[英]how to add values to certain index in column in pandas dataframe (python)
我有一个像这样的 dataframe (结果):
指数 | 结果 |
---|---|
0 | 1 |
1 | -1 |
2 | 1 |
我有另一个 dataframe (信号)是这样的:
指数 | 信号 |
---|---|
0 | 200 |
1 | 300 |
2 | 250 |
3 | 450 |
4 | 345 |
5 | 534 |
我想在信号中添加一列,以便结果中的值将在该列中复制两次,例如
指数 | 信号 | 结果 |
---|---|---|
0 | 200 | 1 |
1 | 300 | 1 |
2 | 250 | -1 |
3 | 450 | -1 |
4 | 345 | 1 |
5 | 534 | 1 |
注意:结果中索引 0 的 1 在信号的索引 0 和 1 中复制两次,依此类推。 我该怎么做 go?
IIUC,您只想重复两次results
并将其分配给signals
中的一列,对吗? 在这种情况下,您可以使用np.repeat
:
import numpy as np
signals['results'] = np.repeat(results['results'].to_numpy(), 2)
Output:
index signals results
0 0 200 1
1 1 300 1
2 2 250 -1
3 3 450 -1
4 4 345 1
5 5 534 1
@mozway 的答案比我的更相关,因为他使用Series.repeat
而不是Index.repeat
。 @Manlai 的回答也很有趣。
使用Index.repeat
:
n = len(signals) // len(results) # twice
signals['results'] = results.reindex(results.index.repeat(n)).to_numpy()
print(signals)
# Output
signals results
0 200 1
1 300 1
2 250 -1
3 450 -1
4 345 1
5 534 1
保持简单,只需使用 Series 的repeat
方法:
n = len(signals) // len(results)
signals['results'] = result['results'].repeat(n).to_numpy()
output:
index signals results
0 0 200 1
1 1 300 1
2 2 250 -1
3 3 450 -1
4 4 345 1
5 5 534 1
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