问题标签 [pandas-loc]

我想问你，如何在 DataFrame 中选择具有相同索引号的行。例子：

我预计：

df1=

我正在使用df.loc[2]但只显示第一组数据。也使用df1=df.set_index(['2'])过，也不起作用。提前致谢！

我可以使用以下方法在数据框中创建一个新行.loc()：

但是如何使用相同的方法创建多行？

我熟悉 .append() 但我正在寻找一种不需要在将新行附加到 Series 之前将其构造到 Series 中的方法df。

所需输入：

期望的输出

最后两行是新添加的。

我一直在寻找一种方法来用矢量化替换 itterrows 并出现空白。我有这段代码，我相信使用 itterows 可以正常工作，这将永远持续下去。

总而言之，这是在当前为 ~0 且 active = 1 时存储该点的经过时间（第一次为真）并且新列应为 1。然后，如果这些条件在“时间”内保持为真，则新列中的值更改为 2。如果 current 超出 0，则新列应返回 0 并再次开始查找 current == 0 和 active == 1。

非常感谢任何帮助或建议。

我对 Python 很陌生，尤其是 pandas。我有一个名为 KeyRow 的 DataFrame，它来自更大的 df：

然后我做一个嵌套循环

因此，它似乎仅在放置常量时才起作用，而如果我使用 PersonNum[0] 而不是 '6'，即使两个值相等，它似乎也不起作用。当我使用 PersonNum[i] 这是我得到的输出：

而如果我使用'x'，我会得到想要的结果：

印刷

所以我试图将 Dataframe 拆分为子集，但我放入 df.loc 的条件永远不会起作用！

df_realty 中的数据是可以的，已经测试过了。

似乎我必须明确一些类型转换，但我已经做了一个（pd.to_numeric）

有什么建议么？

我有一个包含 7 列的数据框，如下所示：

我想为每个创建一个包含 4 个元素的元组ID，这样每个元组元素代表每个元组(Bank Name, Number, Firstname, Lastname)，ID并且这些元组元素的值是该 ID 的相应列中存在的不同元素的计数。例如：对于ID = 12，元组应该是(2, 2, 2, 1)元ID=13,组应该是(3, 3, 2, 3)

通过执行以下操作，我可以获取特定 ID 的所有行：

但是，我不知道如何对 ID 列中的每个值执行此操作（很像 SQL 中的 group by 子句，并且还获取计数而不是行中的实际值。

请帮忙。

这应该非常容易，但我无法让它工作。

我想根据两个或多个值过滤我的数据集。

这必须是 OR 语句吗？我可以在 SQL 中使用 in?

我真的不明白为什么它返回 NaN

我有一个 df，我需要根据其他列的值再创建一列，这种方法总是有效的。

我回来了

所以 .loc 和 .iloc 不是你的典型函数。他们以某种方式使用 [ 和 ] 来包围参数，以便它与普通数组索引相当。但是，我从未在另一个库中看到过这个（我可以想到，也许 numpy 就像我正在空白的东西），而且我不知道它在技术上是如何工作的/在 python 代码中定义的。

在这种情况下，括号是否只是函数调用的语法糖？如果是这样，那么如何使任意函数使用括号而不是括号？否则，它们的使用/定义 Pandas 有什么特别之处？

我是熊猫新手，因此请耐心对待这个问题我有一个 Df，其中包含多年来收集的年份、州和人口数据

我想找到任何一年的最大流行音乐和相应的状态

例子：

我做了一个groupby，得到了一年内所有州的人口；我如何迭代这些年来

现在我做到了

只给我 1 年和所有年份和州的最大值 我想要的是每年哪个州的人口最多

建议？