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我在数据框下方有字段“年龄”，需要从数据框中找到前 3 个最小年龄

DF = pd.DataFrame.from_dict({'Name':['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'], 'Age':[18, 45, 35, 70, 23, 24, 50, 65, 18, 23]})

DF['Age'].min()  

想要列表中的前两个年龄即 18、23，如何实现？

注意：DataFrame - DF 包含 Age Duplicates，即 18 和 23 重复两次，需要唯一值。

我想关闭一些使用 os.startfile() 打开的文件，例如 .txt、.csv、.xlsx。

我知道这个问题之前问过，但我没有找到任何有用的脚本。

我使用的是windows 10环境

import modin.pandas as pd

我正在 Windows 10 机器中导入 modin.pandas 库但出现错误

“AttributeError：模块‘ray’没有属性‘utils’”

安装 modin 库时遗漏了什么？

如何使用双引号将 python 数据框导出到 csv。我试过下面的代码，但它没有出现在输出文件中。我需要像“column1”、“column2”、column3“这样的结果......请帮忙。

exportPath=exportPath+'\\data2Upload.csv'
header=['Country','Indicator','Unit','Frequency','Date','Value']
data.to_csv(exportPath,columns=header,sep=',',quotechar='"',index=False)

我有大约50个excel文件,我想导入到dataframe并将所有文件合并到单个数据帧中.但有些文件有3个,有些是4列.每个文件作为不同的列以不同的顺序.

所有文件中的不同列总数:5即col1,col2,col3,col4,col5

我知道如何导入,但在面临问题的同时.

脚本:

dfAll = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5')]
df= pd.read_excel('FilePath', sheetname='data1') # contains 3 columns i.e col1, col2, col5
columnsOFdf = df.columns
dfAll[columnsOFdf] = dfAll.append(df)

但是给出错误"ValueError:Columns必须和key一样长"

我想将df ['col1','col2','col5']数据追加到dfAll ['col1','col2','col5']

请帮忙解决这个问题.

我想将数据帧第一行的数据添加到其列名并删除第一行.

源数据框架:

2013K2  2013K3  2013K4  2013K5
ABC1    ABC2    ABC3    ABC4
324 5435    543 543
6543    543 657 765
765 876 876 9876

需要将列名重命名为列名+'|'+第一行数据:

2013K2|ABC1 2013K3|ABC2 2013K4|ABC3 2013K5|ABC4
324 5435    543 543
6543    543 657 765
765 876 876 9876

我有以下几列的数据框：

SectorName', 'Sector', 'ItemName', 'Item', 'Counterpart SectorName', 'Counterpart Sector', 'Stocks and TransactionsName', 'Stocks and Transactions', 'Units', 'Scale', 'Frequency', 'Date', 'Value'

如何从df列名以Name。结尾的列中删除列。

我有下面的数据框，我想比较 3 列值并更新另一列“Id_Name_Table_Matching”中的 True/False

下面是我的代码：

L1_ID = ['Region', 'Col2', 'Col3', 'Col4', 'Col5']
L1_Name = ['Region', 'Col2', 'Col3', 'Col4', 'Col5']
L1_Table = ['Region', 'Col2', 'Col3', 'Col4', 'Col5']

DF1 = pd.DataFrame({'dimId': L1_ID, 'dimName': L1_Name, 'sqlTableColumn': L1_Table})

如果所有列值匹配，我想在“Id_Name_Table_Matching”中更新 true，否则为 false。我需要如下脚本：

DF1['Id_Name_Table_Matching'] = DF1['dimId'] == DF1['dimName'] == DF1['sqlTableColumn']

我有一个数据框，其中一列（dtype = bool）包含True/ False值，如果布尔列== False，我想过滤记录

下面的脚本给出了错误，请帮忙。

if mFile['CCK'].str.contains(['False']):
    print(mFile.loc[mFile['CCK'] == False])

错误中

if mFile['CCK'].str.contains(['False']

如果整列有纳米或空白值,我正在删除数据框列.删除nan工作正常并且分配数据[data ==''] = np.nan不能在for循环下工作.

for i in range(1, j):
    data = pd.DataFrame(dfs[i])
    data = data.dropna(axis=1, how='all') # Remove column if column has only nan values

    data[data == ''] = np.nan
    data = data.dropna(axis=1, how='all') # Remove column if column has only blank values 

我根据以下评论更新了代码,但同样的问题.

data[data == ''] = np.nan
data = data.replace('', np.nan).dropna(axis=1, how='all')
data = data.dropna(axis=1, how='all')