我正在尝试遍历PythonPandas数据框的行。在数据框的每一行中，我试图通过列名来引用一行中的每个值。这是我所拥有的:importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=list('ABCD'))printdfABCD00.3517410.1860220.2387050.08145710.9508170.6655940.6711510.73010220.7279960.4427250.6588160.00351530.1556040.5670440.9434660.66657640.
我正在尝试遍历PythonPandas数据框的行。在数据框的每一行中，我试图通过列名来引用一行中的每个值。这是我所拥有的:importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=list('ABCD'))printdfABCD00.3517410.1860220.2387050.08145710.9508170.6655940.6711510.73010220.7279960.4427250.6588160.00351530.1556040.5670440.9434660.66657640.
我有一个名为df的DataFrame为OrderNumberStatus11668Undelivered219771Undelivered3100032108Undelivered42229Delivered500056Undelivered我想将Status列转换为boolean值(状态为已交付时为True，状态为未交付时为False)但如果状态既不是“未交付”也不是“已交付”，则应将其视为NotANumber或类似的东西。我想使用字典d={'Delivered':True,'Undelivered':False}所以我可以轻松添加其他字符串，可以将其视为True或False。
我有一个名为df的DataFrame为OrderNumberStatus11668Undelivered219771Undelivered3100032108Undelivered42229Delivered500056Undelivered我想将Status列转换为boolean值(状态为已交付时为True，状态为未交付时为False)但如果状态既不是“未交付”也不是“已交付”，则应将其视为NotANumber或类似的东西。我想使用字典d={'Delivered':True,'Undelivered':False}所以我可以轻松添加其他字符串，可以将其视为True或False。
我使用python2.7.7安装了Anaconda。但是，每当我运行“importpandas”时，我都会收到错误消息:“ImportError:Cextension:ynotbuilt.Ifyouwant要从源目录导入pandas，您可能需要先运行'pythonsetup.pybuild_ext--inplace'来构建C扩展。”我尝试运行建议的命令，但它表示skipping'pandas\index.c'Cythonextension(up-to-date)skipping'pandas\src\period.c'Cythonextension(up-to-date)skippin
我使用python2.7.7安装了Anaconda。但是，每当我运行“importpandas”时，我都会收到错误消息:“ImportError:Cextension:ynotbuilt.Ifyouwant要从源目录导入pandas，您可能需要先运行'pythonsetup.pybuild_ext--inplace'来构建C扩展。”我尝试运行建议的命令，但它表示skipping'pandas\index.c'Cythonextension(up-to-date)skipping'pandas\src\period.c'Cythonextension(up-to-date)skippin
我有一个带有ID号的大型数据框:ID.head()Out[64]:0480610501708714806105017087248061050170873490129503008944901295030089目前这些都是字符串。我想在不使用循环的情况下转换为int-为此我使用ID.astype(int)。问题是我的某些行包含无法转换为int的脏数据，例如ID[154382]Out[58]:'CN414149'我如何(不使用循环)删除这些类型的事件，以便我可以安心使用astype？ 最佳答案 你需要添加参数errors='coerce'
我有一个带有ID号的大型数据框:ID.head()Out[64]:0480610501708714806105017087248061050170873490129503008944901295030089目前这些都是字符串。我想在不使用循环的情况下转换为int-为此我使用ID.astype(int)。问题是我的某些行包含无法转换为int的脏数据，例如ID[154382]Out[58]:'CN414149'我如何(不使用循环)删除这些类型的事件，以便我可以安心使用astype？ 最佳答案 你需要添加参数errors='coerce'
我正在尝试从数据框中删除出现次数少于100次的条目。数据框data如下所示:pidtag123145162224245334325362现在我像这样计算标checkout现的次数:bytag=data.groupby('tag').aggregate(np.count_nonzero)但是我不知道如何删除那些计数低的条目...... 最佳答案 0.12中的新功能，groupby对象具有filter方法，允许您执行以下类型的操作:In[11]:g=data.groupby('tag')In[12]:g.filter(lambdax:l
我正在尝试从数据框中删除出现次数少于100次的条目。数据框data如下所示:pidtag123145162224245334325362现在我像这样计算标checkout现的次数:bytag=data.groupby('tag').aggregate(np.count_nonzero)但是我不知道如何删除那些计数低的条目...... 最佳答案 0.12中的新功能，groupby对象具有filter方法，允许您执行以下类型的操作:In[11]:g=data.groupby('tag')In[12]:g.filter(lambdax:l
