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python pAnDAs中两个列的数值不能进行对比吗

直接用 == 就好了 import pandas as pd df = pd.DataFrame(your_data, columns=["ip", "mac1", "mac2"]) result = df[df["mac1"] == df["mac2"]] 同理,!= , >,

在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame。Series类似于numpy中的一维数组,除了通吃一维数组可用的函数或方法,而且其可通过索引标签的方式获取数据,还具有索引的自动对齐功能; DataFrame类似于numpy中的二维数组...

首先,为了以后在处理大量数据的效率,一定要养成【不】使用循环的方式处理pandas或者numpy数据的习惯, 最好使用包内置的方法或者被重载过的通用方法来实现。以前刚接触pandas的时候,处理10W+的是数据的时候,用循环处理,等了半天都没有结果...

如果列明中包含空格、减号、加号等等的符号的时候,比如有一列的名字是"hello world"就不能用aa.hello world了。只能用a['hello world']

如果你要添加一千条记录,不要一条一条的concate。 可以试着每一百条组成一个小的dataframe,分十次粘上去,会快一点

dataframe.fillna({'code':'code', 'date':'date'}),第一个code和date分别表示列,后面的表示在该列填充的内容

表格文件里看起来是空的地方,有时候可能并不是空的,也许会存在一个空格字符。最保险的办法,先用正则将空格匹配出来,然后全部替换为NULL,再在用pandas读取的时候指定 (na_values='NULL')就是将NULL认为是nan处理,接下来就可以用dropna()...

首先是引入pandas和numpy,这是经常配合使用的两个包,pandas依赖于numpy,引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块 先创建一个时间索引,所谓的索引(index)就是每一行数据的id,可以标识每一行的唯一值 为了快速入门,我们看一下如何...

pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键(可以是函数、数组或DataFrame列名)拆分pandas对象。计算分组摘要统计,如计数、平均值、标准差,或用户自定义函数。...

如果你要添加一千条记录,不要一条一条的concate。可以试着每一百条组成一个小的dataframe,分十次粘上去,会快一点

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