我有一个如下所示的PandasDataFrame:abcd0Apple3571Banana4482Cherry7133Apple347我想按“a”列对行进行分组，同时将“c”列中的值替换为分组行中值的平均值，并添加另一列，其平均值为“c”列中值的标准偏差计算出来的。对于所有被分组的行，“b”或“d”列中的值是恒定的。因此，所需的输出将是:abcde0Apple34.570.7071071Banana44802Cherry7130实现这一目标的最佳方法是什么？ 最佳答案 您可以使用groupby-aggoperation:In[38]
类似于这个问题Howtoaddanemptycolumntoadataframe?，我很想知道将一列空列表添加到DataFrame的最佳方法。我要做的基本上是初始化一列，并在遍历行以处理其中一些行时，然后在这个新列中添加一个填充列表以替换初始化值。例如，如果下面是我的初始DataFrame:df=pd.DataFrame(d={'a':[1,2,3],'b':[5,6,7]})#SampleDataFrame>>>dfab015126237然后我想最终得到这样的结果，其中每一行都被单独处理(显示示例结果):>>>dfabc015[5,6]126[9,0]237[1,2,3]当然，如果我
类似于这个问题Howtoaddanemptycolumntoadataframe?，我很想知道将一列空列表添加到DataFrame的最佳方法。我要做的基本上是初始化一列，并在遍历行以处理其中一些行时，然后在这个新列中添加一个填充列表以替换初始化值。例如，如果下面是我的初始DataFrame:df=pd.DataFrame(d={'a':[1,2,3],'b':[5,6,7]})#SampleDataFrame>>>dfab015126237然后我想最终得到这样的结果，其中每一行都被单独处理(显示示例结果):>>>dfabc015[5,6]126[9,0]237[1,2,3]当然，如果我
如何通过COL2中的不同值获取行？例如，我有下面的数据框:COL1COL2a.com22b.com45c.com34e.com45f.com56g.com22h.com45我想根据COL2中的唯一值获取行:COL1COL2a.com22b.com45c.com34f.com56那么，我怎样才能得到它？如果有人能提供任何帮助，我将不胜感激。 最佳答案 使用drop_duplicates指定列COL2以检查重复项:df=df.drop_duplicates('COL2')#sameas#df=df.drop_duplicates('CO
如何通过COL2中的不同值获取行？例如，我有下面的数据框:COL1COL2a.com22b.com45c.com34e.com45f.com56g.com22h.com45我想根据COL2中的唯一值获取行:COL1COL2a.com22b.com45c.com34f.com56那么，我怎样才能得到它？如果有人能提供任何帮助，我将不胜感激。 最佳答案 使用drop_duplicates指定列COL2以检查重复项:df=df.drop_duplicates('COL2')#sameas#df=df.drop_duplicates('CO
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.
当我读取CSV文件时，我可以说pd.read_csv('my.csv',index_col=3)并将第三列设置为索引。如果我在内存中有pandas数据框，我该怎么做？我怎么能说将第一行也用作索引？第一列和第一行是字符串，矩阵的其余部分是整数。 最佳答案 不管有多少行，你都可以试试这个df=pd.read_csv('data.csv',index_col=0) 关于python-如何在Pandas中设置第一列和第一行作为索引？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
当我读取CSV文件时，我可以说pd.read_csv('my.csv',index_col=3)并将第三列设置为索引。如果我在内存中有pandas数据框，我该怎么做？我怎么能说将第一行也用作索引？第一列和第一行是字符串，矩阵的其余部分是整数。 最佳答案 不管有多少行，你都可以试试这个df=pd.read_csv('data.csv',index_col=0) 关于python-如何在Pandas中设置第一列和第一行作为索引？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
这个question已被问过很多次，它似乎对其他人有用，但是，当我从不同的DataFrame(df1和df2的长度相同)。df1datehourvar1a2017-05-0100:00:00456585b2017-05-0101:00:00899875c2017-05-0102:00:00569566d2017-05-0103:00:00458756e2017-05-0104:00:00231458f2017-05-0105:00:00986545df2MyVar1MyVar206169.7193383688.04536815861.1480073152.23870425797.053
