我有一个包含这些索引和值的数据框： df[df.columns[0]] 1 example 2 example1 3 example2 当我访问df [df.columns [0]] [2]时,我得到“example1”…

我需要向DataFrame df添加列.应该沿着df的所有行修复所有新列的值： df = { "NUM":[1,2], "WAKE":["M","H"], "DISTANCE":[780,500] } new_df = …

一个常见的SQL主义是“从表中选择A,意味着(X)A”,我想在熊猫中复制它.假设数据存储在类似CSV文件的内容中,并且太大而无法加载到内存中. 如果CSV可以适合内存,一个简单的双线程就足够了： data=pandas.…

这是我的df：ts是时间戳,索引. x1是值 x1 ts 2017-09-01 17:22:42 7.0 2017-09-01 17:22:53 11.0 2017-09-01 17:23:04 9.0 2017-09-…

我需要从 Python的列表中生成2元组,这样,在元组(a,b),a！= b中,如果已经生成了元组(a,b),则跳过生成(b,a) . 这是我写的东西.它有助于达到目的. 但是,当它在pandas数据帧中运行时,运行需要…

我有两个相同列的dfA和dfB数据帧.我希望只获取dataframe dfB中不存在于dataframe dfA中的记录. 要清楚,我不想在dfA中获取不在dfB中的记录. 我设法使用this一起破解了一些东西,但代码不…

基本上,当列是多索引时,pandas.DataFrame.shift不起作用： 鉴于这些值和当前设置： idx = ['2018-03-14T06:15:39.000000000', '2018-03-14T06:16:…