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python中对已经生成的SEriEs,怎样组合成DAtAFrAmE

In [3]: import pandas as pdIn [4]: a = pd.Series([1,2,3])In [5]: b = pd.Series([2,3,4])In [6]: c = pd.DataFrame([a,b])In [7]: cOut[7]: 0 1 20 1 2 31 2 3 4不过pandas直接用列表生成dataframe只能按行生成,如果是字典可以按列生成,比...

In [3]: import pandas as pdIn [4]: a = pdSeries([1,2,3])In [5]: b = pdSeries([2,3,4])In [6]: c = pdDataFrame([a,b])In [7]: cOut[7]: 0 1 20 1 2 31 2 3 4不过pandas直接用列表生成dataframe只能按行生成,如果是字典可以按列生成,比pyt...

import json import pandas as pd db = json.loads(open('pruItems.json', 'r').read()) pieces = [] for d in db: if d['data']: df = pd.DataFrame(d['data']) df.columns = ['date', 'bid', 'ask'] df = df.set_index('date') pieces.append(...

可以对列进行运算,使用apply方法即可。 具体分析如下: 前提:加载numpy,pandas和Series,DataFrame,生成一个3乘3的DataFrame,命名为frame,用frame的第二列生成Series,命名为series1。 加法运算,frame.add(series1,axis=0)。减法运算:sub...

import pandas as pd a=[[1,2,3],[4,5,6]] b=pd.DataFrame(a) c=b[0]*b[1] #df.insert(idx, col_name, value) #insert 三个参数,插到第几列,该列列名,值 b.insert(3,3,c)

因为你引用g.col[1:]的时候index没有变化,1,2,3,4对应的还是1,3,5,7。只是少了row 0 而已这样你用g.col[1:] - g.col[:]的时候,相减的并不是你想象的, pandas会找相同的index做运算。所以1,2,3,4位置对应的值都一长肌拜可之玖瓣雪抱磨样,减完...

代码如下: First name: Last name:

如果列明中包含空格、减号、加号等等的符号的时候,比如有一列的名字是"hello world"就不能用aa.hello world了。只能用a['hello world']

import reimport pandas as pdrex = re.compile("([a-z]+[\s\d]+)") # 用正则表达式格式化数据s = "a 1 2 3 4 b 2 3 4 5 c 4 5 6 7"# 直接printr1 = [_ for _ in re.split(rex, s) if _]print(r1) # ['a 1 2 3 4 ', 'b 2 3 4 5 ', 'cc 4 5 6 7']...

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