我在pandas中有一个大数据框，除了用作索引的列应该只有数值:df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,'bad',5],'b':[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5],'item':['a','b','c','d','e']})df=df.set_index('item')如何找到其中包含非数字值的数据帧df的行？在本例中，它是数据帧中的第四行，在a列中有字符串'bad'。如何以编程方式找到该行？ 最佳答案 您可以使用np.isreal检查每个元素的类型(applymap将函数应用于DataFrame中的每个元
我在pandas中有一个大数据框，除了用作索引的列应该只有数值:df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,'bad',5],'b':[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5],'item':['a','b','c','d','e']})df=df.set_index('item')如何找到其中包含非数字值的数据帧df的行？在本例中，它是数据帧中的第四行，在a列中有字符串'bad'。如何以编程方式找到该行？ 最佳答案 您可以使用np.isreal检查每个元素的类型(applymap将函数应用于DataFrame中的每个元
假设我有以下数据框:更新feat和another_feat列的值的最有效方法是什么/strong>？是这个吗？forindex,rowindf.iterrows():ifdf1.loc[index,'stream']==2:#dosomething更新:如果我有超过100列怎么办？我不想明确命名要更新的列。我想将每列的值除以2(流列除外)。所以要明确我的目标是什么:将所有具有流2的行的所有值除以2，但不更改流列 最佳答案 我认为你可以使用loc如果您需要将两列更新为相同的值:df1.loc[df1['stream']==2,['fe
假设我有以下数据框:更新feat和another_feat列的值的最有效方法是什么/strong>？是这个吗？forindex,rowindf.iterrows():ifdf1.loc[index,'stream']==2:#dosomething更新:如果我有超过100列怎么办？我不想明确命名要更新的列。我想将每列的值除以2(流列除外)。所以要明确我的目标是什么:将所有具有流2的行的所有值除以2，但不更改流列 最佳答案 我认为你可以使用loc如果您需要将两列更新为相同的值:df1.loc[df1['stream']==2,['fe
我通过read_csv导入了一个数据帧，但由于某种原因无法从df['date']系列中提取年份或月份，尝试给出AttributeError:'Series'对象没有属性'year':dateCount6/30/20105257/30/20101368/31/20101259/30/20108410/29/20104469df=pd.read_csv('sample_data.csv',parse_dates=True)df['date']=pd.to_datetime(df['date'])df['year']=df['date'].yeardf['month']=df['date']
我通过read_csv导入了一个数据帧，但由于某种原因无法从df['date']系列中提取年份或月份，尝试给出AttributeError:'Series'对象没有属性'year':dateCount6/30/20105257/30/20101368/31/20101259/30/20108410/29/20104469df=pd.read_csv('sample_data.csv',parse_dates=True)df['date']=pd.to_datetime(df['date'])df['year']=df['date'].yeardf['month']=df['date']
这个问题在这里已经有了答案:CreatinganemptyPandasDataFrame,andthenfillingit(8个回答)关闭2年前。这是我正在运行的代码的一个简单示例，我希望将结果放入pandas数据框中(除非有更好的选择):forpingame.players.passing():printp,p.team,p.passing_att,p.passer_rating()R.WilsonSEA2955.7J.RyanSEA1158.3A.RodgersGB3455.8使用此代码:d=[]forpingame.players.passing():d=[{'Player':p
这个问题在这里已经有了答案:CreatinganemptyPandasDataFrame,andthenfillingit(8个回答)关闭2年前。这是我正在运行的代码的一个简单示例，我希望将结果放入pandas数据框中(除非有更好的选择):forpingame.players.passing():printp,p.team,p.passing_att,p.passer_rating()R.WilsonSEA2955.7J.RyanSEA1158.3A.RodgersGB3455.8使用此代码:d=[]forpingame.players.passing():d=[{'Player':p
我已经成功地使用groupby函数按组对给定变量求和或平均，但是有没有办法聚合成一个值列表，而不是得到一个结果？(这还叫聚合吗？)我不完全确定这是我应该采取的方法，所以下面是我想用玩具数据进行的转换示例。也就是说，如果数据看起来像这样:ABC110221122011181101021113212103140我想要得到的结果类似于以下内容。我不完全确定这是否可以通过groupby聚合到列表中来完成，并且不知道从这里去哪里。假设输出:ABCNew1New2New3New4New5New611022122011810102111312103140也许我应该改为追求支点？将数据放入列的顺序无关
我已经成功地使用groupby函数按组对给定变量求和或平均，但是有没有办法聚合成一个值列表，而不是得到一个结果？(这还叫聚合吗？)我不完全确定这是我应该采取的方法，所以下面是我想用玩具数据进行的转换示例。也就是说，如果数据看起来像这样:ABC110221122011181101021113212103140我想要得到的结果类似于以下内容。我不完全确定这是否可以通过groupby聚合到列表中来完成，并且不知道从这里去哪里。假设输出:ABCNew1New2New3New4New5New611022122011810102111312103140也许我应该改为追求支点？将数据放入列的顺序无关
