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- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我有一个如下所示的数据框 -
df1_data = {'sym' :{0:'AAA',1:'BBB',2:'CCC',3:'DDD',4:'DDD',5:'CCC'},
'id' :{0:'101',1:'102',2:'103',3:'104',4:'105',5:'106'},
'sal':{0:'1000',1:'1000',2:'1000',3:'1000',4:'1000',5:'1000'},
'loc':{0:'zzz',1:'zzz',2:'zzz',3:'zzz',4:'zzz',5:'zzz'},
'name':{0:'abc',1:'abc',2:'abc',3:'pqr',4:'pqr',5:'pqr'}}
df = pd.DataFrame(df1_data)
print df
id loc name sal sym
0 101 zzz abc 1000 AAA
1 102 zzz abc 1000 BBB
2 103 zzz abc 1000 CCC
3 104 zzz pqr 1000 DDD
4 105 zzz pqr 1000 DDD
5 106 zzz pqr 1000 CCC
我想检查上面数据框的哪些列在所有行中包含相同的值。基于这一要求,我希望在一个数据框中包含这些相同的列,在另一个数据框中包含不匹配的列。
预期输出 -
matched_df -
loc sal
0 zzz 1000
1 zzz 1000
2 zzz 1000
3 zzz 1000
4 zzz 1000
5 zzz 1000
unmatched_df -
id name sym
0 101 abc AAA
1 102 abc BBB
2 103 abc CCC
3 104 pqr DDD
4 105 pqr DDD
5 106 pqr CCC
最佳答案
您可以通过 eq
将 df
与第一行进行比较然后通过 all
检查所有 True
值:
print (df.eq(df.iloc[0]))
id loc name sal sym
0 True True True True True
1 False True True True False
2 False True True True False
3 False True False True False
4 False True False True False
5 False True False True False
mask = df.eq(df.iloc[0]).all()
print (mask)
id False
loc True
name False
sal True
sym False
dtype: bool
print (df.loc[:, mask])
loc sal
0 zzz 1000
1 zzz 1000
2 zzz 1000
3 zzz 1000
4 zzz 1000
5 zzz 1000
print (df.loc[:, ~mask])
id name sym
0 101 abc AAA
1 102 abc BBB
2 103 abc CCC
3 104 pqr DDD
4 105 pqr DDD
5 106 pqr CCC
mask
的另一种方法是比较 numpy 数组
:
arr = df.values
mask = (arr == arr[0]).all(axis=0)
print (mask)
[False True False True False]
print (df.loc[:, mask])
loc sal
0 zzz 1000
1 zzz 1000
2 zzz 1000
3 zzz 1000
4 zzz 1000
5 zzz 1000
print (df.loc[:, ~mask])
id name sym
0 101 abc AAA
1 102 abc BBB
2 103 abc CCC
3 104 pqr DDD
4 105 pqr DDD
5 106 pqr CCC
关于python - 如何从 Pandas 数据框中区分所有行中相同的列?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42086185/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!