如果我有一个现有的pandas数据框，有没有办法生成python代码，当在另一个python脚本中执行时，该代码将重现该数据框。例如In[1]:dfOut[1]:incomeuser040000Bob150000Jane242000AliceIn[2]:someFunToWriteDfCode(df)Out[2]:df=pd.DataFrame({'user':['Bob','Jane','Alice'],...:'income':[40000,50000,42000]}) 最佳答案 您可以尝试在DataFrame上使用to_dic
如果我有一个现有的pandas数据框，有没有办法生成python代码，当在另一个python脚本中执行时，该代码将重现该数据框。例如In[1]:dfOut[1]:incomeuser040000Bob150000Jane242000AliceIn[2]:someFunToWriteDfCode(df)Out[2]:df=pd.DataFrame({'user':['Bob','Jane','Alice'],...:'income':[40000,50000,42000]}) 最佳答案 您可以尝试在DataFrame上使用to_dic
我有一个df其中包含我的主要数据，其中有一百万rows.我的主数据也有30columns.现在我想在我的df中添加另一列称为category.category是column在df2其中包含大约700个rows和另外两个columns将匹配两个columns在df.我首先设置一个index在df2和df这将在帧之间匹配，但是一些index在df2df中不存在.df2中的剩余列被称为AUTHOR_NAME和CATEGORY.df中的相关栏目叫做AUTHOR_NAME.一些AUTHOR_NAME在dfdf2中不存在反之亦然。我想要的指令是:当index在df与index匹配在df2和titl
我有一个df其中包含我的主要数据，其中有一百万rows.我的主数据也有30columns.现在我想在我的df中添加另一列称为category.category是column在df2其中包含大约700个rows和另外两个columns将匹配两个columns在df.我首先设置一个index在df2和df这将在帧之间匹配，但是一些index在df2df中不存在.df2中的剩余列被称为AUTHOR_NAME和CATEGORY.df中的相关栏目叫做AUTHOR_NAME.一些AUTHOR_NAME在dfdf2中不存在反之亦然。我想要的指令是:当index在df与index匹配在df2和titl
我有一个数据框:pe_odds[['EVENT_ID','SELECTION_ID','ODDS']]Out[67]:EVENT_IDSELECTION_IDODDS0100429300529752918.001100429300529752920.002100429300529752921.003100429300529752922.004100429300529752923.005100429300529752924.006100429300529752925.00当我使用groupby和agg时，我得到了一个多索引的结果:pe_odds.groupby(['EVENT_ID','
我有一个数据框:pe_odds[['EVENT_ID','SELECTION_ID','ODDS']]Out[67]:EVENT_IDSELECTION_IDODDS0100429300529752918.001100429300529752920.002100429300529752921.003100429300529752922.004100429300529752923.005100429300529752924.006100429300529752925.00当我使用groupby和agg时，我得到了一个多索引的结果:pe_odds.groupby(['EVENT_ID','
我有一个df:importpandasaspdimportnumpyasnpimportdatetimeasDTimporthmacfromgeopy.geocodersimportNominatimfromgeopy.distanceimportvincentydfcity_namestate_namecounty_name0WASHINGTONDCDISTOFCOLUMBIA1WASHINGTONDCDISTOFCOLUMBIA2WASHINGTONDCDISTOFCOLUMBIA3WASHINGTONDCDISTOFCOLUMBIA4WASHINGTONDCDISTOFCOLUM
我有一个df:importpandasaspdimportnumpyasnpimportdatetimeasDTimporthmacfromgeopy.geocodersimportNominatimfromgeopy.distanceimportvincentydfcity_namestate_namecounty_name0WASHINGTONDCDISTOFCOLUMBIA1WASHINGTONDCDISTOFCOLUMBIA2WASHINGTONDCDISTOFCOLUMBIA3WASHINGTONDCDISTOFCOLUMBIA4WASHINGTONDCDISTOFCOLUM
有一种方法可以根据其他两列的条件来移动数据框列吗？像这样的东西:df["cumulated_closed_value"]=df.groupby("user").['close_cumsum'].shiftWhile(df['close_time']>df['open_time])我已经找到了一种方法来做到这一点，但效率很低:1)加载数据并创建要移动的列df=pd.read_csv('data.csv')df.sort_values(['user','close_time'],inplace=True)df['close_cumsum']=df.groupby('user')['valu
有一种方法可以根据其他两列的条件来移动数据框列吗？像这样的东西:df["cumulated_closed_value"]=df.groupby("user").['close_cumsum'].shiftWhile(df['close_time']>df['open_time])我已经找到了一种方法来做到这一点，但效率很低:1)加载数据并创建要移动的列df=pd.read_csv('data.csv')df.sort_values(['user','close_time'],inplace=True)df['close_cumsum']=df.groupby('user')['valu
