pythondataframe去中心化
① dataframe 如何按行处理数据
刚开始的时候，我也是很笨的遍历df来着... 几千个数据量到无所谓，一旦超过几万个就可以去卫生间拉个屎回来了... 我的废话太多了。。。。。
对于你这个问题，我不是很明白，如果能给我一个处理前rst样子和你预期的处理后rst的样子就好了。只要包含几行样本就可以了~(要截图哈~)
② python3 dataframe怎么去重复数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv('d:/ddd.txt')
print(data.drop_plicates())
③ python 怎么去data frame数据空格
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In [3]: import pandas as pd
In [4]: a = pd.Series([1,2,3])
In [5]: b = pd.Series([2,3,4])
In [6]: c = pd.DataFrame([a,b])
In [7]: c
Out[7]:
0 1 2
0 1 2 3
1 2 3 4
不过pandas直接用列表生成dataframe只能按行生成，如果是字典可以按列生成，比如：
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In [8]: c = pd.DataFrame({'a':a,'b':b})
In [9]: c
Out[9]:
a b
0 1 2
1 2 3
2 3 4
④ DataFrame中怎样去除数据中的$符号
可以使用pd提供的apply函数来实现.
#因为这个是价格列,后期肯定会涉及到计算的,不然也需要去掉$符号了,所以最后把价格列的数据类型改成浮点值
#apply里的是一个匿名函数,用来处理价格列里的每个值.
df.item_price=df.item_price.apply(lambdax:x[1:]).astype('float')
#当然,也可以把下面的函数传到apply里面也是一样的,功能都是一样的,只不过省了个写函数的过程
defsetNumberPrice(x):
returnx[1:]
⑤ python dataframe提取index合并至列
因为你引用g.col[1:]的时候index没有变化，1,2,3,4对应的还是1,3,5,7。只是少了row 0 而已这样你用g.col[1:] - g.col[:]的时候，相减的并不是你想象的, pandas会找相同的index做运算。所以1,2,3,4位置对应的值都一长肌拜可之玖瓣雪抱磨样，减完就是0。row 0位置没有可以减的，就是NaN。所以最后你得到Nan, 0,0,0,0. 使用shift可以把value沿着index往下Shift。
⑥ 如何用python去6个dataframe，两两交集，三三交集
你这个相当于只是6个数字枚举两两或者三三，
两两这个用for循环就行，第一层用i，第二层j从i+1开始
三三第三层k从j+1开始
然后再做你需要的事情
⑦ python已知某个元素，怎么得到该元素在dataframe中的位置
虽然时隔快四年的提问了，但还是不得不给出最好的答案，那个回答说“for循环”的答案简直是牛头不对马嘴啊，
我的答案：
pandas.dataframe中根据条件获取元素所在的位置（索引）
df=pd.DataFrame({'BoolCol':[1,2,3,3,4],'attr':[22,33,22,44,66]},
index=[10,20,30,40,50])
print(df)
a=df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist()
print(a)
⑧ Python中b=a.apply(lambda x: a.columns[x][0],axis=1)是什么意思呢，a是一个DataFrame，求详解
完全看不懂，试了一下也没跑通
axis＝1意味着把行 当做变量传进去，也就是x
把行内容当做列索引去取，没有办法取到吧
⑨ Python：怎么将"列表嵌套字典"转换成理想的DataFrame
