我正在使用以下代码从pandas数据框中获取具有某些值的行。我需要将此代码转换为pandas.query()。results=rs_gp[rs_gp['Col1'].notnull()]当我转换为:results=rs_gp.query('Col1!=None')它给了我错误Noneisnotdefined 最佳答案 我们可以利用NaN!=NaN的事实:In[1]:np.nan==np.nanOut[1]:False因此将列与自身进行比较将只返回非NaN值:rs_gp.query('Col1==Col1')演示:In[42]:df=

是否有任何等效于pandas.DataFrame.reset_index()的操作，可以处理列名重复的情况？我希望它丢弃列名并为列返回默认编号索引0,1,2..。(当我有重复的列名时，df.rename或df.reindex_axis等方法不起作用。)示例输入:pd.DataFrame(np.random.rand(5,3),columns=['A','A','B'])AAB00.50.30.910.70.90.320.90.40.830.60.20.940.70.40.6预期输出:01200.80.10.210.40.20.420.30.30.430.40.10.841.00.90.

我试图找到每个user_id的平均每月费用，但我只能获得每个用户的平均费用或每个用户的每月费用。因为我按用户和月份分组，所以无法获得第二个分组依据(月份)的平均值，除非我将分组依据输出转换为其他内容。这是我的df:df={'id':pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,2]),'cost':pd.Series([10,20,30,40,50,60,70,80]),'mth':pd.Series([3,3,4,5,3,4,4,5])}costidmth0101312013230143401545023560246702478025我可以获得每月总和，但我想要每个user_id

我有一个Pandas数据框，我想在其中过滤掉所有仅包含零的列。例如，在下面的数据框中，我想删除第2列:0123400.3810.7940.0000.9640.30410.5380.0290.0000.3270.92820.0410.3120.0000.2080.28430.4060.7860.0000.3340.11840.5110.1660.0000.1810.980我该怎么做？我一直在尝试这样的事情:df.filter(lambdax:x==0) 最佳答案 以下对我有用。它给出了一个系列，其中列名现在是索引，索引的值是True/

我想合并特定列(key1,key2)上的两个数据框，并求和另一列(value)的值。>>>df1=pd.DataFrame({'key1':range(4),'key2':range(4),'value':range(4)})key1key2value0000111122223333>>>df2=pd.DataFrame({'key1':range(2,6),'key2':range(2,6),'noise':range(2,6),'value':range(10,14)})key1key2noisevalue022210133311244412355513我想要这样的结果:key1k

我有一个如下所示的Pandas数据框。UsrIdJobNos141562232552412537812531我根据UsrId按数据框分组。分组数据框在概念上如下所示。UsrIdJobNos1[4,56,25]2[23,55,41,5]3[78,1]现在，我正在寻找一个内置API，它将为我提供具有最大作业数的UsrId。对于上面的示例，UsrId-2具有最大计数。更新:我想要的不是具有最大作业数的UsrID，而是具有最大作业数的nUserIds。对于上面的示例，如果n=2则输出为[2,1]。这能做到吗？ 最佳答案 像df.groupb

我有以下Pandas数据框:timeGroupblocks01A412A723A1234A1745A2156A2667A3378A3989A48910A59............3635A231371B1382B1.5393B3404B5415B6............91135Z349这是一个包含多个时间序列问题数据的数据框，从min=1到max=35。每个Group都有一个这样的时间序列。我想根据1到35的x轴绘制每个单独的时间序列A到Z。y轴将是每次的block。我正在考虑使用类似AndrewsCurvesplot的东西,这会将每个系列相互绘制。每个“色调”将被设置为不同的组

我想以滑动窗口方式从pandasdataframe的一列中的值制作一个系列。例如，如果这是我的数据框state01112131405060718491对于say3的窗口大小，我想得到一个列表[111,111,110,100,000...]我正在寻找一种有效的方法来执行此操作(当然，我可以简单地将state转换为列表，然后滑动列表索引)。有没有办法在这里使用Pandas滚动计算？我能以某种方式在滚动窗口中打印元素吗？ 最佳答案 a=np.array([100,10,1])s.rolling(3).apply(a.dot).apply(

以下查询的屏幕截图:有没有一种方法可以轻松地删除上层列索引，并有一个带有标签的单一级别，例如points_prev_amax、points_prev_amin、gf_prev_amax、gf_prev_amin等等？ 最佳答案 使用listcomprehension设置新的列名:df.columns=df.columns.map('_'.join)Or:df.columns=['_'.join(col)forcolindf.columns]示例:df=pd.DataFrame({'A':[1,2,2,1],'B':[4,5,6,4]

要为数据框添加前缀/后缀，我通常会执行以下操作。比如添加后缀'@',df=df.astype(str)+'@'这基本上为所有单元格值附加了一个'@'。我想知道如何去掉这个后缀。pandas.DataFrame类是否有直接从整个DataFrame中删除特定前缀/后缀字符的方法？我试过在使用rstrip('@')时遍历行(作为系列)，如下所示:forindexinrange(df.shape[0]):row=df.iloc[index]row=row.str.rstrip('@')现在，为了从这个系列中制作数据框，new_df=pd.DataFrame(columns=list(df))n