用于排列数据帧的聚合函数我有以下数据帧 >>> data = pd.DataFrame({'Name': ['CTA15', 'CTA15', 'AC007', 'AC007', 'AC007'], 'I ...2024-10-01 已阅读: n次
将行拆分为新行并从其他列添加相应的匹配值我有一个像下面这样的数据场 data = pd.DataFrame({'Name': ['CTA15;CTA16;CAR;', 'AC007;AC008;GOO7;G008;F009', 'AC0 ...2024-10-01 已阅读: n次
根据其他datafram的名称从dataframe中选择列我有3个数据帧, 测向 df = pd.DataFrame({'Name': ['CTA15', 'CTA16', 'AC007', 'AC007', 'AC007'], 'AA_ID': [22, ...2024-10-01 已阅读: n次
基于两列将一个数据帧子集并拆分为多个数据帧我有一个巨大的数据框,如下所示:(我刚刚把一个代表性的数据框样本放在只有10行的地方。但是,即使对于10000行,数据模式也将保持不变。) Input: df = ...2024-10-01 已阅读: n次
使用scipy对数据帧内的组进行方差分析我有一个数据帧如下。我需要在三种情况下进行方差分析。数据帧看起来像: data0 = pd.DataFrame({'Names': ['CTA15', 'CTA15', 'AC007', 'AC007 ...2024-10-01 已阅读: n次
使用Pandas中的字典从两列创建新列我想创建一个基于组和阈值的列,以便从另一个列中为每一组分组列截断。在 数据帧如下: df_in -> unique_id myvalue identif 0 ...2024-10-01 已阅读: n次