我有一个多列的 DF，我想将其从行转换为列 我在堆栈溢出时看到的大多数解决方案只处理 2 列
来自东风
PO ID PO Name Region Date Price
1 AA North 07/2016 100
2 BB South 07/2016 200
1 AA North 08/2016 300
2 BB South 08/2016 400
1 AA North 09/2016 500
到东风
PO ID PO Name Region 07/2016 08/2016 09/2016
1 AA North 100 300 500
2 BB South 200 400 NaN
我有一个数据框，其中有2个我要过滤的日期字段，并且当任何一个日期字段为null时都可以看到行。
ID Date1 Date2
58844880 04/11/16 NaN
59745846 04/12/16 04/14/16
59743311 04/13/16 NaN
59745848 04/14/16 04/11/16
59598413 NaN NaN
59745921 04/14/16 04/14/16
59561199 04/15/16 04/15/16
NaN 04/16/16 04/16/16
59561198 NaN 04/17/16
它应该如下图所示
ID Date1 Date2
58844880 04/11/16 NaN
59743311 04/13/16 NaN
59598413 NaN NaN
59561198 NaN 04/17/16
尝试过代码
df = (df['Date1'].isnull() | df['Date1'].isnull())
我正在尝试从pandas数据帧中的DF中提取字符串，并且源字符串在必须与之匹配的列表中。我尝试使用a df.str.extract(list1)但我收到了无法散列类型的错误，我想我将列表与DF比较的方式不正确
从
Col 1 Col 2
1 The date
2 Three has come
3 Mail Sent
4 Done Deal
至
Col 1 Col 2 Col 3
1 The date NaN
2 Three has come Three has
3 Mail Sent Mail
4 Done Deal Done
我的清单如下
List1 = ['Three has' , 'Mail' , 'Done' , 'Game' , 'Time has come']
我有一个大小约为94.4 MB的csv,它包含143,940行和63列.我只想分割两列并在另一列中输出值.我正在执行的代码是一个非常简单的代码.
DF['Col3'] = DF['Col1'] / DF['Col2']
每次我在我的spyder3或Jupyter Notebook上执行这段代码时,内核都会死掉我以前执行过这段代码但是我有任何问题.现在我收到错误消息
内核死了,重新启动
我在我的笔记本电脑上运行python 2.7和anaconda版本4.3.14 pandas版本0.19.2,它有8 GB RAM.其中只有1 GB在运行此代码之前使用,并在运行此代码时使用100%.
如有任何建议请指导.谢谢