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我是新来的。我有一个像这样的 Pandas 数据框:
078401115X 0790747324 0790750708
A10ODC971MDHV8 0 0 [(354, 1), (393, 1)]
A16CZRQL23NOIW 0 [(124, 1), (697, 1)] 0
A19ZXK9HHVRV1X 0 0 0
我有列为零的索引(第一行):
['078401115X',
'0790747324']
现在,我正在尝试在 pandas 数据框的那些位置存储 numpy 零数组,无论如何都可以直接执行此操作而无需“for 循环”我设法使用标量值,但我不能这样做使用 numpy 数组。
非常感谢您的帮助。
最佳答案
.loc
和DataFrame
维度匹配的多行分配这是一个完整的解决方案,使用零索引的 .loc
并克服了尺寸/长度错误
error: 'cannot set using a list-like indexer with a different length than the value'
为了匹配维度,在分配给零索引而不是分配原始数组时,以您想要/需要的形状创建零数组的 DataFrame
。
import numpy as np
import pandas as pd
from cStringIO import StringIO
# Create example DataFrame
df_text = '''
078401115X| 0
0790747324| 0
0790750708|[(354, 1), (393, 1), (447, 1), (642, 1), (886,1)]
0800103688| 0
5556167281|[(41, 1), (86, 1), (341, 1), (362, 1), (419, 10)]
6300157423| 0
6300266850| 0
6301699599| 0
6301723465| 0
'''
df = pd.read_table(StringIO(df_text), sep='|', index_col=0, header=None, skipinitialspace=True)
print 'Original DataFrame:'
print df
print
# Find indexes with zero data in first column
zero_indexes = df[df[1] == '0'].index
print 'Zero Indexes:'
print zero_indexes.tolist()
print
# Assign numpy zero array to indexes
df.loc[zero_indexes] = pd.DataFrame([[np.zeros(4)]], index=zero_indexes, columns=[1])
print 'New DataFrame:'
print df
Original DataFrame:
1
0
078401115X 0
0790747324 0
0790750708 [(354, 1), (393, 1), (447, 1), (642, 1), (886,1)]
0800103688 0
5556167281 [(41, 1), (86, 1), (341, 1), (362, 1), (419, 10)]
6300157423 0
6300266850 0
6301699599 0
6301723465 0
Zero Indexes:
['078401115X', '0790747324', '0800103688', '6300157423', '6300266850', '6301699599', '6301723465']
New DataFrame:
1
0
078401115X [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
0790747324 [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
0790750708 [(354, 1), (393, 1), (447, 1), (642, 1), (886,1)]
0800103688 [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
5556167281 [(41, 1), (86, 1), (341, 1), (362, 1), (419, 10)]
6300157423 [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
6300266850 [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
6301699599 [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
6301723465 [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
关于python - 将 numpy 数组存储在 pandas 数据框的多个单元格中(Python),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36938331/
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!