- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- 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
例如,如果我有 3 个这样的数据框:
In [1]: df1 = pd.DataFrame({'A': ['32', '36', '40', '33'],
...: 'B': ['32', '34', '39', '35'],
...: 'C': ['34', '32', '35', '36'],
...: 'D': ['35', '39', '42', '40']},
...: index=[0, 1, 2, 3])
...:
In [2]: df2 = pd.DataFrame({'A': ['33', '36', '37', '40'],
...: 'B': ['42', '43', '46', '39'],
...: 'C': ['34', '36', '38', '40'],
...: 'D': ['32', '35', '34', '37']},
...: index=[0, 1, 2, 3])
...:
In [3]: df3 = pd.DataFrame({'A': ['38', '39', '40', '41'],
...: 'B': ['38', '37', '41', '40'],
...: 'C': ['36', '39', '42', '41'],
...: 'D': ['34', '39', '37', '39']},
...: index=[0, 1, 2, 3])
如果我想绘制这 3 个数据框中的特定单元格怎么办?例如,我想绘制这些数据框中第一行第一列的单元格,以查看趋势。使用 iloc 一个一个地访问它似乎很蹩脚,尤其是有更多的数据帧(实际上我有 33 个从 csv 导入的数据帧,每个有 600 列和 400 行)有什么方法比 iloc 更容易吗?
最佳答案
选项 1
针对您的问题,最通用的解决方案是将您的数据框包装到 pandas.Panel
pnl = pd.Panel({'df1': df1, 'df2': df2, 'df3': df3})[['df1', 'df2', 'df3']]
然后就可以访问想要的系列了
pnl.iloc[:, 0, 0]
df1 32
df2 33
df3 38
Name: A, dtype: object
选项 2
您也可以将数据框放入另一个数据框中
df = pd.concat([d.stack() for d in [df1, df2, df3]],
axis=1, keys=['df1', 'df2', 'df3'])
然后访问特定的数据
df.iloc[0, :]
df1 32
df2 33
df3 38
Name: (0, A), dtype: object
或者
df.to_panel().iloc[:, 0, 0]
df1 32
df2 33
df3 38
Name: A, dtype: object
选项 3
您可以只抓取 3 个项目并将其包装在 panda.Series
pd.Series([d.iloc[0, 0] for d in [df1, df2, df3]])
0 32
1 33
2 38
dtype: object
关于python - 从 Pandas 中的多个数据框中绘制(并保存)特定单元格,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39340103/
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
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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
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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!