小编Jst*_*uff的帖子

这看起来很简单,但我在互联网上找不到任何相关信息

我有一个如下的数据框

City    State Zip           Date        Description       
Earlham IA    50072-1036    2014-10-10  Postmarket Assurance: Devices
Earlham IA    50072-1036    2014-10-10  Compliance: Devices
Madrid  IA    50156-1748    2014-09-10  Drug Quality Assurance

如何消除与5列中的4列匹配的重复项？列不匹配Description.

结果将是

City    State Zip           Date        Description       
Earlham IA    50072-1036    2014-10-10  Postmarket Assurance: Devices
Madrid  IA    50156-1748    2014-09-10  Drug Quality Assurance

我在网上找到的是drop_dupilcates与subset参数可以工作,但我不确定我怎么可以把它应用到多个列.

我有两个数据帧,每个数据帧都有不同的行数.下面是每个数据集的几行

df1 =
     Company                                   City         State  ZIP
     FREDDIE LEES AMERICAN GOURMET SAUCE       St. Louis    MO     63101
     CITYARCHRIVER 2015 FOUNDATION             St. Louis    MO     63102
     GLAXOSMITHKLINE CONSUMER HEALTHCARE       St. Louis    MO     63102
     LACKEY SHEET METAL                        St. Louis    MO     63102

和

df2 = 
     FDA Company                    FDA City    FDA State   FDA ZIP
     LACKEY SHEET METAL             St. Louis   MO          63102
     PRIMUS STERILIZER COMPANY LLC  Great Bend  KS          67530
     HELGET GAS PRODUCTS INC        Omaha       NE          68127
     ORTHOQUEST LLC                 La Vista    NE          68128

我和他们并肩使用combined_data = pandas.concat([df1, …

更新:列表中填充了我编辑列表的字符串以显示此信息

我有3个不同的列表,如

Section = [('1', '1.1', '1.2'), ('1', '2', '2.2', '3'), ('1', '1.2', '3.2', '3.5')] 
Page = [('1', '1', '3'), ('1', '2', '2', '2'), ('1', '2', '3', '5')]
Titles = [('General', 'Info', 'Titles'), ('More', 'Info', 'Section', 'Here'), ('Another', 'List', 'Of', 'Strings')]

我想把它们结合起来如

Combined_List = [('1', '1.1', '1.2'), ('1', '2', '2.2', '3'), ('1', '1.2', '3.2', '3.5'),
                 ('1', '1', '3'), ('1', '2', '2', '2'), ('1', '2', '3', '5'),  
                 ('General', 'Info', 'Titles'), ('More', 'Info', 'Section', 'Here'), ('Another', 'List', 'Of', 'Strings')]

或者任何其他形式允许我按照标题为部分的列表中的数字对它们进行排序.

在这种情况下,它会

  Sorted_list …

我在做什么似乎很简单,但我无法弄清楚.

我有数据框,其中包含数据

City    State ZIP
Ames    IA    50011-3617
Ankeny  IA    50021

我想拆分zipcodes -并只保存新数据帧中的第一个,其中包含旧数据和新邮政编码.我试着做以下事情.

data_short_zip = data
df = data['ZIP'].str.split('-').str[0]
data_short_zip.join(df)

这不仅会引发错误,而且似乎是单声道的.有一个简单的方法吗？

输出数据看起来像

City    State ZIP
Ames    IA    50011
Ankeny  IA    50021

我query在函数内部使用状态变量isExternalFilterPresent永远不会更新。我感到困惑，因为第一次console.log的query与查询的每个变化更新。我想这是因为我不太了解钩子的实现。

let gridApi: GridApi | null = null;

const HouseholdTable = ({accountsData, aggregateEntityTable: {aggregateEntity, columnDefs}}: OwnProps & StateProps) => {

  const [isDeepDiveOpen, setIsDeepDiveOpen] = useState(false);
  const [query, setQuery] = useState('');

  useEffect(() => {
    gridApi && gridApi.onFilterChanged();
  }, [query]);

  if (accountsData) {

    const onGridReady = ({api}: GridReadyEvent) => {
      api.sizeColumnsToFit();
      gridApi = api;
    };

    const aggData = accountsData.aggregations[aggregateEntity];

    console.log(query); // This updates when query changes
    const isExternalFilterPresent = (): boolean => {
      console.log(query); …

对熊猫来说很新,所以对解决方案的任何解释都表示赞赏.

我有一个数据帧,如

    Company                             Zip State City
1   *CBRE                               San Diego, CA 92101
4   1908 Brands                         Boulder, CO 80301
7   1st Infantry Division Headquarters  Fort Riley, KS
10  21st Century Healthcare, Inc.       Tempe 85282
15  AAA                                 Jefferson City, MO 65101-9564

我想将我的数据中的Zip State city列拆分为3个不同的列.使用这篇文章Pandas DataFrame的答案,如何将一个列拆分为两个如果我没有第一列,我可以完成此任务.编写正则表达式来捕获所有公司只会导致我捕获数据中的所有内容.

我也试过了

foo = lambda x: pandas.Series([i for i in reversed(x.split())])
data_pretty = data['Zip State City'].apply(foo)

但这导致我松开公司列并将多个单词的城市名称拆分为不同的列.

如何在保留公司列数据的同时拆分我的最后一列？