假设我有一个数据框importpandasaspdimportnumpyasnpfoo=pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))然后我从我的数据子集创建另一个数据框:bar=foo.iloc[3:5,1:4]bar是否包含foo中这些元素的副本？有什么方法可以创建该数据的view吗？如果是这样，如果我尝试在此View中修改数据会发生什么？Pandas是否提供任何类型的copy-on-write机制？ 最佳答案 您的答案在pandas文档中:returning-a-view-versus-a-cop
假设我有一个数据框importpandasaspdimportnumpyasnpfoo=pd.DataFrame(np.random.random((10,5)))然后我从我的数据子集创建另一个数据框:bar=foo.iloc[3:5,1:4]bar是否包含foo中这些元素的副本？有什么方法可以创建该数据的view吗？如果是这样，如果我尝试在此View中修改数据会发生什么？Pandas是否提供任何类型的copy-on-write机制？ 最佳答案 您的答案在pandas文档中:returning-a-view-versus-a-cop
我正在尝试对pandas数据框中的列重新排序/swaplevel/pivot/something。这些列是MultiIndex，但我找不到做我想做的事。我的multiIndex中变化最快的列是月份，但我希望它是变化最慢的列。如果您想自己尝试一下，我有一个nbviewer笔记本:http://nbviewer.ipython.org/gist/flamingbear/4cfac24c80fe34a67474我有什么:+-------------------------------------------------------------------+|+-----+------+---
我正在尝试对pandas数据框中的列重新排序/swaplevel/pivot/something。这些列是MultiIndex，但我找不到做我想做的事。我的multiIndex中变化最快的列是月份，但我希望它是变化最慢的列。如果您想自己尝试一下，我有一个nbviewer笔记本:http://nbviewer.ipython.org/gist/flamingbear/4cfac24c80fe34a67474我有什么:+-------------------------------------------------------------------+|+-----+------+---
我有两个单独的pandas数据帧(df1和df2)，它们有多个列，但只有一个共同的列('text')。我想在df2中找到在df2和df1有共同点。df1ABtext452score335miss201scoredf2CDtext.52shot.32shot.31miss结果df(删除包含miss的行，因为它出现在df1中)CDtext.52shot.32shot这种场景可以使用isin方法吗？ 最佳答案 如您所问，您可以使用isin有效地做到这一点(无需求助于昂贵的merges)。>>>df2[~df2.text.isin(df1.
我有两个单独的pandas数据帧(df1和df2)，它们有多个列，但只有一个共同的列('text')。我想在df2中找到在df2和df1有共同点。df1ABtext452score335miss201scoredf2CDtext.52shot.32shot.31miss结果df(删除包含miss的行，因为它出现在df1中)CDtext.52shot.32shot这种场景可以使用isin方法吗？ 最佳答案 如您所问，您可以使用isin有效地做到这一点(无需求助于昂贵的merges)。>>>df2[~df2.text.isin(df1.
我有以下问题我有一个包含句子的数据框master，例如masterOut[8]:original0thisisanicesentence1thisisanotherone2stackoverflowisnice对于Master中的每一行，我使用fuzzywuzzy查找另一个Dataframeslave以获得最佳匹配。我使用了fuzzywuzzy，因为两个数据帧之间的匹配句子可能会有所不同(额外的字符等)。例如，从属可以是slaveOut[10]:my_valuename02helloworld11congratulations22thisisanicesentence33thisi
我有以下问题我有一个包含句子的数据框master，例如masterOut[8]:original0thisisanicesentence1thisisanotherone2stackoverflowisnice对于Master中的每一行，我使用fuzzywuzzy查找另一个Dataframeslave以获得最佳匹配。我使用了fuzzywuzzy，因为两个数据帧之间的匹配句子可能会有所不同(额外的字符等)。例如，从属可以是slaveOut[10]:my_valuename02helloworld11congratulations22thisisanicesentence33thisi
有没有办法像DataFrameGroupBy.agg函数那样将函数列表应用于DataFrame中的每一列？我发现了一个丑陋的方式来做到这一点:df=pd.DataFrame(dict(one=np.random.uniform(0,10,100),two=np.random.uniform(0,10,100)))df.groupby(np.ones(len(df))).agg(['mean','std'])onetwomeanstdmeanstd14.8028492.7295285.4875762.890371 最佳答案 对于Pan
有没有办法像DataFrameGroupBy.agg函数那样将函数列表应用于DataFrame中的每一列？我发现了一个丑陋的方式来做到这一点:df=pd.DataFrame(dict(one=np.random.uniform(0,10,100),two=np.random.uniform(0,10,100)))df.groupby(np.ones(len(df))).agg(['mean','std'])onetwomeanstdmeanstd14.8028492.7295285.4875762.890371 最佳答案 对于Pan
