时间戳

首页 > 解决方案 > 检查字符串是否在熊猫数据框中并修改行

python - 检查字符串是否在熊猫数据框中并修改行

问题描述

我想检查字符串是否在数据框中并修改该特定行。

我知道如何查找字符串是否存在于数据框中，例如：

if usd_margin_data['acct'].str.contains(row['acct']).any():

但现在我想修改包含字符串的行。我怎么做？

TypeError: first argument must be string or compiled pattern

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

利用：

df11 = (df1.pivot_table(index='acct',
                    columns='exchange',
                    values='spanReq',
                    aggfunc='sum')
      )
print (df11)
exchange        CME         HKEX          OSE          SGX
acct                                                      
10        1728005.0         0.00          NaN          NaN
20          83671.0          NaN  106516141.0  14872000.00
30           6237.0          NaN          NaN          NaN
40         857120.0  36071131.40          NaN   2987340.93
60        2803385.0   3459377.95          NaN   2030260.39
70        9007666.0     81300.00    1800000.0  57172391.00
80              NaN  23698214.00          NaN          NaN
90         119644.0          NaN          NaN          NaN

df2 = df2.replace('-', np.nan).replace(',', '', regex=True).astype(float).set_index('Account')
print (df2)
               SGX       HKEX        OSE        CME      Total
Account                                                       
10.0           NaN        NaN        NaN  1549946.0  1549946.0
20.0      144262.0        NaN  1173680.0    83557.0  1401500.0
30.0           NaN        NaN        NaN     6237.0     6237.0
40.0     3834382.0  4455808.0        NaN   631892.0  8922082.0
60.0     2329690.0   199192.0        NaN  3754770.0  6283652.0
70.0      514978.0    10360.0    16213.0  4777373.0  5318923.0
80.0           NaN  1741612.0        NaN        NaN  1741612.0
90.0           NaN        NaN        NaN   119644.0   119644.0

df3 = df11.combine_first(df2)
print (df3)
            CME         HKEX          OSE          SGX      Total
acct                                                             
10    1728005.0         0.00          NaN          NaN  1549946.0
20      83671.0          NaN  106516141.0  14872000.00  1401500.0
30       6237.0          NaN          NaN          NaN     6237.0
40     857120.0  36071131.40          NaN   2987340.93  8922082.0
60    2803385.0   3459377.95          NaN   2030260.39  6283652.0
70    9007666.0     81300.00    1800000.0  57172391.00  5318923.0
80          NaN  23698214.00          NaN          NaN  1741612.0
90     119644.0          NaN          NaN          NaN   119644.0

推荐阅读