这个问题在这里已经有了答案:FilterpandasDataFramebysubstringcriteria(17个回答)关闭3年前。假设我们在PythonPandas中有一个如下所示的数据框:df=pd.DataFrame({'vals':[1,2,3,4],'ids':[u'aball',u'bball',u'cnut',u'fball']})或者，以表格形式:idsvalsaball1bball2cnut3fball4如何过滤包含关键字“ball”的行？例如，输出应该是:idsvalsaball1bball2fball4 最佳答案
这个问题在这里已经有了答案:FilterpandasDataFramebysubstringcriteria(17个回答)关闭3年前。假设我们在PythonPandas中有一个如下所示的数据框:df=pd.DataFrame({'vals':[1,2,3,4],'ids':[u'aball',u'bball',u'cnut',u'fball']})或者，以表格形式:idsvalsaball1bball2cnut3fball4如何过滤包含关键字“ball”的行？例如，输出应该是:idsvalsaball1bball2fball4 最佳答案
我正在尝试替换数据框一列中的值。列('female')仅包含值'female'和'male'。我尝试了以下方法:w['female']['female']='1'w['female']['male']='0'但收到与之前结果完全相同的副本。理想情况下，我希望得到一些类似于以下循环元素的输出。ifw['female']=='female':w['female']='1';else:w['female']='0';我查看了问题文档(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html)，但无法弄清楚为什么什么也没发生。任何帮助将不
我正在尝试替换数据框一列中的值。列('female')仅包含值'female'和'male'。我尝试了以下方法:w['female']['female']='1'w['female']['male']='0'但收到与之前结果完全相同的副本。理想情况下，我希望得到一些类似于以下循环元素的输出。ifw['female']=='female':w['female']='1';else:w['female']='0';我查看了问题文档(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html)，但无法弄清楚为什么什么也没发生。任何帮助将不
我有一个带有“日期”列的PandasDataFrame。现在我需要过滤掉DataFrame中日期在接下来两个月之外的所有行。本质上，我只需要保留接下来两个月内的行。实现这一目标的最佳方法是什么？ 最佳答案 如果日期列是索引，则使用.loc进行基于标签的索引或使用.iloc进行位置索引。例如:df.loc['2014-01-01':'2014-02-01']在此处查看详细信息http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#indexing-selection如果该列不是
我有一个带有“日期”列的PandasDataFrame。现在我需要过滤掉DataFrame中日期在接下来两个月之外的所有行。本质上，我只需要保留接下来两个月内的行。实现这一目标的最佳方法是什么？ 最佳答案 如果日期列是索引，则使用.loc进行基于标签的索引或使用.iloc进行位置索引。例如:df.loc['2014-01-01':'2014-02-01']在此处查看详细信息http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#indexing-selection如果该列不是
我有一个pandas数据框，我希望能够根据B列和C列中的值预测A列的值。这是一个玩具示例:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":[10,20,30,40,50],"B":[20,30,10,40,50],"C":[32,234,23,23,42523]})理想情况下，我会有类似ols(A~B+C,data=df)但是当我查看examples时从像scikit-learn这样的算法库中，它似乎使用行列表而不是列将数据提供给模型。这将需要我将数据重新格式化为列表中的列表，这似乎首先违背了使用pandas的目的。在pandas数据框中的数据上运行OLS回归
我有一个pandas数据框，我希望能够根据B列和C列中的值预测A列的值。这是一个玩具示例:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":[10,20,30,40,50],"B":[20,30,10,40,50],"C":[32,234,23,23,42523]})理想情况下，我会有类似ols(A~B+C,data=df)但是当我查看examples时从像scikit-learn这样的算法库中，它似乎使用行列表而不是列将数据提供给模型。这将需要我将数据重新格式化为列表中的列表，这似乎首先违背了使用pandas的目的。在pandas数据框中的数据上运行OLS回归
我有一个这样的数据框:ABC010.749065This120.301084is230.463468a340.643961random410.866521string520.120737!打电话In[10]:printdf.groupby("A")["B"].sum()将返回A11.61558620.42182130.46346840.643961现在我想对“C”列执行“相同”操作。因为该列包含字符串，所以sum()不起作用(尽管您可能认为它会连接字符串)。我真正想看到的是每个组的字符串列表或集合，即A1{This,string}2{is,!}3{a}4{random}我一直在想办法做
我有一个这样的数据框:ABC010.749065This120.301084is230.463468a340.643961random410.866521string520.120737!打电话In[10]:printdf.groupby("A")["B"].sum()将返回A11.61558620.42182130.46346840.643961现在我想对“C”列执行“相同”操作。因为该列包含字符串，所以sum()不起作用(尽管您可能认为它会连接字符串)。我真正想看到的是每个组的字符串列表或集合，即A1{This,string}2{is,!}3{a}4{random}我一直在想办法做
