小编zhe*_*elt的帖子

1. 有没有更快,更pythonic的方式这样做？
2. 是什么产生了这个警告UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. "DataFrame index.", UserWarning ,我应该关注它吗？

我有一个包含3列的csv文件:org,month,person.

| org |    month   | person |
| --- | ---------- | ------ |
|   1 | 2014-01-01 |    100 |
|   1 | 2014-01-01 |    200 |
|   1 | 2014-01-02 |    200 |
|   2 | 2014-01-01 |    300 |

我读过哪篇文章pandas.core.frame.DataFrame:

data = pd.read_csv('data_base.csv', names=['month', 'org', 'person'], skiprows=1)

最终目标是将两个连续时期之间的人员与第一个时期的人员组进行比较.

org: 1, month: 2014-01-01, count(intersection((100, 200), 200)) / len(set(100, …

我在Pandas DataFrame中有一个包含数据库设置的字符串列,我想将键/值对转换为DataFrame中的新列,并填入任何缺失值True.

这是其中一个字符串的样子:

Status=ONLINE, Updateability=READ_WRITE, UserAccess=MULTI_USER, Recovery=SIMPLE, Version=706, Collation=SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS, SQLSortOrder=52, IsAutoCreateStatistics, IsAutoUpdateStatistics, IsFullTextEnabled

我希望输出看起来像:

| Status | Updateability | UserAccess | Recovery | Version | Collation                    | SQLSortOrder | IsAutoCreateStatistics | IsAutoUpdateStatistics | IsFullTextEnabled |
| ONLINE | READ_WRITE    | MULTI_USER | SIMPLE   | 706     | SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS | 52           | True                   | True                   | True              |

我已经尝试迭代遍历行,使用re.sub和解析字符串split(),这使我获得了遵循key=value格式的设置的键/值对.我对已知的布尔键进行了硬编码(如下面的代码所示),但是我希望将这个工作放在未知的布尔值上.

我现在被困住的一点是将特定键/值对的结果滚动到它应该进入的正确列/行.

import re

_status = ['Status=ONLINE, Updateability=READ_WRITE, UserAccess=MULTI_USER, Recovery=SIMPLE, Version=706, Collation=SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS, SQLSortOrder=52, IsAutoCreateStatistics, IsAutoUpdateStatistics, IsFullTextEnabled', …