谁能看出为什么这不起作用？它正在尝试做；如果列名包含文本“Andy”，则创建一个名为Andy的列并将该行设置为1df.loc[df['Name'].str.contains(['Andy']),'Andy']=1 最佳答案 你必须删除列表，只需要字符串:df.loc[df['Name'].str.contains('Andy'),'Andy']=1对于|的多个值(value)链:df.loc[df['Name'].str.contains('Andy|Andrew'),'Andy']=1
我有这个系列:printseries.head()printtype(series)printseries.indexyear199236.222222199353.200000199449.400000199534.571429199639.200000Name:ranking,dtype:float64Int64Index([1992,1993,1994,1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014],dtype='int64',
我还没有找到答案的简单问题:给定一个pandas系列，我认为Series.unique()给出的值的顺序是它们在系列中首次遇到的顺序，不是任何排序排序。IE。frompandasimportSeriess=Series(['b','b','b','a','a','b'])s.unique()>>>array(['b','a'],dtype=object)这是我希望我的应用程序的行为，但是有人可以告诉我是否可以保证获得此订单吗？文档不清楚。 最佳答案 是的，这通常是正确的。pandas对象有有序的索引，行不会重新排列，直到你告诉他们这
我还没有找到答案的简单问题:给定一个pandas系列，我认为Series.unique()给出的值的顺序是它们在系列中首次遇到的顺序，不是任何排序排序。IE。frompandasimportSeriess=Series(['b','b','b','a','a','b'])s.unique()>>>array(['b','a'],dtype=object)这是我希望我的应用程序的行为，但是有人可以告诉我是否可以保证获得此订单吗？文档不清楚。 最佳答案 是的，这通常是正确的。pandas对象有有序的索引，行不会重新排列，直到你告诉他们这
关于以下系列:01411161507178114111384360092141112373218031411167606146414111247801405141115933132761411131745474714111518314548141115248775891411137160544Name:my_series,dtype:int64此命令(转换为时间戳、本地化并转换为EST)有效:pd.to_datetime(my_series,unit='ms').apply(lambdax:x.tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern'))但是
关于以下系列:01411161507178114111384360092141112373218031411167606146414111247801405141115933132761411131745474714111518314548141115248775891411137160544Name:my_series,dtype:int64此命令(转换为时间戳、本地化并转换为EST)有效:pd.to_datetime(my_series,unit='ms').apply(lambdax:x.tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern'))但是
我有一个非常大的数据框df，看起来像:IDValue1Value213453.233213552.23223461.01134568.9322我有一个包含IDID_list子集的列表。对于ID_list中包含的ID，我需要有一个df的子集。目前，我正在使用df_sub=df[df.ID.isin(ID_list)]来做这件事。但这需要很多时间。ID_list中包含的ID没有任何规律，因此不在一定范围内。(而且我需要对许多类似的数据帧应用相同的操作。我想知道是否有更快的方法来做到这一点。如果将ID作为索引会有很大帮助吗？谢谢! 最佳答案
我有一个非常大的数据框df，看起来像:IDValue1Value213453.233213552.23223461.01134568.9322我有一个包含IDID_list子集的列表。对于ID_list中包含的ID，我需要有一个df的子集。目前，我正在使用df_sub=df[df.ID.isin(ID_list)]来做这件事。但这需要很多时间。ID_list中包含的ID没有任何规律，因此不在一定范围内。(而且我需要对许多类似的数据帧应用相同的操作。我想知道是否有更快的方法来做到这一点。如果将ID作为索引会有很大帮助吗？谢谢! 最佳答案
我从pandas函数中得到了这样的输出文件。Series([],name:column,dtype:object)311race317genderName:column,dtype:object我正在尝试仅使用第二列获得输出，即racegender通过删除顶部和底部的行，第一列。我该怎么做？ 最佳答案 DataFrame/Series.to_string这些方法有多种参数，允许您配置打印时显示的信息内容和方式。默认Series.to_string有name=False和dtype=False，所以我们额外指定index=False:
我从pandas函数中得到了这样的输出文件。Series([],name:column,dtype:object)311race317genderName:column,dtype:object我正在尝试仅使用第二列获得输出，即racegender通过删除顶部和底部的行，第一列。我该怎么做？ 最佳答案 DataFrame/Series.to_string这些方法有多种参数，允许您配置打印时显示的信息内容和方式。默认Series.to_string有name=False和dtype=False，所以我们额外指定index=False:
