我有一个数据框，我想在其中找到一个组内某一列的最小值，然后基于该行更新其他一些列的值。以下代码可实现我想要的功能：import pandas as pddf = pd.DataFrame({'ID': [1,1,1,2,2,2,],'Albedo': [0.2, 0.4, 0.5, 0.3, 0.5, 0.1],'Temp' : [20, 30, 15, 40, 10, 5],'Precip':
2018-01-08
我有 2 列 - _a、_b。import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({'_a':[1,1,1,2,2,3,3],'_b':[3,4,5,3,3,3,9]})df_a _b0 1 31 1 42 1 53 2 34 2 35 3 36 3 9我需要将 _b 列中的第一个值
2018-05-20
我正在尝试根据列替换列的值。例如col1在前 5 行中有值，而col2中有值，因此根据 col2 更新 col1 值。接下来的五行，col1 中没有值，但 col2 有值，只需跳过这些行，不需要更新 col1，依此类推。df9["col1"].replace(["s1"], "data_value", inplace=True)我使用了用另一个值替换 pandas dataframe 列中的几个值
2019-01-04
我有一个具有以下结构的数据框， master_mac slave_mac uuid rawData0 ac233fc01403 ac233f26492b e2c56db5 NaN1 ac233fc01403 ac233f26492b e2c56db5 NaN2 ac233fc01403 ac233f26
2019-04-01
对于 pandas 中的特定组，如何按递减顺序替换某一列中的值，其中第二列的最大值被保留，而其他值则从该值中减一？我有一个包含 2 列 A 和 B 的数据框输入：A B210 2210 1210 5210 3145 1145 3145 3145 6所需输出：A B210 2210 3210 4210 5145 3145 4145 5145 6
2019-12-29
我有这样的 df： Value1 Value22008-01-01 -1 42008-01-01 -1 52008-01-03 -1 62008-02-25 0 72008-02-26 -1 82008-02-2
2020-02-19
这是一个数据框：df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],'B' : ['1', '2','2', '4', '1']})下面是我希望它看起来的样子，这是我尝试过但失败了的方法。groups = df.groupby([A])groups.apply(lambda g: g[g[B] == g[B].first()])
2020-05-13