- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有一个看起来像附加图像的 Pandas 数据框 名称为 Wells 1,2,..,n 的每一列都有不同的生产开始时间。有些是在第 5 个月或第 9 个月,有些是在 24 个月后。我想标准化所有这些的开始日期。也就是说,将所有非零值向上移动。我知道此示例代码仅适用于 Well 7,但我想对其进行优化并同时执行所有这些操作。
df['Well 7'] = df['Well 7'].shift(-1)
我是 pandas 的新手,我在循环中尝试过,但数据框名称在循环中不起作用。
df['Well {0}'].format(well)
感谢任何帮助!
最佳答案
使用Series.str.startswith
检测 Well 列,例如 cols_Well(此步骤可以省略并自行选择列)。
然后我们可以用Series.cumsum
计算出0首字母的个数| ,例如 shift_cols_Well。因此这个系列告诉我们要传递给 Series.shift
的参数:
cols_Well = df.columns[df.columns.str.startswith('Well')]
shift_cols_Well = df[cols_Well].ne(0).cumsum().eq(0).sum()
#shift_cols_Well = df[cols_Well].eq(0).cumprod().sum()
for col in cols_Well:
df[col] = df[col].shift(-shift_cols_Well.loc[col])
示例
df = pd.DataFrame({'Time':range(1,10),
'Well 1':[0,2,3,4,5,6,7,8,9],'Well 2':[0,0,3,4,5,6,7,8,9]})
Time Well 1 Well 2
0 1 0 0
1 2 2 0
2 3 3 3
3 4 4 4
4 5 5 5
5 6 6 6
6 7 7 7
7 8 8 8
8 9 9 9
解决方案示例
cols_Well = df.columns[df.columns.str.startswith('Well')]
shift_cols_Well = df[cols_Well].ne(0).cumsum().eq(0).sum()
#shift_cols_Well = df[cols_Well].eq(0).cumprod().sum()
for col in cols_Well:
df[col] = df[col].shift(-shift_cols_Well.loc[col])
print(df)
Time Well 1 Well 2
0 1 2.0 3.0
1 2 3.0 4.0
2 3 4.0 5.0
3 4 5.0 6.0
4 5 6.0 7.0
5 6 7.0 8.0
6 7 8.0 9.0
7 8 9.0 NaN
8 9 NaN NaN
详情
print(shift_cols_Well)
Well 1 1
Well 2 2
dtype: int64
关于python - 有没有办法从不同长度的 Pandas 数据框中移动多行?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59992582/
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!