我在这里尝试了所有解决方案：Pandas “Can only compare identically-labeled DataFrame objects” error 不适合我.这就是我所拥有的.我有两个数据帧.一个是系统中已存在的一组财务数据,另一个是系统中可能存在或可能不存在的一些财务数据.我需要找到差异并添加不存在的东西. 这是代码：import pandas as pd import numpy as np from azure.storage.blob import AppendBlobService, PublicAccess, ContentSettings from io import...
我有以下Dataframe：fk name 0 105 Coca-Cola1 1 105 Coca-Cola1 2 106 Coca-Cola2 3 115 Coca-Cola5 4 115 Coca-Cola5 5 115 Coca-Cola5 6 108 Coca-Cola8 7 105 Coca-Cola1我想计算出现频率：[[105, Coca-Cola1, 3],[106, Coca-Cola2, 1],[115, Coca-Cola5, 3],[108, Coca-Cola8, 1]]知道如何获得？解决方法...
Pyspark的文档显示了从sqlContext,sqlContext.read()和各种其他方法构造的DataFrame. (见https://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/pyspark.sql.html) 是否有可能将Dataframe子类化并独立实例化它？我想为基本DataFrame类添加方法和功能.解决方法:这真的取决于你的目标. >从技术上讲,这是可能的. pyspark.sql.DataFrame只是一个普通的Python类.如果需要,您可以扩展它或猴子补丁.from pyspark.sql import DataFrameclass Dat...
我正在使用Pandas Dataframe,看起来像这样：0 Data 1 2 3 4 5 5 6 7 8 21 9 10 2 11 12 13 14 15 我试图通过以下有效值填充空白：df.fillna(method =’backfill’).这有效,但后来我需要将自上而下的有效值从下到上添加到下一个有效值,例如：0 Data 1 28 2 28 3 28 4 28 5 23 6 23 7 23 8 23 9 2 10 2 11 12 13 14 15 我可以通过循环来实现这一点,但是在pandas...
我有一个包含年度和月份多指数的数据框,如下所示| |Value Year |Month| | 1 | 3 1992 | 2 | 5| 3 | 8| ... | ... 1993 | 1 | 2| ... | ...我正在尝试选择每年的最大值,并将其放在DF中,如下所示：| Max Year | 1992 | 5 1993 | 2| ... 关于多索引的信息不多,我应该简单地分组并应用或类似的东西来使它变得更简单吗？解决方法:非常正确：df.groupby(level=0).apply(max)在我的示例DataFrame中：0 Caps Lower ...
如何在python中删除两个字符串之间的多个空格. 例如：-"Bertug 'here multiple blanks' Mete" => "Bertug Mete"至"Bertug Mete" 输入从.xls文件中读取.我尝试过使用split()但它似乎没有按预期工作.import pandas as pd , string , redataFrame = pd.read_excel("C:\\Users\\Bertug\\Desktop\\example.xlsx")#names1 = ''.join(dataFrame.Name.to_string().split()) print(type(dataFrame.Name))#print(dataFrame.Name.str....
我有一个熊猫数据框：>>df_freq = pd.DataFrame([["Z11", "Z11", "X11"], ["Y11","",""], ["Z11","Z11",""]], columns=list('ABC'))>>df_freqA B C 0 Z11 Z11 X11 1 Y11 2 Z11 Z11 我想确保每行只有唯一值.因此它应该是这样的：删除的值可以替换为零或空A B C 0 Z11 0 X11 1 Y11 2 Z11 0 我的数据框很大,有数百列和数千行.目标是计算该数据框中的唯一值.我通过将数据帧转换为矩阵并应用来实现>>...
是否可以将多个DataFrame混合在一起？ 例如,我有一个DataFrame df1和一个DataFrame df2.我想随机地对行进行随机播放,但对于两个DataFrame以相同的方式. 例 DF1：|___|_______| | 1 | ... | | 2 | ... | | 3 | ... | | 4 | ... |DF2：|___|_______| | 1 | ... | | 2 | ... | | 3 | ... | | 4 | ... |在洗牌之后,两个DataFrame的可能订单可能是：|___|_______| | 2 | ... | | 3 | ... | | 4 | ... | | 1 | .....
我在Jupyter笔记本(Python 2)中使用Pandas read_csv导入了制表符分隔文件,并且我已经提取了感兴趣的单列rawData = pd.read_csv(filename, delim_whitespace = True, header = 20) columnOfInterest = rawData.ix[:, 9] 我感兴趣的专栏的格式如下：header1=123;header2=123;header3=123并非此DataFrame中的每一行都包含每个标头,而且我不知道完整的可能标头集. 123s,我的数据值,都是数字. 在使用分割列中的元素之后;作为我的分隔符,...
我有一个像下面这样的pandas Dataframe：UserId ProductId Quantity 1 1 6 1 4 1 1 7 3 2 4 2 3 2 7 3 1 2现在,我想使用df.sample(n)随机选择此DataFrame的20％行,并将这些行的Quantity列的值更改为零.我还想保留更改行的索引.因此生成的DataFrame将是：UserId ProductId Quantity 1 1 ...
我有一个数据框和2个列表. 第一个列表给出了我想要替换的数据帧的一组索引值 第二个列表给出了我想要使用的值 我不想触及任何其他值 这是数据帧：df = pd.DataFrame.from_dict({u'Afghanistan': 6532.0,u'Albania': 662.0,u'Andorra': 2.0,u'Angola': 2219.0,u'Antigua and Barbuda': 0.0,u'Argentina': 6.0,u'Armenia': 15.0,u'Australia': 108.0,u'Azerbaijan': 210.0,u'Bahamas': 0.0,u'Bahrain': 6.0,u'Bangladesh': 5098.0,u...
该问题最初被问到here作为评论,但由于问题被标记为重复,因此无法得到正确的答案. 对于给定的pandas.DataFrame,让我们说df = DataFrame({'A' : [5,6,3,4], 'B' : [1,2,3, 5]}) dfA B 0 5 1 1 6 2 2 3 3 3 4 5我们如何根据列中的值(例如’A’)从列表中选择行 例如# from list_of_values = [3,4,6]# we would like, as a result # A B # 2 3 3 # 3 4 5 # 1 6 2如上所述使用isin here并不...
转载自https://blog.csdn.net/lijinlon/article/details/81676859 Python数据分析首先需要进行数据清洗处理，涉及到很多DataFrame和Series相关知识，这里对涉及到的常用方法进行整理，主要设计数据增减、变更索引、数值替换等。其中一些函数的参数并没有介绍齐全，可以通过参考pandas文档或者在编辑器输入方法+?查询(例如df.reindex?)，实践是检验知识水平的最好途径。 import pandas as pd import numpy as npdf = pd.DataFrame({...
小白，最近才学的python，之前查了很多，都每个明显的说明怎么插入列表，以行或者列的形式，后来才搞懂，其实很简单，在这里我给大家列举出来。已有的DataFrame数据插入一行或一列列表，代码如下图所示，可以耐心点看，df是DataFrame数据。
我有两个关于从/向Azure blob读取和编写Python对象的问题. 1)有人能告诉我如何将Python数据帧作为csv文件直接写入Azure Blob而不在本地存储吗？ 我尝试使用函数create_blob_from_text& create_blob_from_stream 但它们都不起作用. 将数据帧转换为字符串并使用create_blob_from_text函数 将文件写入blob但是作为普通字符串而不是csv.df_b = df.to_string()block_blob_service.create_blob_from_text('test', 'OutFilePy.csv', df_b)...