例如，如果我有这样的家庭住址:71PilgrimAvenue,ChevyChase,MD在名为“地址”的列中。我想将其分别拆分为“街道”、“城市”、“州”列。使用Pandas实现这一目标的最佳方法是什么？我试过df[['street','city','state']]=df['address'].findall(r"myregex")。但我得到的错误是使用可迭代设置时必须具有相等的len键和值。谢谢你的帮助:) 最佳答案 您可以使用split通过正则表达式,\s+(,和一个或多个空格):#borrowingsamplefrom`Al

这个问题非常与another相关，我什至会使用这个问题上非常有用的公认解决方案中的示例。这是已接受解决方案的示例(归功于unutbu):importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'A':'foobarfoobarfoobarfoofoo'.split(),'B':'oneonetwothreetwotwoonethree'.split(),'C':np.arange(8),'D':np.arange(8)*2})print(df)#ABCD#0fooone00#1barone12#2footwo24#3barthree36#4foo

我正在尝试根据两个条件为Pandas数据框的点着色。示例:IFvalueofcol1>aANDvalueofcol2-valueofcol3我现在已经尝试了很多不同的方法，但我在网上找到的所有内容都只取决于一个条件。我的示例代码总是引发错误:ThetruthvalueofaSeriesisambiguous.Usea.empty,a.bool(),a.item(),a.any()ora.all().这是代码。尝试了多种变体但均未成功。df=pd.DataFrame()df['A']=range(10)df['B']=range(11,21,1)df['C']=range(20,10,-

我有一个如下所示的Pandas数据框:codes1[71020]2[77085]3[36415]4[99213,99287]5[99233,99233,99233]我正在尝试将df['codes']中的列表拆分为列，如下所示:code_1code_2code_3171020277085336415499213992875992339923399233没有值的列(因为列表不是那么长)用空白或NaN或其他东西填充。我见过像thisone这样的答案和其他类似的方法，虽然它们在等长列表上工作，但当我尝试在不等长列表上使用这些方法时，它们都会抛出错误。有什么好的方法吗？

我有一个数据框，在“xpos”、“ypos”的行和列中有连续的像素坐标，我想计算连续像素之间每条路径的角度(以度为单位)。目前我有下面介绍的解决方案，它工作正常并且我的文件大小足够快，但遍历所有行似乎不是pandas的方法。我知道如何将一个函数应用于不同的列，以及如何将函数应用于不同的列行，但不知道如何将两者结合起来。这是我的代码:fix_df=pd.read_csv('fixations_out.csv')#wyliczaniekątasakadytemp_list=[]forcount,rowindf.iterrows():x1=row['xpos']y1=row['ypos']t

我正在尝试提取数据框中的第7到第14列。然而df[0:3]只给出第1到第3行。有谁知道如果我想找出列应该怎么做？我知道如何使用诸如df['a']之类的列名，但由于名称太多，我只想输入类似df[,7的内容:14]在R中。提前致谢。 最佳答案 看来我找到了....通过使用iloc..df.iloc[:,your_col_index] 关于python-选择pandas数据框中的多列，列索引为序号，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https:

我觉得我可能没有想到一些显而易见的事情。我想放在同一个图中，即数据框每一列的箱形图，在x轴上我有列的名称。在seaborn.boxplot()中，每一列都等于groupby。在pandas我会做df=pd.DataFrame(data=np.random.random(size=(4,4)),columns=['A','B','C','D'])df.boxplot()产生现在我想在seaborn中得到同样的东西。但是当我尝试sns.boxplot(df)时，我只得到一个分组的箱线图。我如何在seaborn中重现相同的图形？ 最佳答案

如果我有如下两列:OriginDestinationChinaUSAChinaTurkeyUSAChinaUSATurkeyUSARussiaRussiaChina我将如何执行标签编码，同时确保Origin列的标签与目标列中的标签相匹配，即OriginDestination010310101021如果我分别对每一列进行编码，那么算法会认为第1列中的中国与第2列中的中国不同，但事实并非如此 最佳答案 堆栈df.stack().pipe(lambdas:pd.Series(pd.factorize(s.values)[0],s.inde

我有一个带有dtype的numpy结构化数组，例如:A=numpy.empty(10,dtype=([('segment','我知道我可以创建一个面具，例如:A[A['segment']==42]=...有没有办法在多列上创建掩码？例如(我知道这行不通，但我希望它行得通):A[A['segment']==42andA['material']==5]=... 最佳答案 您可以使用&运算符代替and:A[(A['segment']==42)&(A['material']==5)]请注意，需要额外的括号。

我尝试在大型pandas数据框中对包含分类数据("is"和“否”)的多个列进行编码。完整的数据框包含400多列，因此我正在寻找一种方法来对所有需要的列进行编码，而不必对它们进行逐一编码。我使用Scikit-learnLabelEncoder对分类数据进行编码。不必对数据帧的第一部分进行编码，但是我正在寻找一种方法来直接对包含分类日期的所有所需列进行编码，而无需拆分和连接数据帧。为了展示我的问题，我首先尝试在数据框的一小部分上解决它。然而，卡在数据拟合和转换的最后部分，并得到一个ValueError:badinputshape(4,3)。我运行的代码:#Createasimpledata