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2020-12-23 20:56:34
更新：
In [11]: df['ReceiptNumber'] = (df.assign(ReceiptNumber=np.where(pd.notnull(df.Tender),
....: df['Rcpt#'],
....: np.nan))['ReceiptNumber']
....: .fillna(method='pad')
....: .astype(int))
In [12]: df[['Rcpt#','Tender','ReceiptNumber']]
Out[12]:
Rcpt# Tender ReceiptNumber
0 32381 Cash 32381
1 18924 NaN 32381
2 505101 NaN 32381
3 32382 CrCd 32382
4 502201 NaN 32382
5 502201 NaN 32382
6 32383 Cash 32383
7 502201 NaN 32383
8 32384 CrCd 32384
9 505201 NaN 32384
10 505201 NaN 32384
11 32385 Cash 32385
12 18924 NaN 32385
13 32386 Cash 32386
14 18924 NaN 32386
老答案：
df.assign(ReceiptNumber=np.where(pd.notnull(df.Tender),
df['Rcpt#'],
np.nan))['ReceiptNumber']
.fillna(method='pad')
PS这个片段没有经过测试,因为你没有在文本表格中提供你的数据集,所以我无法复制&粘贴它
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将一列中的所有值复制到pandas数据框中的新列
2021-07-19 18:08:08解决方案 You can simply assign the B to the new column , Like - df['D'] = df['B'] Example/Demo - In [1]: import pandas as pd In [2]: df = pd.DataFrame([['a.1','b.1','c.1'],['a.2','b.2','c.2'],['a.3',...展开全文This is a very basic question, I just can not seem to find an answer.
I have a dataframe like this, called df:
A B C
a.1 b.1 c.1
a.2 b.2 c.2
a.3 b.3 c.3
Then I extract all the rows from df, where column 'B' has a value of 'b.2'. I assign these results to df_2.
df_2 = df[df['B'] == 'b.2']
df_2 becomes:
A B C
a.2 b.2 c.2
Then, I copy all the values in column 'B' to a new column named 'D'. Causing df_2 to become:
A B C D
a.2 b.2 c.2 b.2
When I preform an assignment like this:
df_2['D'] = df_2['B']
I get the following warning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try
using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
I have also tried using .loc when creating df_2 like this:
df_2 = df.loc[df['B'] == 'b.2']
However, I still get the warning.
Any help is greatly appreciated.
解决方案
You can simply assign the B to the new column , Like -
df['D'] = df['B']
Example/Demo -
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame([['a.1','b.1','c.1'],['a.2','b.2','c.2'],['a.3','b.3','c.3']],columns=['A','B','C'])
In [3]: df
Out[3]:
A B C
0 a.1 b.1 c.1
1 a.2 b.2 c.2
2 a.3 b.3 c.3
In [4]: df['D'] = df['B'] #
In [5]: df
Out[5]:
A B C D
0 a.1 b.1 c.1 b.1
1 a.2 b.2 c.2 b.2
2 a.3 b.3 c.3 b.3
In [6]: df.loc[0,'D'] = 'd.1'
In [7]: df
Out[7]:
A B C D
0 a.1 b.1 c.1 d.1
1 a.2 b.2 c.2 b.2
2 a.3 b.3 c.3 b.3
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使用 pandas 添加一列数据
2020-11-27 17:40:35import jqdataimport pandas as pdfrom pandas import DataFrameimport numpy as npsecurity = ['000001.XSHE', '000040.XSHE', '000099.XSHE'];h = get_price(security, start_date='2020-03-26', end_date='2020-0...展开全文import jqdata
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import numpy as np
security = ['000001.XSHE', '000040.XSHE', '000099.XSHE'];
h = get_price(security, start_date='2020-03-26', end_date='2020-03-27', frequency='1m', fields=None, skip_paused=False, fq='pre')
h = h.transpose(2,1,0);
date='2020-03-26';
for code in security:
q = query(valuation).filter(valuation.code == code)
c = get_fundamentals(q, date=None, statDate=None)
capita_field = c['circulating_cap'][0]
print(capita_field)
h[code] = DataFrame(h[code])
h[code]['circulating_cap'] = capita_field
print(h[code].head())
for code in security:
print(code)
print(h[code].head())
各种位老师！
我在第一个循环时打印数据，感觉不对，但从遍历的结果看是三组数据中有二组新增一列是成功的。
但是到了第二个循环打印出来的结果却是只有最后一组数据有新增一列数据，结果如下：
复制内容如下：
2020-03-25 00:00:00 - INFO - 1940575.25
2020-03-25 00:00:00 - INFO - close high low money open volume
2020-03-26 09:31:00 12.75 12.78 12.74 21562519 12.78 1689100
2020-03-26 09:32:00 12.79 12.79 12.74 8336756 12.75 653100
2020-03-26 09:33:00 12.80 12.80 12.78 9250124 12.78 723100
2020-03-26 09:34:00 12.80 12.80 12.78 3501228 12.78 273700
2020-03-26 09:35:00 12.82 12.82 12.79 8527458 12.79 665800
circulating_cap
2020-03-26 09:31:00 1940575.25
2020-03-26 09:32:00 1940575.25
2020-03-26 09:33:00 1940575.25
2020-03-26 09:34:00 1940575.25
2020-03-26 09:35:00 1940575.25
2020-03-25 00:00:00 - INFO - 106034.0703
2020-03-25 00:00:00 - INFO - close high low money open volume circulating_cap
2020-03-26 09:31:00 3.54 3.55 3.53 1976123 3.54 558900 106034.0703
2020-03-26 09:32:00 3.53 3.54 3.53 603107 3.53 170800 106034.0703
2020-03-26 09:33:00 3.54 3.54 3.53 461279 3.53 130600 106034.0703
2020-03-26 09:34:00 3.55 3.55 3.53 608014 3.54 171700 106034.0703
2020-03-26 09:35:00 3.55 3.55 3.54 312608 3.55 88200 106034.0703
2020-03-25 00:00:00 - INFO - 60607.043
2020-03-25 00:00:00 - INFO - close high low money open volume circulating_cap
2020-03-26 09:31:00 6.34 6.36 6.33 1521427 6.35 239700 60607.043
2020-03-26 09:32:00 6.35 6.36 6.34 292984 6.34 46100 60607.043
2020-03-26 09:33:00 6.36 6.36 6.35 245919 6.35 38700 60607.043
2020-03-26 09:34:00 6.35 6.36 6.34 346777 6.35 54600 60607.043
2020-03-26 09:35:00 6.38 6.39 6.36 760788 6.36 119300 60607.043
但是到了第二个循环打印出来的结果却是只有最后一组数据有新增一列数据，结果如下：
2020-03-25 00:00:00 - INFO - 000001.XSHE
2020-03-25 00:00:00 - INFO - close high low money open volume
2020-03-26 09:31:00 12.75 12.78 12.74 21562519 12.78 1689100
2020-03-26 09:32:00 12.79 12.79 12.74 8336756 12.75 653100
2020-03-26 09:33:00 12.80 12.80 12.78 9250124 12.78 723100
2020-03-26 09:34:00 12.80 12.80 12.78 3501228 12.78 273700
2020-03-26 09:35:00 12.82 12.82 12.79 8527458 12.79 665800
2020-03-25 00:00:00 - INFO - 000040.XSHE
2020-03-25 00:00:00 - INFO - close high low money open volume
2020-03-26 09:31:00 3.54 3.55 3.53 1976123 3.54 558900
2020-03-26 09:32:00 3.53 3.54 3.53 603107 3.53 170800
2020-03-26 09:33:00 3.54 3.54 3.53 461279 3.53 130600
2020-03-26 09:34:00 3.55 3.55 3.53 608014 3.54 171700
2020-03-26 09:35:00 3.55 3.55 3.54 312608 3.55 88200
2020-03-25 00:00:00 - INFO - 000099.XSHE
2020-03-25 00:00:00 - INFO - close high low money open volume circulating_cap
2020-03-26 09:31:00 6.34 6.36 6.33 1521427 6.35 239700 60607.043
2020-03-26 09:32:00 6.35 6.36 6.34 292984 6.34 46100 60607.043
2020-03-26 09:33:00 6.36 6.36 6.35 245919 6.35 38700 60607.043
2020-03-26 09:34:00 6.35 6.36 6.34 346777 6.35 54600 60607.043
2020-03-26 09:35:00 6.38 6.39 6.36 760788 6.36 119300 60607.043
想不出错误在哪？请各位老师帮助
-
Python Pandas将列从一个工作表复制到另一个工作表而不更改任何数据？
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设置(创建演示excel文件)：import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'1_A': [1,2,3,4], '1_B': [5,4,6,5],
'1_C': [8,7,9,0], '1_D': [9,7,8,5], '1_E': [2,4,9,8]})
df2 = pd.DataFrame({'1_A': [5,4,1,3], '1_B': [55,2,3,4]})
setup_dict = {'Sheet_1': df1, 'Sheet_2': df2}
with pd.ExcelWriter('excel_file.xlsx',
engine='xlsxwriter') as writer:
for ws_name, df_sheet in setup_dict.items():
df_sheet.to_excel(writer, sheet_name=ws_name)
(从这里开始读取现有的excel文件)
^{pr2}$
也可以使用其他方法来组合列，例如join(使用表示原始工作表的不同后缀)
因为当excel文件
已读。在
编辑(用于新工作表和唯一列名…)ws_dict = pd.read_excel('excel_file.xlsx', sheetname=None)
#Modify the Sheet_2 worksheet dataframe:
#(or, create a new worksheet by assigning concatenated df to a new key,
#such as ws_dict['Sheet_3'] = ...)
ws_dict['Sheet_3'] = ws_dict['Sheet_2'][['1_A','1_B']].join(ws_dict['Sheet_1'][['1_A','1_B','1_C']],
lsuffix='_sh2', rsuffix='_sh1', how='outer')
#Write the ws_dict back to disk as an excel file:
#(replace 'excel_file.xlsx' with your desired file path.)
with pd.ExcelWriter('excel_file.xlsx',
engine='xlsxwriter') as writer:
for ws_name, df_sheet in ws_dict.items():
df_sheet.to_excel(writer, sheet_name=ws_name)
-
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