我有两个数据帧,第一个有1000行,看起来像:
Date Group Family Bonus
2011-06-09 tri23_1 Laavin 456
2011-07-09 hsgç_T2 Grendy 679
2011-09-10 bbbj-1Y_jn Fantol 431
2011-11-02 hsgç_T2 Gondow 569
该列Group具有不同的值,有时会重复,但通常约有50个唯一值.
第二个数据框包含所有这50个唯一值(50行)以及与这些值相关联的酒店:
Group Hotel
tri23_1 Jamel
hsgç_T2 Frank
bbbj-1Y_jn Luxy
mlkl_781 Grand Hotel
vchs_94 Vancouver
我的目标是Group将第一个数据帧的列中的值替换为Hotel第二个数据帧的列Hotel的相应值,或者使用相应的值创建列.当我试图通过任务来完成它时
df1.loc[(df1.Group=df2.Group), 'Hotel']=df2.Hotel
我有一个错误,即数据帧的大小不同,因此无法进行比较
我有一个大约100列的数据框,看起来像
Id Economics-1 English-107 English-2 History-3 Economics-zz Economics-2 \
0 56 1 1 0 1 0 0
1 11 0 0 0 0 1 0
2 6 0 0 1 0 0 1
3 43 0 0 0 1 0 1
4 14 0 1 0 0 1 0
Histo Economics-51 Literature-re Literatureu4
0 1 0 1 0
1 0 0 0 1
2 0 0 0 0
3 0 1 1 0
4 1 0 0 0
所以我的目标是只留下更多的全球类别:只有英语,历史,文学,并在这些数据帧中写出其组成部分的总和,例如英语:英语-107,英语-2
Id …我有一个 pandas 数据框，其中一列是时间，有效的 datime.time 格式，如下所示：
Time
16:32:00
17:13:00
18:10:00
如果存在一种经典的Pythonic方法来将这个时间转换为浮点变量，那么它的16:32计算方式就会16+32/60变成16.53 ？
我有一个类似json的文件,每行看起来有效的json
{"Some_key": {"name": "Tom", "school_code":"5678", "sport": "football", "score":"3.46", "classId": "456"}}
{"Another_one": {"name": "Helen", "school_code":"7657", "sport": ["swimming", "score":"9.8", "classId": "865"}}
{"Yet_another_one_": {"name": "Mikle", "school_code":"7655", "sport": "tennis", "score":"5.7", "classId": "76532"}}
所以我需要通过提取这些第一个键(即"Some_Key","Another_key"等)来创建字典(？不是真的需要字典格式,而是任何可以帮助我将键与值,两个元素的数组相关联)的东西,我事先不知道,然后将它们与词典中的得分键值相关联.像这样的东西:
("Some_key":"3.46", "Another_Key":"9.8", "Yet_another_one_"; "5.7")
我不知道在没有明确调用键名的情况下提取内容的方法,所以您的想法非常受欢迎!
我有以下文件夹层次结构：
----Folder
------Subfolders
-----------Sub-sub-folder
--------------Files
所以我有多个子文件夹，并且在每个子文件夹中我都有一个包含多个文件的子子文件夹，我想从子子文件夹向上移动到子文件夹
最简单、最肮脏的方法是：只需将文件从子子文件夹复制到子文件夹，然后删除子子文件夹。但如果你知道更好的 pythonic 方法，请告诉我