我有一个包含很多列的DataFrame。现在，我有一个条件可以测试其中的某些列，如果该列集中的任何一个不为零。有没有更优雅的方法将该条件应用于列的子集？我当前的代码是:df['indicator']=((df['col_1']!=0)|(df['col_2']!=0)|(df['col_3']!=0)|(df['col_4']!=0)|(df['col_5']!=0))我一直在寻找类似这样的伪代码:columns=['col_1','col_1','col_2','col_3','col_4','col_5']df['indicator']=df.any(columns,lambdav
我有这个数据框df=pd.DataFrame([["2017-01-14",1],["2017-01-14",30],["2017-01-16",216],["2017-02-17",23],["2017-02-17",2],["2017-03-19",745],["2017-03-19",32],["2017-03-20",11],["2017-03-20",222],["2017-03-21",4]],columns=["date","payout_value"])要按我使用的日期汇总payout_value:df_daily=df.groupby('date').agg(['su
我的pandas/numpy生疏了，感觉自己写的代码效率低下。我正在Python3.x中初始化一个numpy零数组，长度为1000。为了我的目的，这些只是整数:importnumpyasnparray_of_zeros=np.zeros((1000,),)我还有下面的DataFrame(比我的实际数据小很多)importpandasaspddict1={'start':[100,200,300],'end':[400,500,600]}df=pd.DataFrame(dict1)print(df)####startend##0100400##1200500##2300600DataFr
我知道两种向pandasdataframe添加新列的方法df_new=df.assign(new_column=default_value)和df[new_column]=default_value第一个不会在原地添加列，但第二个会。那么，哪种使用效率更高呢？除了这两个，还有比这更有效的方法吗？ 最佳答案 我认为第二个，assign如果想要漂亮的代码女巫链接所有功能，则使用-一行代码:df=pd.DataFrame({'A':np.random.rand(10000)})default_value=10In[114]:%timeit
有什么快速的方法可以实现下面的输出吗？输入:CodeItems123eq-hk456ca-eu;tp-lbe789ca-us321go-ch654ca-au;go-au987go-jp147co-ml;go-ml258ca-us369ca-us;ca-my741ca-us852ca-eu963ca-ml;co-ml;go-ml输出:Codeeqcagocotp123hk456eulbe789us321ch654auau987jp147mlml258us369us,my741us852eu963mlmlml我再次遇到循环和非常丑陋的代码以使其工作。如果有一种优雅的方式来实现这一点，请问？
我有一个数据框df:data={'id':[12,112],'idlist':[[1,5,7,12,112],[5,7,12,111,113]]}df=pd.DataFrame.from_dict(data)看起来像这样:ididlist012[1,5,7,12,112]1112[5,7,12,111,113]我需要检查id是否在idlist中，然后选择或标记它。我尝试了以下变体并收到注释错误:df=df.loc[df.id.isin(df.idlist),:]#TypeError:unhashabletype:'list'df['flag']=df.where(df.idlist.i
我有一个11gb的json文件，我无法在pandas中加载它。(来源:http://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/)上述链接中的元数据是我正在使用的文件。元数据:元数据包括描述、价格、销售排名、品牌信息和共同购买链接:它具有以下模式-{"asin":"0000031852","title":"GirlsBalletTutuZebraHotPink","price":3.17,"imUrl":"http://ecx.images-amazon.com/images/I/51fAmVkTbyL._SY300_.jpg","related":{"also_bou
我是pandas的新手，现在我不知道如何安排我的时间序列，看看它:date&timeofconnection19/06/201712:3919/06/201712:4019/06/201713:1120/06/201712:0220/06/201712:0421/06/201709:3221/06/201718:2321/06/201718:5121/06/201719:0821/06/201719:5022/06/201713:2222/06/201713:4122/06/201718:0123/06/201716:1823/06/201717:0023/06/201719:2523
type(Table)pandas.core.frame.DataFrameTable=====================Column1Column2Column302311521231195256122223243145459154415125873对于任何熟悉pandas的人，我将如何使用.groupby()方法构建一个多值字典？我希望输出类似于这种格式:{0:[(23,1)]1:[(5,2),(2,3),(19,5)]#etc...}其中Col1值表示为键，相应的Col2和Col3是为每个Col1键。我的语法只适用于将一列汇集到.groupby()中:Table.group
如何找到Pandas系列中某个值的最后出现索引？例如，假设我有一个如下所示的系列:s=pd.Series([False,False,True,True,False,False])我想找到True值的最后一个索引(即索引3)，你会怎么做？ 最佳答案 使用last_valid_index:s=pd.Series([False,False,True,True,False,False])s.where(s).last_valid_index()输出:3使用@user3483203示例s=pd.Series(['dog','cat','fis
