我正在使用Flask，但这可能适用于很多类似的框架。我构建了一个Pandas数据框，例如@app.route('/analysis/')defanalysis(filename):x=pd.DataFrame(np.random.randn(20,5))returnrender_template("analysis.html",name=filename,data=x)模板analysis.html看起来像{%extends"base.html"%}{%blockcontent%}{{name}}{{data}}{%endblock%}这可行，但输出看起来很糟糕。它不使用换行符等。我玩
这是我的DataFrame，应该重复5次:>>>x=pd.DataFrame({'a':1,'b':2},index=range(1))>>>xab012我想要这样的结果:>>>x.append(x).append(x).append(x)ab012012012012但是必须有比追加4次更聪明的方法。实际上，我正在处理的DataFrame应该重复50次。我还没有找到任何实用的东西，包括像np.repeat之类的东西——它只是在DataFrame上不起作用。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 你可以使用concat函数:In[13]:pd.c
这是我的DataFrame，应该重复5次:>>>x=pd.DataFrame({'a':1,'b':2},index=range(1))>>>xab012我想要这样的结果:>>>x.append(x).append(x).append(x)ab012012012012但是必须有比追加4次更聪明的方法。实际上，我正在处理的DataFrame应该重复50次。我还没有找到任何实用的东西，包括像np.repeat之类的东西——它只是在DataFrame上不起作用。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 你可以使用concat函数:In[13]:pd.c
如何将'd'添加到下面的索引中而不必先重置它？frompandasimportDataFramedf=DataFrame({'a':range(6),'b':range(6),'c':range(6)})df.set_index(['a','b'],inplace=True)df['d']=range(6)#howdoIsetindexto'abd'withouthavingtoresetitfirst?df.reset_index(['a','b','d'],inplace=True)df.set_index(['a','b','d'],inplace=True)df
如何将'd'添加到下面的索引中而不必先重置它？frompandasimportDataFramedf=DataFrame({'a':range(6),'b':range(6),'c':range(6)})df.set_index(['a','b'],inplace=True)df['d']=range(6)#howdoIsetindexto'abd'withouthavingtoresetitfirst?df.reset_index(['a','b','d'],inplace=True)df.set_index(['a','b','d'],inplace=True)df
一个简单的Pandas问题:是否有drop_duplicates()功能可以删除复制中涉及的每一行？一个等价的问题如下:pandas对数据帧有什么不同吗？例如:In[5]:df1=pd.DataFrame({'col1':[1,2,3],'col2':[2,3,4]})In[6]:df2=pd.DataFrame({'col1':[4,2,5],'col2':[6,3,5]})In[7]:df1Out[7]:col1col2012123234In[8]:df2Out[8]:col1col2046123255所以也许像df2.set_diff(df1)这样的东西会产生这个:col1col
一个简单的Pandas问题:是否有drop_duplicates()功能可以删除复制中涉及的每一行？一个等价的问题如下:pandas对数据帧有什么不同吗？例如:In[5]:df1=pd.DataFrame({'col1':[1,2,3],'col2':[2,3,4]})In[6]:df2=pd.DataFrame({'col1':[4,2,5],'col2':[6,3,5]})In[7]:df1Out[7]:col1col2012123234In[8]:df2Out[8]:col1col2046123255所以也许像df2.set_diff(df1)这样的东西会产生这个:col1col
在questions和answers，用户经常发布一个示例DataFrame，他们的问题/答案适用于:In[]:xOut[]:barfoo041152263能够将此DataFrame放入我的Python解释器中非常有用，这样我就可以开始调试问题或测试答案。我该怎么做？ 最佳答案 Pandas是由真正了解人们想要做什么的人编写的。Sinceversion0.13有一个函数pd.read_clipboard这在使这个“正常工作”方面非常有效。复制并粘贴问题中以barfoo开头的部分代码(即DataFrame)，然后在Python解释器中
在questions和answers，用户经常发布一个示例DataFrame，他们的问题/答案适用于:In[]:xOut[]:barfoo041152263能够将此DataFrame放入我的Python解释器中非常有用，这样我就可以开始调试问题或测试答案。我该怎么做？ 最佳答案 Pandas是由真正了解人们想要做什么的人编写的。Sinceversion0.13有一个函数pd.read_clipboard这在使这个“正常工作”方面非常有效。复制并粘贴问题中以barfoo开头的部分代码(即DataFrame)，然后在Python解释器中
这个问题在这里已经有了答案:JoiningpandasDataFramesbyColumnnames(2个回答)关闭9个月前。根据thisdocumentation我只能在具有相同名称的字段之间进行连接。您知道是否可以在具有不同名称的字段上连接两个DataFrame？SQL中的等价物是:SELECT*FROMdf1LEFTOUTERJOINdf2ONdf1.id_key=df2.fk_key 最佳答案 我认为使用merge可以实现您想要的。传入left_on和right_on的关键字参数以告诉Pandas将每个DataFrame中的
