我有一个数据帧(在下面,即成员),一个字段(A)以排序的方式包含一些值的行。还有一个新字段( new ),它在流程开始时是字段C的副本。我想做的是,如果A中的前一行与A中的当前行相同,并且如果new的当前行或new的前一行为1,则将1赋给当前的new。最后,在A的重复值的最后,根据函数中的条件,new将为1或0,而之前重复A的值的new将为0。我
对pandas数据帧中的每一列或每一行应用回归,而不使用for循环。有一个类似的帖子;Apply formula across pandas rows/ regression line,它对每个“行”进行回归,但是绘制给出的答案是错误的。我不能评论它,因为我没有足够的声誉,它的主要问题是,它接受列的值,但然后在每一行上使用apply函数
我的python代码生成了一个pandas数据帧,如下所示: enter image description here 我需要将其转换为另一种格式以实现以下目的:循环遍历数据帧中的每一行,并输出与表中的行一样多的数据帧每个dataframe都应该有一个额外的列: timestamp,并且命名为"Type“列中的值。举个
嗨,我想知道使用pandas在python中对列进行操作的最好方法。我有一个经典的数据库,我将其作为数据帧加载,并且我经常必须对每一行执行以下操作:如果标记为“A”的列中的值大于x,则将该值替换为列“C”减去列“D”。A'] > x :
df.ix[i,'A'] = df.ix[i,'C'] - df.ix[i, 'D
在pandas中按行或按列混洗数据帧的简单而有效的方法是什么?即如何编写一个函数shuffle(df, n, axis=0),该函数接受一个数据帧、多个随机n和一个轴(axis=0是行,axis=1是列),并返回已经被随机n次的数据帧的副本。编辑:关键是在不破坏数据帧的行/列标签的情况下执行此操作。如果你只是混洗df.index,就会丢失所有的信息。我希