我想要:df[['income_1','income_2']]*df['mtaz_proportion']返回这些列乘以df['mtaz_proportion']这样我就可以设置了df[['mtaz_income_1','mtaz_income_2']]=df[['income_1','income_2']]*df['mtaz_proportion']但我得到:income_1income_2012345678910111213141516170NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...1NaNNaNN

我有一个Pandas数据框，df_test。它包含一个“大小”列，它表示以字节为单位的大小。我使用以下代码计算了KB、MB和GB:df_test=pd.DataFrame([{'dir':'/Users/uname1','size':994933},{'dir':'/Users/uname2','size':109338711},])df_test['size_kb']=df_test['size'].astype(int).apply(lambdax:locale.format("%.1f",x/1024.0,grouping=True)+'KB')df_test['size_mb'

我有一个Pandas数据框，df_test。它包含一个“大小”列，它表示以字节为单位的大小。我使用以下代码计算了KB、MB和GB:df_test=pd.DataFrame([{'dir':'/Users/uname1','size':994933},{'dir':'/Users/uname2','size':109338711},])df_test['size_kb']=df_test['size'].astype(int).apply(lambdax:locale.format("%.1f",x/1024.0,grouping=True)+'KB')df_test['size_mb'

我正在尝试使用以下代码在pandas数据框中按索引号删除多列(我的数据集中的第2列和第70列，分别索引为1和69):df.drop([df.columns[[1,69]]],axis=1,inplace=True)我收到以下错误:TypeError:unhashabletype:'Index'在我的代码中，[1,69]被突出显示:Expectedtype'Integral',got'list[int]'instead下面的代码完成了我希望它成功完成的工作，但是在两行重复代码上(首先删除col索引69，然后删除1，并且顺序确实很重要，因为删除较早的列会更改后面列的索引)。我以为我可以简单

我正在尝试使用以下代码在pandas数据框中按索引号删除多列(我的数据集中的第2列和第70列，分别索引为1和69):df.drop([df.columns[[1,69]]],axis=1,inplace=True)我收到以下错误:TypeError:unhashabletype:'Index'在我的代码中，[1,69]被突出显示:Expectedtype'Integral',got'list[int]'instead下面的代码完成了我希望它成功完成的工作，但是在两行重复代码上(首先删除col索引69，然后删除1，并且顺序确实很重要，因为删除较早的列会更改后面列的索引)。我以为我可以简单

我有以下数据框:df=pandas.DataFrame([{'c1':3,'c2':10},{'c1':2,'c2':30},{'c1':1,'c2':20},{'c1':2,'c2':15},{'c1':2,'c2':100}])或者，以人类可读的形式:c1c2031012302120321542100以下排序命令按预期工作:df.sort(['c1','c2'],ascending=False)输出:c1c2031042100123032152120但是下面的命令:df.sort(['c1','c2'],ascending=[False,True])结果c1c22120321512

我有以下数据框:df=pandas.DataFrame([{'c1':3,'c2':10},{'c1':2,'c2':30},{'c1':1,'c2':20},{'c1':2,'c2':15},{'c1':2,'c2':100}])或者，以人类可读的形式:c1c2031012302120321542100以下排序命令按预期工作:df.sort(['c1','c2'],ascending=False)输出:c1c2031042100123032152120但是下面的命令:df.sort(['c1','c2'],ascending=[False,True])结果c1c22120321512

有没有一种方法可以编写一个在DataFrame.agg方法中使用的聚合函数，它可以访问多个正在聚合的数据列？典型的用例是加权平均、加权标准差函数。我希望能够写出类似的东西defwAvg(c,w):return((c*w).sum()/w.sum())df=DataFrame(....)#dfhascolumnscandw,iwantweightedaverage#ofcusingwasweight.df.aggregate({"c":wAvg})#andsomehowtellittousewcolumnasweights... 最佳答案

有没有一种方法可以编写一个在DataFrame.agg方法中使用的聚合函数，它可以访问多个正在聚合的数据列？典型的用例是加权平均、加权标准差函数。我希望能够写出类似的东西defwAvg(c,w):return((c*w).sum()/w.sum())df=DataFrame(....)#dfhascolumnscandw,iwantweightedaverage#ofcusingwasweight.df.aggregate({"c":wAvg})#andsomehowtellittousewcolumnasweights... 最佳答案

我有一个带有一列的PandasDataFrame:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"teams":[["SF","NYG"]for_inrange(7)]})teams0[SF,NYG]1[SF,NYG]2[SF,NYG]3[SF,NYG]4[SF,NYG]5[SF,NYG]6[SF,NYG]如何将这一列列表分成两列？想要的结果:team1team20SFNYG1SFNYG2SFNYG3SFNYG4SFNYG5SFNYG6SFNYG 最佳答案 您可以将DataFrame构造函数与由to_list创建