数据框是表格数据结构。通常，它包含数据，其中行是观察值，列是各种类型的变量。虽然“数据框架”或“数据框架”是这个概念用于多种语言的术语（R，Apache Spark，deedle，Maple，Python中的pandas库和Julia中的DataFrames库），“table”是用于的术语MATLAB和SQL。
我正在Python中使用polars库来操作一些数据帧。 我正在尝试执行以下操作： : 对于某些数据框： 人.. 并肩作战 在 A 乙 1月3日 A C 1月4日 A D 1月5日 A 乙 1月5日 A 乙 10 月...
我正在尝试将 df.to_excel() 的 startrow 设置为变量。 我有几个 df (9)，我想将它们依次放入同一个 Excel 工作表中，但我每次都会执行此任务...
如何在 Rust 中将一个 Polars DataFrame 拆分为多个 DataFrame？
我使用 Polars 读取 CSV 文件。我想通过“日期”列将DataFrame分成几个DataFrame（我想按天分析数据）。 我尝试使用partition_by，但它...
给出以下数据框： d = {'一': pd.Series([10, 20, 30, 40], 索引=['a','b','c','d']), '二': pd.Series([0, 0, 25, 0], 索引=['a', 'b',...
我们的气象站每周记录每日天气数据（约 7 行/观测）。我们每周收集一次疾病数据（每周一次观察/行）。怎么才能加入最后一排的wea...
我们的气象站每周记录每日天气数据（约 7 行/观测）。我们每周收集一次疾病数据（每周一次观察/行）。怎么才能加入最后一排的wea...
为了简化情况，假设我有 2 个数据框，每个数据框有 2 列（User_id，User_name）。 我想删除两个表中出现的条目，具体来说，我想调整
具有 nan 值的列之间的比率。如何在 pandas 中没有 nan 值的情况下为每行选择列？
我有以下 DF： z = pd.DataFrame({2016:[4.0,np.nan,6.0,7.0,np.nan],2017:[np.nan,0,5.0,0,np.nan],2018:[4.0,3, np.nan,3,1.0],2019:[2.0,np.nan,np.nan,np.nan,3.4],'比率':''}) 我需要一个专栏...
我正在尝试再次练习编码，但目前无法弄清楚为什么我的函数不起作用。 这是我的示例表供参考： 舒张期 收缩压 80.0 130.0 77.0 126.0 ...
这是我的数据框： 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame( { ‘高’: [110, 110, 101, 101, 115, 300], } ） 这是预期的输出。应创建列箱： 高b...
是我的代码 将 pandas 导入为 pd columns1 = ['学生 ID', '课程 ID', '分数'] 数据1 = [(1, 10, 100), (2, 400, 200), (3, 30, 300), (3, 30, 300), (3, 30, 300), (3, 30, 300) , (3, 30, 300), (3, 30, 3...
我有一个包含 48 列和 481 行的大型数据集。我需要计算每 12 行中每列的平均值。因此单元格 [12,1] [24,1] 等，然后再次针对第 2 列。 我还没有想出一个
我想使用与“不同的行分隔符” “用 pandas to_csv()。有人知道该怎么做吗？
将 Series 作为新行添加到 DataFrame 中会触发 FutureWarning
尝试将 Series 类型的新行添加到 DataFrame 中，两者共享相同的列/索引： df.loc[df.shape[0]] = r 得到： FutureWarning：在未来版本中，object-dtype 列将带有 all-bool
我的目标是在 https://data.eastmoney.com/executive/list.html 上抓取表格并将其保存到 Excel 中。请注意，它有 2945 页，我想将它们全部放入一张 Excel 工作表中。
我有这个数据框，约束如下： L_model.constraint_b1 = pyo.ConstraintList() 对于范围内的 i(len(initial_demand))： 对于范围内的 k (Nb)： 对于 Demand.index 中的 t： ...
在 Pandas 数据框中，如何对与给定年份和月份匹配的所有行求和
我有以下示例数据： U_ID 组位置 时间 日期 79 149 17 美国 2 2014-11-03 80 149 17 美国 2 ...
从 pandas 导入 DataFrame、Series # 此函数将数据帧行修剪为满足指定条件的行 def prune_to_wanted_rows(st_df: DataFrame, reency_date: str) -> DataFrame:
如果索引中的值，为什么检查 pd.DataFrame 与 pd.Series 的值存在差异？
我正在使用 pandas DataFrame，我注意到使用 in 运算符时行为有所不同。 下面是一个例子来说明这一点： 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame({'a': [4, 5, 6], ...
data 是具有 Close、ph、slope_ph 和 upper 列的数据框 # 初始化变量 数据['upos'] = 0 长度=14 # 计算突破条件 对于范围内的 i（len（数据））： # 计算...