如何根据pandas中某些列中的值从DataFrame中选择行？
在SQL中我会使用:
SELECT *
FROM table
WHERE colume_name = some_value
我试着看看熊猫文档,但没有立即找到答案.
我有一个使用pandas和列标签的DataFrame,我需要编辑它来替换原始列标签.
我想更改A原始列名称所在的DataFrame 中的列名:
['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
至
['a', 'b', 'c', 'd', 'e'].
我将已编辑的列名存储在列表中,但我不知道如何替换列名.
我有一只DataFrame熊猫:
import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
print df
输出:
c1 c2
0 10 100
1 11 110
2 12 120
现在我想迭代这个帧的行.对于每一行,我希望能够通过列的名称访问其元素(单元格中的值).例如:
for row in df.rows:
print row['c1'], row['c2']
是否有可能在熊猫中做到这一点？
我发现了类似的问题.但它没有给我我需要的答案.例如,建议使用:
for date, row in df.T.iteritems():
要么
for row in df.iterrows():
但我不明白row对象是什么以及如何使用它.
我想按多列对data.frame进行排序.例如,对于下面的data.frame,我想按列z(降序)然后按列b(升序)排序:
dd <- data.frame(b = factor(c("Hi", "Med", "Hi", "Low"),
levels = c("Low", "Med", "Hi"), ordered = TRUE),
x = c("A", "D", "A", "C"), y = c(8, 3, 9, 9),
z = c(1, 1, 1, 2))
dd
b x y z
1 Hi A 8 1
2 Med D 3 1
3 Hi A 9 1
4 Low C 9 2
给出两个数据框:
df1 = data.frame(CustomerId = c(1:6), Product = c(rep("Toaster", 3), rep("Radio", 3)))
df2 = data.frame(CustomerId = c(2, 4, 6), State = c(rep("Alabama", 2), rep("Ohio", 1)))
df1
# CustomerId Product
# 1 Toaster
# 2 Toaster
# 3 Toaster
# 4 Radio
# 5 Radio
# 6 Radio
df2
# CustomerId State
# 2 Alabama
# 4 Alabama
# 6 Ohio
我怎样才能做数据库风格,即sql风格,加入？也就是说,我该怎么做:
删除DataFrame中的列时,我使用:
del df['column_name']
这很有效.为什么我不能使用以下？
del df.column_name
由于您可以访问列/系列df.column_name,我希望这可以工作.
我有不同列中的数据,但我不知道如何提取它以将其保存在另一个变量中.
index a b c
1 2 3 4
2 3 4 5
我该如何选择'a','b'并保存到DF1？
我试过了
df1 = df['a':'b']
df1 = df.ix[:, 'a':'b']
似乎没有工作.
我想从pandas DataFrame中获取列标题列表.DataFrame将来自用户输入,因此我不知道将会有多少列或将调用它们.
例如,如果我给这样的DataFrame:
>>> my_dataframe
y gdp cap
0 1 2 5
1 2 3 9
2 8 7 2
3 3 4 7
4 6 7 7
5 4 8 3
6 8 2 8
7 9 9 10
8 6 6 4
9 10 10 7
我想得到一个如下所示的列表:
>>> header_list
['y', 'gdp', 'cap']
我有以下索引的DataFrame与命名列和行不连续数字:
a b c d
2 0.671399 0.101208 -0.181532 0.241273
3 0.446172 -0.243316 0.051767 1.577318
5 0.614758 0.075793 -0.451460 -0.012493
我想'e'在现有数据框中添加一个新列,并且不希望更改数据框中的任何内容(即,新列始终与DataFrame具有相同的长度).
0 -0.335485
1 -1.166658
2 -0.385571
dtype: float64
我尝试了不同的版本join,append,merge,但我没有得到我想要的结果,只在最错误.如何e在上面的示例中添加列？
我有一些列要从数据框中删除.我知道我们可以使用以下内容单独删除它们:
df$x <- NULL
但我希望用更少的命令来做到这一点.
另外,我知道我可以使用整数索引来删除列,如下所示:
df <- df[ -c(1, 3:6, 12) ]
但我担心我的变量的相对位置可能会改变.
考虑到R的强大程度,我认为可能有一种更好的方法,就是逐一删除每一列.