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?

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?

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我是一个python新手 我用pandas读取某个txt文件(包含两部分,一列时间,一列数据),我想试图将DataFrame变为以A列为index,另一列B为data的新的txtDF,但是我试了很多方法,要不就是index对了,但是数据没了,要不就是运行以后一点变化都没有,我知道这个问题应该是个很简单的问题,希望大家能帮我一下,谢谢!!! import numpy as np import pandas as pd txt = np.loadtxt(dataPath, delimiter = ', ') txtDF = pd.DataFrame(txt, columns = list('AB')) 第一列是"A",第二列分别是"B" txtTmp = pd.DataFrame(txtDF.iloc[:,1],index=txtDF.iloc[:,0]) 重新构造的结果就是index对了,但是所有数据都变成NaN 还有一种方法就是txtDF.set_index('A'), 但是写入csv之后还是原来的结构,index没有变

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python中怎样在dataframe中找出某值,并输出其对应的另一列的值?

如图,我想要遍历该df中的destIP找出想要的值,并输出对应的ClusterNo中的值。比如我想找到第一个172.23.0.10,然后返回对应的值为4。有没有大佬知道该怎么做?如果将所有destIP都返回为对应的ClusterNo的数呢? ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202005/01/1588308793_463522.jpg)

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python如何删除一个excel文件第5列

``` # coding:utf-8 import pandas from pandas import DataFrame data = pandas.read_excel(r".\aa.xlsx",sheet_name="Sheet1", header=0) data.drop(555,axis = 1) DataFrame(data).to_excel('bb.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=False) #sheet_name:返回指定的sheet,如果将sheet_name指定为None,则返回全表,如果需要返回多个表,可以将sheet_name指定为一个列表,例如['sheet1', 'sheet2'] #header:指定数据表的表头,默认值为0,即将第一行作为表头。 # 删除gender列,需要指定axis为1,当删除行时,axis为0 #pandas写csv文件如何去掉索引:设置index=False, header=False ``` 运行以上代码之后我的excel为啥删除了一行,而不是一列? 运行代码前的excel: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/24/1569301931_472982.png) 运行代码后的excel: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/24/1569301974_553688.png)

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在最后一列添加新的列,列名为wine; 添加的数据为随机正态分布,1/5的数据为1,剩余数据为-1; df['wine']=-1 ran1=random.sample(range(0,len(df)//5),len(df)//5)#随机产生行号 for i in ran1: df['wine'][ran1[i]]=1 #这里难道不是对wine列 ran1[i]行赋值为1吗, #我的结果为什么是前面全是1, 后面是-1啊 在最后一行之后添加一行,随机添加1/4的数据为1,剩余为-1; df.loc[len(df)] = -1 ran2=random.sample(range(0,df.shape[1]//4),df.shape[1]//4)#随机产生列号 for i in ran2: df[ran2[i]][df.shape[0]]=1#这里难道不是对最后一行,ran2[i]列赋值为1吗

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这是武汉理工大学计算机学院数据结构与算法综合实验课程的第三次项目:欢乐连连看(C++ & MFC)迭代开发代码。运行环境:VS2017。已经实现功能:开始游戏、消子、判断胜负、提示、重排、计时、帮助。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

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uboot-2015-07最新代码,喜欢的朋友请拿去

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