在应用b = df['location'].apply(pd.Series)之后，我得到了
1 2 3如何保存它并应用pd.Series
浏览 9提问于2019-08-08得票数 1
回答已采纳
我有一系列熊猫，我想通过检查列中的字符串是否是另一个字符串的子字符串来过滤它。例如,words = pd.Series(["hello", "wo", "d", "panda"])
然后，我想得到序列(这是一系列的子字符串"hellofiltered_words = pd.Series(["hello", "wo&q
浏览 4提问于2021-12-21得票数 0
回答已采纳
2回答
如何将熊猫列的复杂操作转换为新列？例如：import ast
'col2' : pd.Series(['[9, 10]', '[10, 11]', '[11, 12]&
浏览 1提问于2017-06-22得票数 3
回答已采纳
我想通过应用一个函数，从多个特定的预先存在的列中获取输入，从而向我的dataframe添加两个新列。下面是我的方法，它适用于返回一列，但不返回多列：d = {'a': [3,0,2,2], 'c': [1,1,2,3],'d': [2,2,1,3]}
我试图应用这个函数
浏览 2提问于2017-01-31得票数 2
回答已采纳
2回答
用值对熊猫数据进行排序
、、、
一个列的示例：1 {'lat': 51.423369, 'lon': 7.1495216}7.0938597}4 {'lat': 52.2092612, 'lon': 8.7446132}
我试图<em
浏览 3提问于2022-04-15得票数 1
回答已采纳
这个应用函数工作，但我不认为它是有效的；因此，我基本上希望每一行应用NVC函数一次，并返回一个包含3个元素的np.array。然后，我将这3个元素映射到新列x、y和z。然而，我认为现在我要调用函数3次吗？
理想情况下，我只想调用它一次，保存</
浏览 0提问于2016-02-18得票数 0
回答已采纳
2回答
假设它有两列，一列是year，另一列是我想要排序的列。import pandas as pd 'value': pd.Series([5, 10, 4, 1])}我想按年对“value”列进行排序，然后给它排序。我想要的是
data2= {&
浏览 4提问于2015-12-18得票数 6
回答已采纳
我有一个有几个列的Pandas数据框架，其中一些列包含分类条目。我正在“手动”将这些条目转换为数值。例如,df['race'] = pd.Series(df['race'].factorize()[0])
df['city'] = pd.Series(df['city'].fac
浏览 2提问于2022-01-19得票数 1
回答已采纳
1回答
添加多列
、
如何将多列从一个数据帧添加到另一个数据帧我已经想好了如何添加单个列，而不是获得多个列。我是个新手 df new['Symbol']= pd.Series(df['Symbol'])
dfnew['Symbol']['Desc']= pd.Series(df['Symbol']['Desc
浏览 19提问于2019-06-14得票数 0
回答已采纳
2回答
3 Peru 8 9 10 11我想通过在列的子集(one和three)上广播熊猫系列来应用一个操作，这些列将修改(更新)表。ser_to_broad = pd.Series([1, 2], index = ['one', 'three'])
one
浏览 1提问于2019-02-11得票数 0
回答已采纳
有些列中包含列表。我的最终目标是生成一些优化约束，并通过另一个软件传递它们： [1,2] [4,2]def Cons(row):
if row['W'] == w and sum(pd.Series(row['T']).isin([t])) != 0 and sum(pd.Series(row['S']).isin([s])
浏览 0提问于2016-09-30得票数 1
3回答
我的问题与我的另一个问题相关(How to expand a df by different dict as columns?)： 我有一个带有A列表的df (!)不同的字典作为列中的条目，在我的例子中是列"information“。我想通过该列表中所有可能的dict.keys()来扩展df，如下所示： df = pd.DataFrame({'id': pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]),'name': pd.Series</em
浏览 7提问于2019-08-29得票数 0
我读过这篇文章，链接在这里 .it说
传递给函数的对象是Series对象，其索引要么是DataFrame的索引(axis=0)，要么是DataFrame的列(axis=1)。
浏览 3提问于2021-06-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个字典来保存用month-year键索引的DataFrames A。现在，我想创建另一个DataFrames B字典(使用cost-item键)，它保留了一段时间内每列的记录(从A获取列)。cost2']for item in cost_item: B[item]['title']= pd.Series'titl
浏览 1提问于2015-11-26得票数 1
1回答
我有一些数据管道代码，它将转换/清理逻辑应用于基于名称的Pandas数据name的列。现在，我正在使用df.iteritems()迭代这些列，根据的说法，Pandas应用函数优于粗循环，但它是“运行大多数标准函数的效率最低的方法”。我希望通过利用Pandas将这些操作向量化的能力或其他一些并行方法来提高这段代码的性能。我所看到的所有工作示例都说明了如何按行进行计算(例如，在级数上进行计算，而不是在单个行上计算)，但我还没有找到一个好的示例来说明如何按列进行操作。) ->
浏览 1提问于2019-01-09得票数 4
回答已采纳
假设我将这个数据保存在我的目录中：import pandas as pd
col2= pd.Series(np.linspace(11, 20, 20))df = pd.DataFrame(data, columns= ["col1", "col2"])
df.to_csv("test.csv"
浏览 3提问于2021-11-29得票数 0
回答已采纳
我有一个系列，它有值和零，它在给定的时间点上保存当前读数(newv)。零表示给定的一组读数没有新的读数。我想用最后一个已知值(vals)来维护另一个系列。为此，您应该能够将保存当前值的系列中的非零值复制到具有最后一个已知值的值中，并且在读取当前值为零时(由此产生的vals)保留上一个已知值中的值。
例如。考虑到vals = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])和newv = pd.Series([0, 22, 0, 44,
浏览 1提问于2017-04-16得票数 1
回答已采纳
如果/where满足条件，如何将dataframe中的列分配为等于另一列？问题情况不是问题所在。doesn't matter,
['a','b','c','d','e','f','g','x','y']]=df[&#
浏览 5提问于2015-01-26得票数 2
回答已采纳
例如，我想为下面的矩阵计算列'a‘和'c’的加权和，并在字典w中定义权重。are not aligned"df.dot(pd.Series(w)) # This works
怎样才能只计算列子集上的点积？或者，人们可以在应用点操作之前选择感兴趣的<
浏览 0提问于2018-12-30得票数 5
回答已采纳
我没有几只熊猫DataFrames (比如a，b，c)是这样的：
另一个Dataframe (命名为x)，其行数等于上面所示的数据帧数：然后是带有a的dataframe a (bb_11)的第二列。然后是带有a的dataframe (cc_12)的第三列，依此类推。
对于dataframe b，我们应该使用x的第二行，即x[1][j] (其中j从0到3不等)。也就是说，我需要将第二次数据访问(b)的整个第一列乘以x[1][
浏览 0提问于2021-11-21得票数 1
回答已采纳
云服务器
ICP备案
对象存储
云点播
实时音视频
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号