以下面的代码为例： for col in df:
print(df[col].unique()) 它将打印col下的每个唯一字符串/值，而不是df中的每一行。这是我想要的，但不是真的。我想做的是迭代地获取与第一个唯一col值相关联的所有行，对它们执行一些代码，然后移到第二个唯一</em
浏览 11提问于2021-09-01得票数 1
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我有机器学习excel文件(>30k行，845列)，并希望检查列值(培训值)。如果将不同的训练值分配给相同的属性列12-849，那么机器学习就会陷入混乱。由于字典只能有一个键，而且我希望多个条目具有相同的训练值分配，所以它不是一个选项。
什么是有效的选项迭代这样一个大的文件，检查错误的条目和颜色代码错误的分配(不同的名称与相同的</
浏览 2提问于2022-01-27得票数 -2
我想要操作数据帧，以便包含相同其他数字的列成为一列，其中如果另一个数字出现在每行中，则该值与另一个数字相同，否则它将变为零。例如，我希望上面的数据帧看起来像这样 ..1 ..2 ..3 0 2 0 1 0 0 数据帧的第一行是1，因为原始数据帧的第一行中的值都是第一列的第二行是0，因为该行中有1和0。以下是一些
浏览 9提问于2021-01-20得票数 0
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下面的Pandas DataFrame df有5列，显示颜色，而索引数位于最左边的黑色。注意最后两列(我们称它们为col4和col5)具有静态数字，表示数据的一个段、组或块。其他组(改变这两列中的静态数字)被隐藏在屏幕截图中。
如何选择在第三列(称为)中(称为col3)中具有最大值的</em
浏览 6提问于2021-02-04得票数 0
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我正在尝试对Pandas中的分组数据执行操作。对于基于变量"atable“和"column”的每个组，我想遍历各行，看看Include "Yes“的变量"value”的值的总和是否等于Include "No“的变量"value”的值的总和，只有在Include对该<em
浏览 19提问于2019-02-12得票数 0
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+|111111111| aa| null| XXX|在上面所示的示例中，预期的输出是Index，因为第一行的Index等于1，第二行的Index为null。
浏览 0提问于2019-08-05得票数 4
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我想随机抽取数据中的10个组，但是我被这个错误困住了。如果我想在随机选择之前申请一个组，我能做什么？我尝试以下方法：random_selection=tot_groups.groupby('query_col').apply(lambda x: x.sample(3)) random_selection=tot_groups.groupby('query_col').sample(n=10)
错误：ValueError: Cannot take a
浏览 7提问于2022-02-08得票数 1
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这可能是一个微不足道的问题，但我仍然在努力弄清楚pandas/numpy。因此，在开始时，我有列group_id和col1-col3的值。然后，对于每一行，如果col1、col2或col3的值为1，则"A“为NaN，否则该值基于公式(与此处无关，因此我将一些数字放在适当的位置)。)
但是对于
浏览 0提问于2017-01-04得票数 9
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我很难能够更改一列中的所有值，而另一列具有与需要更改的值相关联的唯一ID。例如..。xb z 我需要能够检查col2包含“none”的位置，然后将col2中的所有值更改为“none”，其中col1等于“b”。请记住，我在示例中提供的值不是真正<em
浏览 16提问于2021-11-06得票数 0
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我有一个数据框，里面有评论，我想知道每个评论中有多少个特定的单词。例如，dataframe是这样的： ['good food', 'great staff', 'great food and great staff'] 如果我搜索单词'great‘，结果应该是一个添加的
浏览 8提问于2019-05-17得票数 0
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我需要检查一个特定的值在pandas dataframe列中是否多次存在。这是基本的代码； try:
# if row
浏览 1提问于2019-07-12得票数 1
在pandas中，如果条件值出现一次，我会分析组。我已经在下面的第一步中包含了一个样例数据帧，试图识别这样的组。因此，假设在下面的数据框中，我希望过滤原始数据框中曾经具有大于6的花冠长度的虹膜物种。在最后一个命令中，我正在计算具有大于6的花冠长度的独特物种组的</em
浏览 0提问于2020-10-10得票数 0
我听说这意味着，中位数不是计算缺失值的最佳方法，为什么会这样呢？在我的场景中，我有这样的数据A|2,A|4,B|NaN,C|9,如果使用平均计算，数据将是A|2,A|4,B|7.3,C|9,这对品牌B来说是有意义的，但如果品牌A是7.3，那就没有意义了，因为品牌A的价值大约在2和8左右，还有其他
浏览 0提问于2018-09-02得票数 2
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我有一个像这样的1k+列的dataframe (我剪了它)。我想迭代数据并逐行检查值是否为True，然后将其分配给Incident Type。for index,rows in df3.iterrows():
if df3.loc[index, #current column ] = True:
浏览 0提问于2021-08-06得票数 0
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我的问题是:在这方面，没有重复是否意味着与唯一的指数相同？这个索引是针对两列的，我如何容易地检查重复的值？
任何帮助都将不胜感激。
浏览 3提问于2015-02-17得票数 0
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我正在尝试过滤我的pandas数据框，以便它保留这些行在任何数据框的列中具有前两个值之一的行。下面是一个示例：d=
浏览 0提问于2020-06-29得票数 1
我正在尝试将一堆csvs加载到数据库中，并希望从这些具有"-“值的表中删除任何行。我试图在折叠链接中执行相同的操作，但是使用可迭代而不是预先确定的列，因为我不知道哪些表和列将具有以下值：
for doc in fList:
浏览 2提问于2018-01-15得票数 0
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exTab --------------------------------- 7 val2 val6 val0如何使用SQL (对mySQL)只返回在col1中具有相同值的倍数、在</
浏览 6提问于2017-10-22得票数 0
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我有一些代码可以帮助我预测一些缺失的values.This是代码 from datawig import SimpleImputerpredictions = imputer.predict(df_test) 在此之后，我得到了比原始数据帧行数更少的新数据帧，我如何将预测中获得的值插入到原始数据帧中，或者有一种方法可以使用所有
浏览 13提问于2019-05-14得票数 1
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2回答
是否可以指定groupby()调用在apply() lambda函数中使用组名？类似于如果我遍历组，我可以通过以下元组分解获得组键： printgroup_nametemp_dataframe.groupby(level=0,axis=0).apply(lambda group
浏览 0提问于2015-09-08得票数 29
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