Pandas是一个用于数据处理和分析的Python库，例如统计数据，实验科学结果，计量经济学或金融学中常见的数据框架，多维时间序列和横截面数据集。 Pandas是Python中主要的数据科学库之一。
我正在为我工作的公司构建一个工具，并且我构建了一个程序，可以从任何 csv 文件返回不同的统计数据，当然具有特定的数据结构。现在，我的问题是我不知道
我有一个像这样的数据框 数据 = [[1, [10, 11]], [1, [15, 16]], [2, [20, 24]], [2, [22, 23]]] df = pd.DataFrame(数据, 列 = ['id', 'val']) id 值 0 1 [10, 11] 1 2 [15, 16] 哈...
我在python中使用pandas并使用重复（keep=False）我在同一数据帧列的值之间进行了检查。所以我得到的结果是： 第5063章 真实 5064 真实 5065 真实 ...
pandas 的 DataFrameGroupBy.diff 函数出现意外输出
考虑以下一段Python代码，它基本上是从pandas用户指南的Group by：split-apply-combine章节的Transformation部分中插入的第一个代码复制而来的。 导入
Pandas `merge_asof` 但填充了 nan 值而不是重复值
我目前有这个快速示例可以使用： 将 pandas 导入为 pd left = pd.DataFrame({"left_val": [1, 2, 3, 6, 7]}, index=pd.to_datetime([1, 2, 3, 6, 7], 单位='s')) 右 = pd.DataF...
我有一个使用数据框中数据的 Seaborn 散点图。我想使用与该观察（行）关联的 df 中的其他值向绘图添加数据标签。请看下面 - 是...
考虑 df 的这一列： 人实体ID 0 324141 1 2 425544 3 4 434456 我可以重新索引它，以便当列中有新值时它会发生变化： 人实体ID 0 324141 0 ...
我见过很多类似的问题，但似乎没有一个适合我的情况。我很确定这只是一个 groupby 转换，但我不断收到 KeyError 和轴问题。我正在尝试分组
我正在尝试验证 Excel 工作表。这是我的架构和验证代码。根据文档，它应该像调用验证函数一样简单，并且它会打印任何 e...
初学者使用 selenium 和 python 编写从多个网页抓取链接、文本、图像的代码并存储在 Excel 中
这是我写的代码： 从硒导入网络驱动程序 将 pandas 导入为 pd 从 selenium.webdriver.support 导入预期条件作为 EC 从 selenium.webdriver.support.ui 导入
我正在尝试将 pandas 数据框转换为单词表。然而，对于大型数据帧，我当前使用的过程非常慢。这是因为必须一一访问每个单元。该...
Llamaindex 使用 PandasCSVReader 读取多个文件
目前，下面的示例使用 PandasCSVReader 处理一个 CSV 文件。我什至不知道这是否可能，但如果可以，如何将其调整为多个文件？ 从 llama_index.core 导入
考虑以下输入数据 产品 第 1 列 列2 一 你好 你好 一 18.0 19.52 一 2024-02-12 00:00:00 2024-03-07 00:00:00 二 2024-02-12 00:00:00 2024-02-11 00:00:00 二 在途中 有存货 想要
我有一根绳子 电子邮件 = '[email protected]' 和一个DF df = DataFrame({ ‘id’: [1, 2, 3], ‘email_address’: [‘[email protected]’, ‘[email protected]’, ‘[email protected]’]}) 我想添加一个名为“sc...
Polars 比较两个数据帧 - 有没有办法在第一次不匹配时立即失败
我正在使用极地测试assert_frame_equal方法来比较两个包含相同列的排序数据帧，下面是我的代码： assert_frame_equal(src_df, tgt_df, check_dtype=False, check_row_order=
将 pandas 导入为 pd NameError：名称“null”未在 jupyter 笔记本上定义
您好，我目前正在 Udemy 上参加数据分析师训练营课程，我正在使用带有 python 版本 3.9 的 jupyter 笔记本。我目前正在学习如何使用 pandas 库，我将其安装在我的电脑上...
我编写了一个小函数来从 CSV 文件读取数据并将输出存储在格式化的 Excel 工作簿中。该代码将在 Spark 群集上运行的 Azure Databricks 笔记本中运行。我该怎么办...
目标：参数化多个路径并使用 pandas 合并 ID 上的所有数据。例如，我有以下多个路径： \用户\文档�301\data01.pqt \用户\文档�302\data02.pqt \用户\文档...
我有以下数据框： from_year to_year ID 性别 1990 1993 1 女 1987 1992 2 男 2000 2000 3 男 2010 2011 4 女 我愿意