我有几个数据框。数据框#1FeatureCoeffa0.5b0.3c0.35d0.2数据框#2FeatureCoeffa0.7b0.2y0.75x0.1我想合并这个数据框并获得以下数据框:Feature|DF1|DF2a11b11c10d10y01x01我知道我可以做一个outermerge但我不知道如何从那里移动以获得我上面展示的最终数据帧。有什么想法吗？ 最佳答案 使用concat+get_dummiesu=pd.concat([df1,df2],axis=0,keys=['DF1','DF2'])pd.get_dummies(

我有以下df:code.role.persons123.Janitor.3123.Analyst.2321.Vallet.2321.Auditor.5第一行表示我有3个人扮演看门人的角色。我的问题是我需要为每个人安排一行。我的df应该是这样的:df:code.role.persons123.Janitor.3123.Janitor.3123.Janitor.3123.Analyst.2123.Analyst.2321.Vallet.2321.Vallet.2321.Auditor.5321.Auditor.5321.Auditor.5321.Auditor.5321.Auditor.5

我正在尝试使用以下代码计算NaN在数据框的一列中出现的次数:count=enron_df.loc['salary'].count('NaN')但是每次我运行这个我都会得到以下错误:KeyError:'LevelNaNmustbesameasname(None)'我在网上搜索了很多，试图找到解决方案，但无济于事。 最佳答案 如果NaN是missingvalues:enron_df=pd.DataFrame({'salary':[np.nan,np.nan,1,5,7]})print(enron_df)salary0NaN1NaN21.

所有datatypesinpyspark.sql.typesare:__all__=["DataType","NullType","StringType","BinaryType","BooleanType","DateType","TimestampType","DecimalType","DoubleType","FloatType","ByteType","IntegerType","LongType","ShortType","ArrayType","MapType","StructField","StructType"]我必须编写一个返回元组数组的UDF(在pyspark中)

我有一个数据框:col1col2a0b1c1d0c1d0在'col2'上，我只想保留顶部的第一个1并将第一个下面的每个1替换为0，输出为:col1col2a0b1c0d0c0d0非常感谢。 最佳答案 你可以找到第一个1的索引，并将其他设置为0:mask=df['col2'].eq(1)df.loc[mask&(df.index!=mask.idxmax()),'col2']=0要获得更好的性能，请参阅Efficientlyreturntheindexofthefirstvaluesatisfyingconditioninarray.

数据帧df中的某些列df.column存储为int64数据类型。取值全为1或0。有没有办法用boolean值替换这些值？ 最佳答案 df['column_name']=df['column_name'].astype('bool')例如:importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.random_integers(0,1,size=5),columns=['foo'])print(df)#foo#00#11#20#31#41df['foo']=df['foo'].a

我想知道是否可以在调试时(第一张图片)在VSCode中显示Pandas数据框，因为它在PyCharm中显示(第二张图片)？感谢您的帮助。df在vscode中打印:df在pycharm中打印: 最佳答案 截至January2021release在python扩展中，您现在可以在调试nativepython程序时使用内置数据查看器查看pandas数据帧。当程序在断点处暂停时，右键单击变量列表中的数据框变量并选择“在数据查看器中查看值” 关于python-在VSCode中漂亮地打印pandas

我想将具有不同列的数据帧存储到一个hdf5文件中(在下面找到数据类型的摘录)。In[1]:mydfOut[1]:endTimeuint32distancefloat16signaturecategoryanchorNamecategorystationListobject在转换某些列(上面摘录中的signature和anchorName)之前，我使用了如下代码来存储它(效果很好):path='tmp4.hdf5'key='journeys'mydf.to_hdf(path,key,mode='w',complevel=9,complib='bzip2')但它不适用于类别，然后我尝试了以

我遇到了以下对行和列标题进行排序的问题。这里是重现这个的方法:X=pd.DataFrame(dict(x=np.random.normal(size=100),y=np.random.normal(size=100)))A=pd.qcut(X['x'],[0,0.25,0.5,0.75,1.0])#createafactorB=pd.qcut(X['y'],[0,0.25,0.5,0.75,1.0])#createanotherfactorg=X.groupby([A,B])['x'].mean()#doatwo-waybucketingprintg#thisgivesthefollo

我有两个较大的(提供了片段)pandasDateFrame，它们具有不相等的日期作为索引，我希望将它们合并为一个:NAB.AXCBA.AXCloseVolumeCloseVolumeDateDate2009-06-0536.5149629002009-06-0821.9502009-06-0436.7955288002009-06-0521.9589170002009-06-0336.8051165002009-06-0422.21187236002009-06-0236.3353037002009-06-0323.11116438002009-06-0136.165625500200