我正在分析一个与以下示例形状相似的数据集。我有两种不同类型的数据(abc数据和xyz数据):abc1abc2abc3xyz1xyz2xyz301222121211211222122231211114112121我想创建一个函数，为数据框中存在的每个abc列添加一个分类列。使用列名列表和类别映射字典，我能够得到我想要的结果。abc_columns=['abc1','abc2','abc3']xyz_columns=['xyz1','xyz2','xyz3']abc_category_columns=['abc1_category','abc2_category','abc3_catego
我正在分析一个与以下示例形状相似的数据集。我有两种不同类型的数据(abc数据和xyz数据):abc1abc2abc3xyz1xyz2xyz301222121211211222122231211114112121我想创建一个函数，为数据框中存在的每个abc列添加一个分类列。使用列名列表和类别映射字典，我能够得到我想要的结果。abc_columns=['abc1','abc2','abc3']xyz_columns=['xyz1','xyz2','xyz3']abc_category_columns=['abc1_category','abc2_category','abc3_catego
所以有一个DataFrame说:>>>df=pd.DataFrame({...'A':[1,2,'Three',4],...'B':[1,'Two',3,4]})>>>dfAB01112Two2Three3344我想选择特定列的特定行的数据类型为str类型的行。例如，我想选择A列中数据的type是str的行。所以它应该打印类似的东西:AB2Three3谁的直观代码是这样的:df[type(df.A)==str]这显然行不通!谢谢，请帮忙! 最佳答案 这个有效:df[df['A'].apply(lambdax:isinstance(x
所以有一个DataFrame说:>>>df=pd.DataFrame({...'A':[1,2,'Three',4],...'B':[1,'Two',3,4]})>>>dfAB01112Two2Three3344我想选择特定列的特定行的数据类型为str类型的行。例如，我想选择A列中数据的type是str的行。所以它应该打印类似的东西:AB2Three3谁的直观代码是这样的:df[type(df.A)==str]这显然行不通!谢谢，请帮忙! 最佳答案 这个有效:df[df['A'].apply(lambdax:isinstance(x
我知道以前有人问过这种问题，我已经检查了所有的答案，我也试了好几次都没有找到解决办法。事实上，我使用Pandas调用Dataframe。我已经上传了一个csv.file。当我键入data.Country和data.Year时，我会显示第一列和第二列。然而，当我输入data.Number时，每次它都会给我这个错误:AttributeError:'DataFrame'objecthasnoattribute'Number'. 最佳答案 使用data.columns检查您的DataFrame它应该打印这样的东西Index([u'regim
我知道以前有人问过这种问题，我已经检查了所有的答案，我也试了好几次都没有找到解决办法。事实上，我使用Pandas调用Dataframe。我已经上传了一个csv.file。当我键入data.Country和data.Year时，我会显示第一列和第二列。然而，当我输入data.Number时，每次它都会给我这个错误:AttributeError:'DataFrame'objecthasnoattribute'Number'. 最佳答案 使用data.columns检查您的DataFrame它应该打印这样的东西Index([u'regim
我有一个pandasDataFrame，其中一个bool列按另一列排序，需要计算bool列的反向累积和，即从当前行到底部的真实值的数量。例子In[13]:df=pd.DataFrame({'A':[True]*3+[False]*5,'B':np.random.rand(8)})In[15]:df=df.sort_values('B')In[16]:dfOut[16]:AB6False0.0377102True0.3154144False0.3324807False0.4455053False0.5801561True0.7415515False0.7969440True0.81756
我有一个pandasDataFrame，其中一个bool列按另一列排序，需要计算bool列的反向累积和，即从当前行到底部的真实值的数量。例子In[13]:df=pd.DataFrame({'A':[True]*3+[False]*5,'B':np.random.rand(8)})In[15]:df=df.sort_values('B')In[16]:dfOut[16]:AB6False0.0377102True0.3154144False0.3324807False0.4455053False0.5801561True0.7415515False0.7969440True0.81756
如果我有一个DataFrame这样:pd.DataFrame({"name":"John","days":[[1,3,5,7]]})给出这个结构:daysname0[1,3,5,7]John如何展开成下面的？daysname01John13John25John37John 最佳答案 您可以使用df.itertuples遍历每一行，并使用列表理解将数据reshape为所需的形式:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"name":["John","Eric"],"days":[[1,3,5,7],[2,4]
如果我有一个DataFrame这样:pd.DataFrame({"name":"John","days":[[1,3,5,7]]})给出这个结构:daysname0[1,3,5,7]John如何展开成下面的？daysname01John13John25John37John 最佳答案 您可以使用df.itertuples遍历每一行，并使用列表理解将数据reshape为所需的形式:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"name":["John","Eric"],"days":[[1,3,5,7],[2,4]
