Функция cbind в R, сокращенная от columns-bind , может использоваться для объединения фреймов данных по их столбцам. Мы можем использовать функцию pandas concat() для выполнения эквивалентной функции в Python: df3 = pd. concat ([df1, df2], axis= 1 ) Следующие примеры показывают,...
Функция rbind в R, сокращенная от row-bind , может использоваться для объединения кадров данных по их строкам. Мы можем использовать функцию pandas concat() для выполнения эквивалентной функции в Python: df3 = pd. concat ([df1, df2]) Следующие примеры показывают, как использовать эту...
Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для создания пустого DataFrame pandas с определенными именами столбцов: df = pd. DataFrame (columns=[' Col1 ', ' Col2 ', ' Col3 ']) Следующие примеры показывают, как использовать этот синтаксис на практике. Пример 1. Создайте DataFrame...
Вы можете использовать следующие методы для выбора строк из DataFrame pandas на основе нескольких условий: Способ 1. Выберите строки, соответствующие нескольким условиям. df. loc [((df[' col1 '] == ' A ') & (df[' col2' ] == ' G '))] Способ 2. Выберите строки,...
Ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании панд: ValueError : All arrays must be of the same length Эта ошибка возникает, когда вы пытаетесь создать DataFrame pandas, но не все столбцы в DataFrame имеют одинаковую длину. В следующем примере показано,...
Когда дело доходит до выбора строк и столбцов в DataFrame pandas, loc и iloc — две часто используемые функции. Вот тонкая разница между этими двумя функциями: loc выбирает строки и столбцы с определенными метками iloc выбирает строки и столбцы в определенных...
Ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании Python: ValueError : Trailing data Эта ошибка обычно возникает, когда вы пытаетесь импортировать файл JSON в DataFrame pandas, но данные записываются в строках, разделенных конечными строками, например « \n ». Самый простой способ...
Ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании Python: ValueError : cannot perform reduce with flexible type Эта ошибка возникает, когда вы пытаетесь выполнить расчет для объекта Python, который не является числовым. В следующем примере показано, как исправить эту ошибку на...
Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для замены значений в столбце DataFrame pandas на основе условия: #replace values in 'column1' that are greater than 10 with 20 df. loc [df[' column1 '] > 10, ' column1 '] = 20 Следующие примеры...
Повторная выборка данных временных рядов означает суммирование или агрегирование данных за новый период. Мы можем использовать следующий базовый синтаксис для повторной выборки данных временных рядов в Python: #find sum of values in column1 by month weekly_df[' column1 '] = df[' column1...