请问大神，Python如何从Pandas的一个DataFrame（A）中获得第一列的索引，匹配到另一个DataFrame（B）第一列的对应行，并对这些行中每一列的数值求和？
Python如何从Pandas的一个DataFrame中获得第一列的索引，匹配到另一个DataFrame第一列索引的对应行，并对这些行中每一列的数值求和？
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- 2020-04-07 15:55回答 1 已采纳 data.columns=data.iloc[0].values data=data.drop(0) data=data.reset_index(drop=True)
- 2022-05-16 13:50回答 1 已采纳 可以用df.append：df1 = df.append({'names':'d','age':50},ignore_index = True)或者用df.loc：df.loc[3,'names']
- 2021-06-23 08:46回答 1 已采纳 什么错误？n转换为int了吗
- 2020-12-22 01:57Python Pandas中Dataframe对象，如何根据列值筛选满足条件的行，并且返回列的索引值，我们举栗子说明一下： 1.先创建一个dataframe变量df： df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), #index = pd.date_...
- 2022-03-21 21:13回答 2 已采纳 没太明白你的意思，数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列。数据帧(DataFrame)的功能特点：潜在的列是不同的类型大小可变标记轴(行和列)可以对行和列执行算术运算
- 2021-03-07 14:55回答 1 已采纳 应该是__getitem__方法。我是去访问不存在的列索引 或者 访问行索引，看报错信息。 df = pd.DataFrame( data=[0,1,2,3], index=list(
- 2021-08-31 19:52
Python_pandas关于UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index.的问题
python
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回答 2 已采纳 主要是由于使用布尔数组的键会引起含糊不明确，出现了使用警告信息，虽然不影响计算结果，但是不建议这样使用，应该将布尔过滤条件写成一个mask取值：参考代码： import pandas as pd df - 2020-12-24 07:59最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明，都是一些基础的操作，但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame，花了我挺长时间去调整BUG的。我在这里做一些总结，方便你我他。感兴趣的朋友们一...
- 2022-10-28 17:39回答 1 已采纳 可能要把 df_test_1.loc[0:len(fn_cur) - 1, columns[0]] = fn_cur 改成 df_test_1.loc[0:len(fn_cur) - 1, colu
- 2019-03-25 15:59回答 1 已采纳 ``` df.sort_values(by=["class", "id"],ascending=[True, False]) ``` _可以实现排序,想要索引完备就在末尾再加个reset_ind
- 2022-03-30 19:10回答 1 已采纳 从贴的代码看不出问题先确认一下，你的df 的名字是 cstm_jycs_type 还是 cstm_jycs_type0还是说你的变量 是从 cstm_jycs_type0 cstm_jycs_typ
- 2021-02-03 13:29Jame Louis的博客 我是一个python新手，问题比较初级，希望大家不要嘲笑我我用pandas读取某个CSV文件(包含两部分，一列时间，五列数据)，我想试图将DataFrame变为以时间为index,五列数据为data的新的df，但是我试了很多方法，要不就是...
- 2022-04-11 11:05回答 2 已采纳 这样试试 import pandas as pd list = ["apple", "pear"] df = pd.DataFrame({'apple': [1, 2, 3, 4], 'banana'
- 2020-11-19 20:08weixin_39936380的博客 Python之pandas 基础篇以下语句是在pycharm中进行演示，复制到pycharm中运行可直接查看运行结果#pandas 的数据结构介绍#1.Series(由一组数据，各种Numpy数据类型)和一组索引组成：import pandas as pdimport numpy ...
- 2020-12-22 05:48pandas DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引 上一篇里只介绍了列索引: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引...
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