这个问题已经在这里有了答案： > Pandas Merging 101 2个我正在尝试基于“ X”列在Python中合并两个数据框. 左侧数据框中的X列具有非唯一值,右侧数据框中的X列具有唯一值.如何将值从右侧数据帧合并到左侧数据帧？ 我想将df2中的行合并到df1中以形成df3df1 = pd.DataFrame({'A': ['NA','EU','LA','ME'],'B': [50, 23,21,100],'X': ['IW233', 'IW455', 'IW455', 'IW100']}...
我熟悉用python读写csv文件的基本概念.但是我坚持要为这个问题弄个逻辑.我认为GROUP BY可以解决我的问题,但如何在python中做到Category Data A Once upon a time. A There was a king. A who ruled a great and glorious nation. B He loved each of them dearly. B One day, when the young ladies were of age to be married. B ...
有没有一种方法可以在熊猫中进行合并以限制您要查看的列？ 我有的： df1ID Col1 Col2 Col3 Col4 1 1 1 1 D 2 A C C 4 3 B B B d 4 X 2 3 6df2ID ColA ColB ColC ColD 1 1 1 1 D 2 A C X 4 3 B B Y d我想要的是： df_finalID ColA ColB ColC ColD 1 NA NA NA NA 2 A C X 4 3 B B Y d 4 NA NA NA NA我想对两个...
我正在尝试为每个组合并两个数据框,以便为每个用户填充时间.考虑以下pyspark数据帧,df = sqlContext.createDataFrame([('2018-03-01 00:00:00', 'A', 5),('2018-03-01 03:00:00', 'A', 7),('2018-03-01 02:00:00', 'B', 3),('2018-03-01 04:00:00', 'B', 2)],('datetime', 'username', 'count') )#anddf1 = sqlContext.createDataFrame([('2018-03-01 00:00:00',1),('2018-03-01 01:00:00', 2),('2018-03-01 02:00:00', 2),('2018-...
我有两个数据框sessions = DataFrame({"ID":[1,2,3,4,5],"2018-06-30":[23,34,45,67,75],"2018-07-31":[32,43,45,76,57]}) leads = DataFrame({"ID":[1,2,3,4,5],"2018-06-30":[7,10,28,15,30],"2018-07-31":[7,10,28,15,30]})我想合并ID上的两个数据框,然后创建一个多索引,如下所示：我该怎么做？ 直接的pandas.merge会创建我不想要的后缀_x,_y.解决方法:在两个DataFrame中将concat与ID一起使用set_index,然后将swaplevel与sort_i...
我有一个包含称为fcst的预测的df,如下所示：yhat yhat_lower yhat_upper ds 2015-08-31 -0.443522 -19.067399 17.801234 2015-09-30 6.794625 -31.472186 46.667981 ...进行此转换后：fcst2 = fcst["yhat"].to_frame().rename(columns={"yhat":"test1"}) fcst3 = fcst["yhat"].to_frame().rename(columns={"yhat":"test2"})我想在日期索引上将它们串联起来：pd.concat([fcst2,fcst3])但是我收到一个未与...
我的数据框有四列颜色.我想将它们合并到一个称为“颜色”的列中,并使用逗号分隔值. 例如,我正在尝试合并成这样的Colors列：ID Black Red Blue Green Colors 120 NaN red NaN green red, green 121 black Nan blue NaN black, blue我的代码是：df['Colors'] = df[['Black, 'Red', 'Blue', 'Green']].apply(lambda x: ', '.join(x), axis=1)但是ID 120的输出是： ,红色,绿色 ID 121的输出为： 黑蓝, 发现我...
学习时间：2019/11/03 周日晚上23点半开始，计划1110学完 学习目标：Page218-249，共32页；目标6天学完（按每页20min、每天1小时/每天3页，需10天） 实际反馈：实际XXX学完，耗时X天，X小时，平均每页X分钟。 实际应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。 8.1 层次化索引 层次化索引（hierarchical indexing）是pandas的一项重要功能，它使得能在一个轴上...
我有一个具有以下几种值的文件：123 9 111 5 12 1 123 4 12 4 109 5 12 4 35 7 111 4 124 6 现在我们必须生成一个输出,如下所示：123 13 111 9 12 5 109 5 35 7 124 6也就是说,如果一个值出现两次,那么在写入输出期间,我们只会写入一次值并对该值的计数求和.我认为可以使用defaultdict函数完成此操作,但是我很困惑如何对值求和.请帮忙.解决方法:如果您不在乎元素的顺序,则可以使用Karls方法...
嗨,我正在尝试根据同一列或主键,通过合并两个CSV文件中的特定字段来创建新的CSV文件.我曾尝试在Powershell中执行相同的操作,但它确实有效,但是完成该过程非常缓慢-合并5000个行文件超过30分钟,因此请在Python中尝试.我是新来的,所以请放轻松. 因此,两个文件是infile.csv和checkfile.csv,创建的输出文件中的列将基于infile.csv中的列.该代码检查checkfile.csv中的值,创建outfile.csv,从infile.csv复制列,并需要根据checkfile.com中的...
我有一组这样的数据：data = { 1: {"root": [2],"leaf": [10, 11, 12],},2: {"root": [1,3],"leaf": [13, 14, 15],},3: { "root": [2],"leaf": [16, 17],},4: {"root": [],"leaf": [17, 18, 19],},5: { "root": [],"leaf": [20, 21]},}根据此数据,初始关键字是根节点索引,它包含一个词典,说明与之相关的根节点和叶节点. 我想将所有索引合并到相关列表中. >由根索引连接的根索引,所有/所有根索引和所有叶索引都合并在结果列表中.>根...
我有两个元组("string1","string2","string3","string4","string5","string6","string7")和("another string1","another string2",3,None,"another string5",6,7)我想做这样的事情：("string1another string1","string2another string2","string33","string4","string5another string5","string66","string77").结果也可以：("string1another string1","string2another string2","string33","string4None","string5another string5...
我正在尝试合并每天或每小时的数据帧.似乎在循环的第一次迭代中,我可以将第一个每日与小时值合并.但是第二次出现此错误：raise Exception('Cannot join tz-naive with tz-aware DatetimeIndex') Exception: Cannot join tz-naive with tz-aware DatetimeIndex我真的不能提供一个很好的例子,但是现在我已经知道所有数据帧在创建时都是tz感知的(例如,在创建之后,每个数据帧都调用df.tz_localize(‘UTC’)).解决方法:我认为最简单的方...
我们有一些形状相同的数组,并希望将它们合并. “合并”是指输出一个新数组,其中每个位置的每个数组中每个i,j的总和.import numpy as np first = np.array([[1,1],[1,1]]) second = np.array([[2,2],[2,2]]) third = np.array([[3,3],[3,3]])结果应为：[[6,6], [6,6]]这是我的代码…但是有更干净的方法吗？我似乎找不到内置方法：def merge_arrays(arrays):output = arrays[0]for a in arrays[1:]:for i,row in enumerate(a):for j,...
我正在抓取有关课程信息的网页.该页面还具有指向评估页面的链接,每年一次,因此存在一对一的关系.我有一种解析主页的方法和一种解析评估页的方法.第一个方法为找到的每个链接调用第二个方法. 我的问题是,我应该在哪里返回Item对象？def parse_course(self, response):hxs = HtmlXPathSelector(response)main_div = select_single(hxs, '//div[@class = "CourseViewer"]/div[@id = "pagecontents"]')course = CourseItem()# here I s...