我想将单独的数据帧(df2)与主数据帧(df1)合并,但是如果对于给定的行,df1中的日期不存在于df2中,则在df1中搜索基础日期之前的最近日期. 我尝试使用pd.merge,但它会删除具有不匹配日期的行,并且只保留两个df中匹配的行.df1 = [['2007-01-01','A'],['2007-01-02','B'],['2007-01-03','C'],['2007-01-04','B'],['2007-01-06','C']]df2 = [['2007-01-01','B',3],['2007-01-02','A',4],['2007-01-03','B',5],['2007-01-06','C',3]]df1 = ...
这里有一堆问题可以提供当前问题的答案,但输出并不是预期的. 目标是合并两个RGBA图像.每个图像的alpha通道信息不一样. 当前(简化)代码是：from PIL import Imageimage = '1.png' watermark = '2.png'wmark = Image.open(watermark) img = Image.open(image)img.paste(wmark, (0, 0), wmark) img.save("result.png", "PNG")这两个图像是： 背景 前景 预期产出 实际结果 如果你没有看到差异,这里是最终版本的alpha通道(倒置以便更好地...
鉴于此DataFramer3 value r1 r2 1 2 3 12 4 13 2 13 4 14 2 14 3 1 2 1 3 11 4 13 1 13 4 14 1 14 3 1……最好的方法是什么？r3 value r1 r2 1 2 3,4 23 2,4 24 2,3 2 2 1 3,4 23 1,4 24 1,3 2基本上,我正在尝试将r3列压缩为逗号分隔的字符串.如果需要,可以...
我有一个包含大量子列表的列表,这些子列表最初是数字对,所以它看起来像：list = [[2, 3], [4, 5], [7, 8], [8, 9], [11, 12], [14, 15], [15, 16], [16, 17], [17, 18], [18, 19], [20, 21]]我想要的是将子列表的最后一位数与下一个子列表中的第一位数进行比较,如果它们匹配,则将它们合并到一个子列表中.因此,两个匹配的子列表的输出将是这样的：output = [[7, 8, 9]]当然,如果有一行匹配的子列表,那么将它们全部合并到一个大的子列...
pd.read_csv()的数据：Name Job Place Age John None None None None Doctor None None None None UK None None None None 50 Alex None None None None Engr None None None None US None None None None 45单行的信息包含在对角线中.有没有办法将对角线转换并折叠成行？结果数据帧将有2行. 尝试使用df.ffill()/ df.bfill()和df.drop_duplicates(),但这不起作用.解决方法:您...
我有一个代码,可以在目录中生成多个CSV文件.我想在excel中生成一个报告,该报告将包含CSV文件作为单独的选项卡.我使用了以下代码：import pandas as pd import os import csv import glob path = "/MyScripts" all_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv")) df_from_each_file = (pd.read_csv(f) for f in all_files) df_from_each_file.to_excel(writer, sheet_name='ReturnData.csv') writer.save()但它给出了以下错误...
我找不到一个可以轻松合并kml文件的脚本;有任何想法吗？ 理想情况下,我喜欢像kmlmerge $file $file这样的东西,因为我已经在处理用于管理多个kismet无人机节点的shell脚本.解决方法:xml-coreutils包(或xmlstarlet)的xml-cat用于合并XML文件. 见：Extracting Nodes from multiple xml files
寻找可以获取HTML页面并将该页面使用的任何链接的CSS样式定义插入其中的python代码 – 因此不需要任何外部引用的css页面. 需要将单个文件作为电子邮件附件从网站上使用的现有页面插入.谢谢你的帮助.解决方法:您必须自己编写代码,但BeautifulSoup将为您提供很长的帮助.假设您的所有文件都是本地文件,您可以执行以下操作：from BeautifulSoup import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(open("index.html").read()) stylesheets = s...
我正在尝试合并两个不同长度的数据帧(称为df1和df2),这两个数据帧都按其日期索引. dfs(df1)的较长时间内所有日期都列在两者中较短的一个(df2).我试图使用以下命令组合它们：merged = df2.merge(df1,on =’Date’),但是我得到以下错误,当我尝试这样做时我不明白.--------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) <ipyth...
我试图找出如何使用pandas递归导航文件夹子文件夹,将每个文件放在子文件夹中,并将其合并为每个子文件夹一个CSV文件. 所以我在类似于下面的结构中有多个文件.我想获取每个子文件夹并将其各自的CSV合并到每个子文件夹的一个文件中.请参阅第二个插图文件夹树.我之前没有使用过熊猫,但我认为我走在正确的轨道上,我正在努力找出每个子文件夹的逻辑.请参阅下面的我当前的代码. *注意,每个CSV文件在列方面具有相同的结构. 在合并之前Folde...
我试图合并两个字典,在搜索堆栈溢出的关闭问题后,我找到了下一个解决方案： mergeDicts = {**dict1, **dict2} 但这不起作用.虽然我知道我的代码没问题,因为我观察到单个字典的正确结果,一旦我合并,我就得不到正确的结果def readFiles(path1):// count wordsif __name__ == '__main__':a = readFiles('C:/University/learnPy/dir')b = readFiles('C:/Users/user/Anaconda3/dir')bigdict = {**a, **b}print(a['wee'])print(b['wee'])...
我有2个具有相同列标题的数据帧.我希望对它们进行热编码.我不能一个一个地执行它们.我希望将两个数据帧附加在一起,然后执行热编码,然后将它们拆分为2个数据帧,并在每个数据帧上再次使用标题. 下面的代码逐个执行热编码,而不是合并它们然后热编码.train = pd.get_dummies(train, columns= ['is_discount', 'gender', 'city']) test = pd.get_dummies(test, columns= ['is_discount', 'gender', 'city'])解决方法:使用带有键的concat...
我试图将两个不匹配的系列合并为一个,我想知道最佳实践是什么. 我尝试了combine_first,但是我遇到了一个问题,即将一个系列[0,24,…]与一系列[1,25,…]组合应该给出一系列带有指示[0,1,24,25, …]而是我得到[0,12,24,36,…]for row in all_rows:base_col = base_col.combine_first(row)我只想要两个具有互斥标记的系列组合成一个系列,其中包含正确排序顺序的两个标记.有点像拉链.解决方法:您可以使用pd.concat,然后使用sort_index：...
我想合并两个词典A和B,结果包含： > A中的所有对,其中键是A唯一的> B中的所有对,其中键是B的唯一键> f(valueA,valueB)其中A和B中都存在相同的密钥 例如：def f(x, y):return x * yA = {1:1, 2:3} B = {7:3, 2:2}C = merge(A, B)输出：{1:1, 7:3, 2:6}感觉应该有一个很好的单行来做到这一点.解决方法:使用dictionary views来实现这一目标; dict.viewkeys() result就像一个集合,让你做交叉和对称的差异：def merge(A, B, f):# Start ...
我有两个numpy数组a和b分别为53和82.我想将它们合并为一个数组,因为我想使用53 82 = 135长度的数组,比如把它称为c用于绘图. 我试过了c = a+b 但我得到的是ValueError：形状不匹配：对象无法广播到单个形状 这可能吗？解决方法:您需要使用numpy.concatenate而不是数组添加c = numpy.concatenate((a, b))履行import numpy as np a = np.arange(53) b = np.arange(82) c = np.concatenate((a, b))产量c.shape (135, )