Series对象表示数据系列，存储在SeriesCollection类中。或者，它可能与Python Pandas API中的数据系列有关。
我希望获得一些关于如何遵守“我的代码必须适用于任何数据”的规则的建议。我尝试使用索引来查找以下问题的最大损失日期，但没有成功。我结束了...
将 pandas.series 功能中的 -inf 值替换为 np.nan [重复]
我想将 pandas.series 功能（我的数据帧的列）中的 -inf 值替换为 np.nan，但我无法做到。 我努力了： df[特征] = df[特征].replace(-np.infty, np.nan) ...
尝试使用两列作为键从字典中获取值：TypeError：不可散列类型：'Series'
这是我的字典格式： 字典 = {元组:列表} 用这些键 dict_keys([('102304', '15311'), ('102304', '919967')]) 我正在尝试用这一行填充 DataFrame 中的列 df['新...
如何根据相同的id列将python pandas中的3个系列连接到数据帧
我有 3 个系列，每个人都有不同的时间指标，如下所示： 系列1： 系列2： 系列3： 我想将这些系列合并到一个数据框中，如下所示： 我尝试过 concat 但似乎无法...
我尝试查找列中仅包含空字符串 '' 的单元格数量。 df 看起来像： 货币 美元 欧元 仪表着陆系统 港币 代码是： df['货币'].str.contains(r'\s*') 但代码也
Pandas - 如何在 Pandas 中创建一系列 x - y、x - y*2、x - y*3 等
我有一个数据框，在一列中显示某项商品的季度预测数量，使用 amount / 13 我可以得出预测的每周消耗量。 （一个季度有 13 周...
我不确定是否应该使用 groupby 、 idx 来解决这个问题，甚至采取额外的步骤将此数据帧变成多索引数据帧，但我希望这个示例能够清楚地传达我所拥有的内容
假设我有这个 df 数据df； 输入国家/地区$年份； 数据线； 美国 2019 美国 2019 美国 2020 加拿大 2019 加拿大 2020 加拿大 2020 ; 跑步; 我知道如何根据一个变量创建一系列数字...
这篇文章是关于我认为的 VS bug 的。 问题在于当我将具有以下格式的单行数据表加载为数据源时图表给出的视图： 日期;doubleVAR;doubleVAR;
系列被标记为一维数组，我们一般在 numpy 中都有数组。为什么我应该使用其中一种而不是另一种？我在寻找答案时也遇到了这些说法 - “熊猫系列是......
我有一个包含以下数据的数据框： 月 四月 4484.900000 八月 5664.419355 12月3403.806452 二月 2655.298246 一月 2176.338710 七月 5563.677...
我有一个只有一个值的系列，我只想获取该值。我运行了一个代码来通过索引匹配来获取值，我得到了一个像这样的系列： (normal_sum['KWH'][(normal_sum['KWH'].index...
为什么在“read_csv”中使用“squeeze”关键字时出现错误？
酒精= pd.read_csv（'https://andybek.com/pandas-drinks'，usecols = ['国家'，'wine_servings']，index_col ='国家'，squeeze = True） 当使用关键字挤压转换单列数据帧时...
Python pandas 通过在另一个具有不同标签的 DataFrame 中搜索来替换 DataFrame 的值
我有两个数据框。 df1 包含城市和访问总数。 df2 包含 VISITS 记录。 df1 会定期使用来自 df2 的新 VISITS 数据进行更新。 df1 示例（之前
我有两个对象系列，一个在前，一个在后，按名称分组。 我通过以下代码生成它们： beforeseries = df.groupby('name', dropna=True)['order'].apply(list) 打印（系列前）
我有一个包含邮政编码和计数的 Pandas DataFrame。它是使用 value_count 创建的。 数据框看起来像这样： 数数 邮政编码 AL1 1AJ 151 AL1 1AR 36 AL1...
从 Series 字典创建 DataFrame 会导致索引丢失和 NaN
dict_with_series = {'偶数':pd.Series([2,4,6,8,10]),'奇数':pd.Series([1,3,5,7,9])} Data_frame_using_dic_Series = pd.DataFrame(dict_with_series) # Data_frame_using_dic_Series = pd.DataFrame(
我有一个df 名称日期 2021-04-21 乙 2021-03-21 2021-02-23 2021-03-22 Date 的 dtype 是 object 我想要另一列 姓名 日期 月份 2021年4月21日 乙...
我有一个df 名称日期 2021-04-21 乙 2021-03-21 2021-02-23 2021-03-22 Date 的 dtype 是 object 我想要另一列 姓名 日期 月份 2021年4月21日 乙...
如何合并两个“value_counts”结果而不丢失数据？ [重复]
我想累积值计数，但简单的加法并不能解决问题。 假设我有很多系列，例如： a = pd.Series([1,2,2,无], dtype=object) b = pd.Series([3,2,2,无], dtype=