如果我有一个DataFrame这样:pd.DataFrame({"name":"John","days":[[1,3,5,7]]})给出这个结构:daysname0[1,3,5,7]John如何展开成下面的？daysname01John13John25John37John 最佳答案 您可以使用df.itertuples遍历每一行，并使用列表理解将数据reshape为所需的形式:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"name":["John","Eric"],"days":[[1,3,5,7],[2,4]
如果我有一个DataFrame这样:pd.DataFrame({"name":"John","days":[[1,3,5,7]]})给出这个结构:daysname0[1,3,5,7]John如何展开成下面的？daysname01John13John25John37John 最佳答案 您可以使用df.itertuples遍历每一行，并使用列表理解将数据reshape为所需的形式:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"name":["John","Eric"],"days":[[1,3,5,7],[2,4]
我有一个如下所示的数据框x=pd.DataFrame({'user':['a','a','b','b'],'dt':['2016-01-01','2016-01-02','2016-01-05','2016-01-06'],'val':[1,33,2,1]})我想做的是在日期列中找到最小和最大日期，并展开该列以包含所有日期，同时为填写0val列。所以期望的输出是dtuserval02016-01-01a112016-01-02a3322016-01-03a032016-01-04a042016-01-05a052016-01-06a062016-01-01b072016-01-02b0
我有一个如下所示的数据框x=pd.DataFrame({'user':['a','a','b','b'],'dt':['2016-01-01','2016-01-02','2016-01-05','2016-01-06'],'val':[1,33,2,1]})我想做的是在日期列中找到最小和最大日期，并展开该列以包含所有日期，同时为填写0val列。所以期望的输出是dtuserval02016-01-01a112016-01-02a3322016-01-03a032016-01-04a042016-01-05a052016-01-06a062016-01-01b072016-01-02b0
如何将列中每个单词的首字母大写？顺便说一下，我正在使用pythonpandas。例如，Column1TheapplethePearGreentea我想要的结果是:Column1TheAppleThePearGreenTea 最佳答案 您可以使用str.title:df.Column1=df.Column1.str.title()print(df.Column1)0TheApple1ThePear2GreenTeaName:Column1,dtype:object另一个非常相似的方法是str.capitalize,但它只大写第一个字母
如何将列中每个单词的首字母大写？顺便说一下，我正在使用pythonpandas。例如，Column1TheapplethePearGreentea我想要的结果是:Column1TheAppleThePearGreenTea 最佳答案 您可以使用str.title:df.Column1=df.Column1.str.title()print(df.Column1)0TheApple1ThePear2GreenTeaName:Column1,dtype:object另一个非常相似的方法是str.capitalize,但它只大写第一个字母
我正在尝试对Pandas数据框的各列求和，当我在每一列中都有NaN时，我得到sum=0;根据文档，我预计sum=NaN。这是我得到的:In[136]:df=pd.DataFrame()In[137]:df['a']=[1,2,np.nan,3]In[138]:df['b']=[4,5,np.nan,6]In[139]:dfOut[139]:ab0141252NaNNaN336In[140]:df['total']=df.sum(axis=1)In[141]:dfOut[141]:abtotal014512572NaNNaN03369pandas.DataFrame.sum文档说“如果整
我正在尝试对Pandas数据框的各列求和，当我在每一列中都有NaN时，我得到sum=0;根据文档，我预计sum=NaN。这是我得到的:In[136]:df=pd.DataFrame()In[137]:df['a']=[1,2,np.nan,3]In[138]:df['b']=[4,5,np.nan,6]In[139]:dfOut[139]:ab0141252NaNNaN336In[140]:df['total']=df.sum(axis=1)In[141]:dfOut[141]:abtotal014512572NaNNaN03369pandas.DataFrame.sum文档说“如果整
我有一个带有pandasMultiIndex的Dataframe:In[1]:importpandasaspdIn[2]:multi_index=pd.MultiIndex.from_product([['CAN','USA'],['total']],names=['country','sex'])In[3]:df=pd.DataFrame({'pop':[35,318]},index=multi_index)In[4]:dfOut[4]:popcountrysexCANtotal35USAtotal318然后我从该DataFrame中删除一些行:In[5]:df=df.query('
我有一个带有pandasMultiIndex的Dataframe:In[1]:importpandasaspdIn[2]:multi_index=pd.MultiIndex.from_product([['CAN','USA'],['total']],names=['country','sex'])In[3]:df=pd.DataFrame({'pop':[35,318]},index=multi_index)In[4]:dfOut[4]:popcountrysexCANtotal35USAtotal318然后我从该DataFrame中删除一些行:In[5]:df=df.query('
