我想将多个列添加到pandasDataFrame并将它们设置为等于现有列。有没有简单的方法可以做到这一点？在R中我会这样做:df在pandas中，这会导致KeyError:"['b''c']notinindex":df=pd.DataFrame({'a':np.arange(1,6)})df[['b','c']]=df.a 最佳答案 你可以使用.assign()方法:In[31]:df.assign(b=df['a'],c=df['a'])Out[31]:abc01111222233334444555或者更有创意的方法:In[41]

我有一个列表如下，remove_words=['abc','deff','pls']以下是我拥有的列名称为“string”的数据框data['string']0abcstackoverflow1abc1232deffcomedy3definitely4plslkjh5pls1234我想检查pandasdataframe列中remove_words列表中的单词，并删除pandasdataframe中的这些单词。我想检查单独出现的单词而不与其他单词一起出现。例如，如果pandasdf列中有'abc'，请将其替换为''，但如果它出现在abc123中，我们需要保持原样。这里的输出应该是，dat

在我的DataFrame中，我希望将特定列的值剪裁在0到100之间。例如，给定以下内容:ab01090120150230-30我想得到:abc0109090120150100230-300我知道在Pandas中，某些算术运算是跨列进行的。例如，我可以像这样将b列中的每个数字加倍:>>>df["c"]=df["b"]*2>>>dfabc01090180120150300230-30-60然而，这不适用于内置函数，如min和max:>>>df["c"]=min(100,max(0,df["b"]))ValueError:ThetruthvalueofaSeriesisambiguous.U

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

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

我有两个包含相同列的DataFrame；一个id，一个date和一个str:df1=pd.DataFrame({'id':['1','2','3','4','10'],'date':['4','5','6','7','8'],'str':['a','b','c','d','e']})df2=pd.DataFrame({'id':['1','2','3','4','12'],'date':['4','5','6','7','8'],'str':['A','B','C','D','Q']})我想在id和date列上加入这两个数据集，并创建一个结果列，它是str的串联:df3=pd.Data

你好，我有一个问题，我无法实现解决方案。我有以下两个数据框:>>>df1ABdate1101-20162102-20171203-20172204-2020>>>df2AB01-201602-201703-201704.2020110.100.220.550.77210.200.120.990.125120.130.150.150.245220.330.10.8880.64我想要的是跟随DataFrame:>>>df3ABdatevalue1101-20160.102102-20170.121203-20170.152204-20200.64我已经尝试过以下:summarize_dat