我认为这是一个简单的修复，我不确定我遗漏了什么。我有一个这样的数据框:indexc1c2c32015-03-0701:27:05FalseFalseTrue2015-03-0701:27:10FalseFalseTrue2015-03-0701:27:15FalseFalseFalse2015-03-0701:27:20FalseFalseTrue2015-03-0701:27:25FalseFalseFalse2015-03-0701:27:30FalseFalseTrue我想删除c3中所有包含False的行。c3是一个dtype=bool。我一直遇到问题，因为它是boolean值而
与我能找到的所有其他问题不同，我不想从同类Numpy数组创建DataFrame，也不想将结构化数组转换为DataFrame。我想要的是从每个列的单独一维Numpy数组创建一个DataFrame。我尝试了明显的DataFrame({"col":nparray,"col":nparray})，但这显示在我个人资料的顶部，所以它一定是在做一些非常慢的事情。据我了解，PandasDataFrames是用纯Python实现的，其中每一列都由一个Numpy数组支持，所以我认为有一种有效的方法可以做到这一点。我实际上想做的是从Cython有效地填充DataFrame。Cython具有允许高效访问Nu
我正在尝试构建一个GeoJSONobject.我的输入是一个包含地址列、纬度列和经度列的csv。然后，我从坐标中创建了Shapely点，将它们缓冲给定半径，并通过映射选项获取坐标字典-到目前为止，一切顺利。然后，引用thisquestion之后，我编写了以下函数来获取一系列词典:defmake_geojson(row):return{'geometry':row['geom'],'properties':{'address':row['address']}}我这样应用它:data['new_output']=data.apply(make_geojson,axis=1)我的结果列中充满
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion精简版对于pandasDataframe.__getitem__()，允许的输入是什么(真正的输入类型)，函数产生的结果是什么？详情问题描述我想编写充分利用DataFrame[]的代码，本质上是Dataframe.__getitem__()。为此，我想要有关输入/返回结果的信息，详细信息可在API页面上找到，尽管该方法在该页面上不可用。到目前为止已经做了什么来解决它我
我正在使用下面的代码importseabornassnsg=sns.FacetGrid(dataframe,col='A',hue='A')g.map(plt.plot,'X','Y1')plt.show()制作这样的seaborn切面图:现在我想在这个图中添加另一行，在y轴上使用不同的变量，称之为Y2。结果应该类似于垂直堆叠由获得的两个图g=sns.FacetGrid(dataframe,col='A',hue='A')g.map(plt.plot,'X','Y1')plt.show()g=sns.FacetGrid(dataframe,col='A',hue='A')g.map(p
我刚刚发现了Pandas的强大功能，我喜欢它，但我无法弄清楚这个问题:我有一个DataFramedf.head():lonlathfilenametime019.96121680.617627-0.077165600482002-05-1512:59:31.717467119.92391680.614847-0.018689600482002-05-1512:59:31.831467219.84939680.609257-0.089205600482002-05-1512:59:32.059467319.83077680.6078570.076485600482002-05-1512:
这个问题在这里已经有了答案:Meltingapandasdataframe(4个答案)Stackingdataframecolumns(Pandas)(1个回答)关闭4年前。我必须找到使用现有DataFrame创建新DataFrame的最佳方法。查看此链接以获得完整代码:jdoodle.com/a/xKP我有这种数据框:df=pd.DataFrame({'length':[112,214,52,88],'views':[10000,50000,25000,5000],'click':[55,64,85,9]},index=['id1','id2','id3','id4'])clickl
在multiindexpandasdataframe中，我想访问第二个索引的last元素以获取第一个索引的所有值。第二个索引中的级别数根据第一个索引的值而变化。我浏览了pandasmultiindexdocumentation但找不到能做到这一点的任何东西。例如，对于下面的数据框:arrays=[['bar','bar','baz','foo','foo','foo','qux'],['one','two','one','one','two','three','one']]tuples=list(zip(*arrays))index=pd.MultiIndex.from_tuples(
我在这里感觉到一些奇怪的pandas行为。我有一个看起来像的数据框df=pd.DataFrame(columns=['Col1','Col2','Col3'],index=[('1','a'),('2','a'),('1','b'),('2','b')])In[14]:dfOut[14]:Col1Col2Col3(1,a)NaNNaNNaN(2,a)NaNNaNNaN(1,b)NaNNaNNaN(2,b)NaNNaNNaN我可以设置任意元素的值In[15]:df['Col2'].loc[('1','b')]=6In[16]:dfOut[16]:Col1Col2Col3(1,a)NaNN
(本题可单独阅读，但为:TimeseriesfromCSVdata(Timestampandevents)的续集)我想使用python的pandas模块(参见下面的链接)通过时间序列表示来可视化CSV数据(来自2个文件)。df1的示例数据:TIMESTAMPeventid02017-03-2002:38:24112017-03-2105:59:41122017-03-2312:59:58132017-03-2401:00:07142017-03-2703:00:131“eventid”列始终包含值1，我试图显示数据集中每一天的事件总和。第二个数据集df0具有相似的结构，但仅包含零:df
