svg或png，但我得到的只是一张空白图片。
不管怎样，我可以把我的地块作为图片格式输出吗？
下面是我的密码。
# These are the (standardized) coefficients found
# when it refit using that best alpha
list(zip(X.columns, LGBMR.feature_importances_))
#Now let's make it more presentable in Pandas DataF
浏览 2提问于2021-01-26得票数 2
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daysago line_race rating rw wrating
line_date
2007-03-31 62 11 56 1.000000 56.000000
2007-03-10 83 11 67 1.000000 67.000000
2007-02-10 111 9 66 1.000000 66.000000S
我
浏览 1提问于2016-03-03得票数 3
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我得到了以下的DataFrame，我想得到最常见的颜色狗。首先，我在python中将这个表作为一个DataFrame：
import pandas as pd
table = {
"age" : [4,3,6,4,2,5],
"color" : ["brown","grey","golden","grey","black","brown"],
"fur" : ["shaggy","short",&
浏览 10提问于2022-04-08得票数 1
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1回答
从熊猫数据中删除零
、、、
这个问题是在多个其他帖子中提出的，但我无法找到任何可行的方法。这是我的数据
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4.5],[1,2,0,4,5]])
我想知道我怎样才能做到：
1)删除包含任何/所有零的行2)删除包含任何/全部零的列
为了删除包含任何零的行，此操作有效：
df2 = df[~(df == 0).any(axis=1)]
df2 = df[~(df == 0).all(axis=1)]
但我不能让它在专栏里发挥作用。我试图设置axis=0，但这导致了以下错误：
__main__:1: UserWarning: Boolean Series key will be
浏览 1提问于2017-10-02得票数 3
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我真的很想知道如何才能以优雅的方式对待熊猫。我有一个DataFrame，其中的索引是一个MultiIndex，它的两个值代表一年和一个可怕的值。
| | VAL |
|:--------------|------:|
| ('2018', 'A') | 0 |
| ('2018', 'B') | 1 |
| ('2018', 'C') | 2 |
| ('2019', 'A') | 0 |
| ('
浏览 7提问于2021-12-17得票数 1
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2回答
我有DataFrame df = pd.DataFrame({'col1': ["a","b","c","d","e", "e"], 'col2': [1,3,3,2,6,6], 'col3': [1,2,3,4,5,6]})看起来像
输入：
col1 col2 col3
0 a 1 1
1 b 3 2
2 c 3 3
3 d 2 4
4 e 6
浏览 4提问于2020-08-31得票数 0
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2回答
考虑以下两个数据框架
df1 = pd.DataFrame({'a': ['foo', 'bar'], 'b': [1, 2]})
df2 = pd.DataFrame({'a': ['foo', 'baz'], 'c': [3, 4]})
正在运行
df3 = pd.merge(df1, df2, on='a')
产量
a b c
0 foo 1 3
但为什么不采取以下措施呢？
a b c
0 foo 1 3
浏览 4提问于2022-01-28得票数 0
我试图在潘达斯df中得到两个不同组的分位数。我能够应用于分位数函数，并得到一个包含分组结果的表，但是，在这样做之后，我似乎无法调用dataframe上的groupby属性。示例：
rand = np.random.RandomState(1)
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar'] * 3,
'B': rand.randn(6),
'C': rand.randint(0, 20, 6)})
gb = d
浏览 4提问于2016-09-25得票数 2
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我尝试创建一个查询，例如
traffic.groupby([round(traffic.a),traffic.r])[["sn","sbr"]].nunique().loc[a==2,:]
最后一个loc语句不工作(a==2)：“名称'a‘是没有定义的。
如何在这样的匿名数据帧上筛选行？
**最新情况**
下面是一个例子
a=[1,2,2,3]
r=[2,2,3,5]
sn=[1,1,2,2]
sbr=[2,2,2,3]
traffic=pd.DataFrame([a,r,sn,sbr],columns=["a","r"
浏览 2提问于2021-01-02得票数 0
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1回答
我有两个数据帧。Dataframe A为形状(1269345,5)，而dataframe B为形状(18583586，3)。
Dataframe A看起来：
Name. gender start_coordinate end_coordinate ID
Peter M 30 150 1
Hugo M 4500 6000 2
Jennie F
浏览 5提问于2021-07-14得票数 2
2回答
我被困在一个相当简单的任务里--至少我的想法是这样的。
假设您有一个具有以下形状的DataFrame (因此给出了数据帧)
df = pd.DataFrame({"col a": [0, 1, 2, 3, "name a"],
"col b": [0, 1, 2, 3, "name b"],
"col c": [0, 1, 2, 3, "name c"]})
col a col b col c
0
浏览 1提问于2022-01-28得票数 1
1回答
最初的问题如下:我有一个包含10行和12行的初始矩阵。对于所有行，我想把两行相加在一起。最后，我必须有10行，但只有6行。目前，我在python中执行以下循环(使用初始值，这是一个熊猫DataFrame)
for i in range(0,12,2):
coarse[i]=initial.iloc[:,i:i+1].sum(axis=1)
事实上，我很肯定更有效率的事情是可能的。我正在考虑一些类似于列表理解的东西，但是对于DataFrame或numpy数组。有谁有主意吗？
此外，我还想知道，是否更好地操作大型的numpy数组或熊猫DataFrame。
浏览 2提问于2016-03-31得票数 0
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1回答
代码输入代码以获得日期之间的数据(开始日期和结束日期)
import numpy as np
import pandas as pd
df_random = pd.DataFrame(np.random.random((200,3)))
df_random['order_date'] = pd.date_range(start='1/1/2010',
periods=len(df_random), freq='D')
start_date = pd.to_datetime(2000-1-20).date()
end_date = pd.to_
浏览 2提问于2019-12-31得票数 0
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1回答
熊猫用多索引列展开
、、、
我有一只熊猫数据，可以通过以下方式创建：
pd.DataFrame([[1,'a','green'],[2,'b','blue'],[2,'b','green'],[1,'e','green'],[2,'b','blue']], columns = ['sales','product','color'], index = ['01-01-2020','01-01-
浏览 3提问于2021-01-26得票数 3
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1回答
我对熊猫的df有点问题。假设我有这样的数据帧：
k = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
k = pd.DataFrame(k).T
这是一个1x12的数据帧，我想得到一个包含4列的df，比如k4：
k1 = pd.DataFrame([1,2,3,4])
k2 = pd.DataFrame( [5,6,7,8])
k3 = pd.DataFrame([9,10,11,12])
frames = [k1,k2,k3]
k4 = pd.concat(frames, axis = 1).T
我的原始df比k大得多，但是它的列数是4的倍数，我想把它分成4列的df。我猜这可
浏览 4提问于2017-03-09得票数 1
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1回答
假设我有以下数据：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"ort":["home","away","home","away"]*12,
"numbers":np.random.randint(0,3,48),"wins":np.random.randint(99,104,48)})
如何将df转换为ort成为列索引的形状，即生成的数据文件的形状如下所示
| Ort | Home
浏览 6提问于2017-09-05得票数 1
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我想初始化一个dataframe并设置它的列和索引，如下所示，但是我遇到了一些问题，比如：
pd1 = pd.DataFrame(Matrix, columns=da, index=cl)
根据上述矩阵，定义为：
Matrix = [[[0], [0], [0]],
[[0], [0], [0]]]
和da作为：
da = ['A','B']
和cl为：
cl = ['X','Y','Z']
执行此行时发生以下错误：
# caller's responsibility to check
浏览 2提问于2017-04-30得票数 1
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假设我们有这样一个DataFrame，只有更多的索引A值：
df = pd.DataFrame([[1,2,1,2],
[1,1,2,2],
[2,2,1,0],
[1,2,1,2],
[2,1,1,2] ], columns=['A','B','c1','c2'])
df.groupby(['A','B']).sum()
## result
c1 c2
A B
浏览 1提问于2021-04-13得票数 1
2回答
减去一批熊猫栏
、、
我正在过渡到使用熊猫来处理我的csv数据集。我目前正试图在熊猫身上做我已经很容易做的事情:从另一组中减去一组列数次。这实际上是一个元素矩阵减法.
仅供参考，这曾经是我的解决方案
def subtract_baseline(data, baseline_columns, features_columns):
"""Takes in a list of baseline columns and feature columns, and subtracts the baseline values from all features"""
浏览 0提问于2018-11-20得票数 0
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1回答
我有一个包含代码的字段(本例中为DMDEDUC2)。我想在这个字段上计算一个频率表(value_counts)，并用用户指定的标签显示它。下面的代码实现了我想要的..。但在我看来，我肯定错过了实现预期结果的更多标准方法。
逻辑上，value_counts和replace行不能简化。但其他的肯定会更优雅。
有更简单的方法来获得这个结果吗？更多熊猫式的解决方案？
# Tiny dataset for clarity
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 'DMDEDUC2': [5, 3, 3, 5, 4, 2, 4, 4] })
d =
浏览 4提问于2022-03-12得票数 0
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1回答
如何绘制熊猫数据，其中列是每个时间步骤的值，每一行对应于不同的时间序列？
例如，我想在下面绘制数据帧，其中x轴是列值(1,2,3)，y轴是每行的值，每一行是绘图的色调(按乘积着色)。所有的线图都在同一个数字上。
对于timeseries 1，它应该绘制( 1 ,2)，(2,2)，(3,0)和行图应该用timeseries 1标记。
df = pd.DataFrame({'product': ['timeseries1', 'timeseries2', 'timeseries3', 'timeseries4', &#
浏览 3提问于2021-02-21得票数 0
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我试图用字符串替换某个范围之间的值，但是where命令没有像预期的那样工作。7到14之间的值应该被重新编码为“week1 1”。
df = pd.DataFrame({'a': [1,6,8,10,8], 'b': [9,10,19,18,0]})
pd.DataFrame(df.where((df <=7) & (df >=14 ), 'week1'))
这将提供以下输出
a b
0 week1 week1
1 week1 week1
2 week1 week1
3 week1
浏览 1提问于2021-07-28得票数 1
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我的代码如下：
indexing_file_path = 'indexing.csv'
if not os.path.exists(indexing_file_path):
df = pd.DataFrame([['1111', '20200101', '20200101'],
['1112', '20200101', '20200101'],
['1113', &
浏览 8提问于2020-05-13得票数 0
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3回答
熊猫丢弃数据集
、、
假设我们有df和df_drop
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [1,1,1]})
df_drop = df[df.A==df.B]
我想从df_drop中删除df，而不使用创建df_drop时使用的显式条件。也就是说，我不想要df[df.A!=df.B]的解，但是我想，基本上，取df减去df_drop。希望这是足够清楚的。否则很乐意详细说明！
浏览 6提问于2020-04-18得票数 0
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我有以下数据和值列表：
df = pd.DataFrame({"A": [1, 4, 6, 2, 7, 4]}, index=pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/06/2020'))
values_to_find = [4, 6, 2]
A
2020-01-01 1
2020-01-02 4
2020-01-03 6
2020-01-04 2
2020-01-05 7
2020-01-06 4
如果dataframe中的下两行的值为6和2，我想要获得dataframe中
浏览 3提问于2022-03-02得票数 1
1回答
问题
我有以下数据框架(注释值只是显示格式)：
>>> print df
Country Public Private
Date
2013-01-17 BE 3389
2013-01-17 DK 4532 681
2013-02-21 DE 2453 1752
2013-02-21 IE 5143
2013-02-21 ES 8633 353
2013-03-2
浏览 2提问于2015-02-20得票数 1
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4回答
熊猫提供了一些关于describe()函数DataFrame的汇总统计数据。该函数的输出是另一个DataFrame，因此很容易通过调用to_html()将其导出到to_html()。
它还提供了关于带有DataFrame函数的info()的信息，但是这是打印出来的，返回None。是否有一种方法可以获得与DataFrame相同的信息，或者可以导出到HTML的任何其他方式？
下面是一个供参考的示例info()：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Data columns
浏览 6提问于2017-05-15得票数 7
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2回答
我有以下数据结构(json)
[
{"uid":0,"success":true,"timestamp":10, ....someotherfields },
{"uid":1,"success":true,"timestamp":20, ....someotherfields },
.....
]
在测试场景中，它的固定间隔为10,500个元素success=True而不是500个success=False。
我需要对单个图和每秒绘制成功率和失败率，以便开始，我有以下代码：
import json
浏览 0提问于2018-08-29得票数 1
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1回答
我对pd.isna()在不同设置下的工作方式不一致感到有点困惑。关于布尔值而不是~在数字设置中不与pd.isna一起工作的原因，有任何想法：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame({'p':['a', 'b', 'c'], 'q':[1, np.nan, 2]})
>>> df
p q
0 a 1.0
1 b NaN
2 c
浏览 3提问于2022-04-18得票数 0
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我遵循创建了许多基于子字符串存在于另一列中的true/false列。
在使用上述文章中的代码之前，我将查看一个名为LANGUAGES的字段，该字段的值为"ENG, SPA, CZE"或"ENG, SPA"。不幸的是，数据是以逗号分隔的字符串，而不是列表，但没有问题，在一行中，我可以得到25个唯一值的列表。
一旦我得到了唯一值的列表，我想为每个值创建一个新列，例如df[ENG]、df[SPA]等列。如果标头是原始语言列的子字符串，我希望这些列是true/false。
在帖子之后，我使用df.apply(lambda x: language in df.LANGUA
浏览 1提问于2020-04-01得票数 1
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3回答
熊猫分开了。‘
、、
鉴于以下数据框架：
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'foo':['abc','2. abc','3. abc']})
df
foo
abc
2. abc
3. abc
我想分头走。‘若要制作这一文件：
foo bar
abc
1 abc
2 abc
提前感谢！
浏览 12提问于2016-05-26得票数 2
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1回答
我想将熊猫数据转换成3d数组，但无法获得3d数组的真实形状：
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abcde'))
df['a'][3:]=1
df['a'][:3]=2
a3d = np.array(list(df.groupby('a').apply(pd.DataFrame.as_matrix)))
a3d.shape
(2,)
但是，当我设置成这样，我可以得到形状
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,5), colu
浏览 0提问于2018-07-01得票数 2
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1回答
我试图在熊猫DataFrame中删除多列的重复行。问题是，必须有一些具有唯一值的列，因为df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=True)并没有删除我希望它删除的所有行。
选择两行在我看来是重复的，我尝试了一个视觉比较，但无法识别它们之间的差异。因为有许多列，视觉检查是耗时和容易出错的.--我想要一种自动化的方法来查找行列表中存在差异的列()。我不知道如何在熊猫身上做这件事，因为我是新来的。我之前没有发现任何关于这个话题的问题。
编辑:我感兴趣的是检测具有唯一值的列，而不是仅仅根据预先确定的列子集删除重复项。
浏览 6提问于2020-06-24得票数 1
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下面是我的df，其中包括我必须使用的两个列(group和value)的示例，以及我正在尝试实现的输出的示例(output_wanted)：
egdf = pd.DataFrame({'group': ['A']*6+['B']*6+['C']*5+['D']*6,
'value': list(range(1, 7))*2+list(range(1, 6))+list(range(1, 7)),
'outp
浏览 0提问于2022-12-01得票数 0
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1回答
用字典替换熊猫数据集的值
、、、
我正在从excel文档中提取一篇专栏文章，内容是大熊猫。之后，我希望为所选列的每一行替换包含在列表中的多个字典中的所有键。
import pandas as pd
file_loc = "excelFile.xlsx"
df = pd.read_excel(file_loc, usecols = "C")
在本例中，df'Q10‘调用我的dataframe，此数据帧有超过10k行。
传统上，如果我想替换我使用的df中的值；
df['Q10'].str.replace('val1', 'val1')
现在，我
浏览 1提问于2018-01-22得票数 0
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1回答
我正在处理的数据集的示例：
import pandas as pd
# List of Tuples
matrix = [(1, 0.3, 0, 0.7, 30, 0, 50),
(2, 0.4, 0.4, 0.3, 20, 50, 30),
(3, 0.5, 0.2, 0.3, 30, 20, 30),
(4, 0.7, 0, 0.3, 100, 0, 40),
(5, 0.2, 0.4, 0.4, 50, 30, 80)
]
# Create a DataFrame
df = pd.Data
浏览 8提问于2022-10-25得票数 2
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我开始了解Pandas，并希望生成一个带有序号值任意分组之和的图。用一个简单的例子可以更好地解释它。
假设我有以下食品消费数据表：
我有两组食物被定义为两份清单：
healthy = ['apple', 'brocolli']
junk = ['cheetos', 'coke']
现在我想绘制一幅图，描述垃圾食品和健康食品消费的演变过程。我相信我必须处理我的数据才能得到如下的DataFrame：
假设第一个表已经在一个名为food的Dataframe中，我如何转换它以获得第二个表？
我也欢迎建议将我的问题重新措
浏览 0提问于2017-04-05得票数 2
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根据条件保存大熊猫的上n行数据
、、、、
如何删除在某一满足条件之后出现的数据文件中的所有行？例如，我有以下数据：
import pandas as pd
xEnd=1
yEnd=2
df = pd.DataFrame({'x':[1,1,1,2,2,2], 'y':[1,2,3,3,4,3], 'id':[0,1,2,3,4,5]})
如何获得删除最后4行并保持上2行与第2行相同的数据帧，以满足条件x=xEnd和y=yEnd。编辑:应该提到数据不一定是上升的。也可能是下降，我仍然想得到上层的。
浏览 1提问于2018-10-27得票数 1
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1回答
我希望能够计算数据中列组的中位数。我有下面的示例dataframe。对于实际的dataframe，列数、列名和组是动态的，因为它取决于用户输入。
raw_data= {'a':['g1','g2','g3','g4','g5'],'b':[10,11,12,13,14],'c':[5,6,7,8,9],'d':[112,1,0,9,8],'e':[6,7,8,0,9],'f':[0,1,6,7,8],'g'
浏览 3提问于2017-03-31得票数 2
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2回答
我正在尝试合并2个dataframe，并且当我希望将其作为一个额外的列包含时，第二个dataframe的值将被追加到第一个数据的底部。
第一次数据
┌──────────┬────────────┬────────────────────┬───────────────────────┬─────────┬────────────────┬────────────┬─────────────────────┬────────────────────┬─────────────────┬────────────────────┬───────────┬──────────────┬───────
浏览 1提问于2018-09-24得票数 2
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1回答
我想把下面的文字转换成熊猫的资料。有没有一种方法可以使用Python预构建的或内置的解析器来进行转换？我可以为解析做一个自定义函数，但我想知道是否有预构建和/或快速解决方案。
在这个例子中，dataframe应该产生两行，每一行是ABC & PQR。
{
"data": [
{
"ID": "ABC",
"Col1": "ABC_C1",
"Col2": "ABC_C2"
},
{
"ID&#
浏览 5提问于2022-01-10得票数 -4
2回答
我想把蟒蛇dict变成熊猫dataframe。列数应等于特定键的值数。从下面的示例中，列名应该是i、a、b、c和d，其中i是字典键，rest是值：
e = {}
for i in range(0,len(length_of_the_row)):
e[i] = a,b,c,d
浏览 0提问于2016-02-02得票数 0
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访问雅虎财经股票数据的熊猫数据处理工具似乎直接将数据导入panel --我认为这一数据很快就会从熊猫身上删除。有人知道如何用multiindexed dataframe代替面板来提取数据吗？
import pandas_datareader as data
stock_data = data.DataReader(['AAPL','GE'], 'yahoo', datetime(2017,1,1), datetime.now())
In [121]: stock_data
Out [121]:
<class 'pand
浏览 2提问于2017-05-16得票数 1
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我对pyspark上的CountDistinct有点问题。我有两个连接表，我想要显示这两个不同表的不同键值的数量。 input_table = spark.read.parquet(path + table_name1)
input_table2 = spark.read.parquet(path + table_name2)
impacted_columns = ctrl \
.where((F.col("tableName1") == table_name1) & (F.col("tableName2") == table_name2))
浏览 56提问于2021-10-07得票数 0
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我用的是熊猫v0.25.3。而且我没有经验但是学习。我有一个dataframe，并希望交换两列的内容，保留列标签和序列完整。
df = pd.DataFrame ({"A": [(1),(2),(3),(4)],
'B': [(5),(6),(7),(8)],
'C': [(9),(10),(11),(12)]})
这就产生了一个数据
A B C
0 1 5 9
1 2 6 10
2 3 7 11
3 4
浏览 4提问于2020-01-09得票数 1
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