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。
KeyError: 0 when accessing value in pandas series
在我的脚本中，我有 df['Time'] ，如下所示。 497 2017-08-06 11:00:00 548 2017-08-08 15:00:00 580 2017-08-10 04:00:00 646 2017-08-12 23:00:00 名称：时间，数据类型：datetime64[ns] 但是当我...
我遇到以下代码的问题，它使用 pandas apply 通过一个函数返回一个系列中的多个值...... def make_tonic（标题）： *** 功能在这里 **** ...
pandas 文档说：“就像 NumPy 数组一样，pandas 系列有一个 dtype”，但这似乎不是真的。这是什么意思？
pandas 文档说：“就像 NumPy 数组一样，pandas 系列有一个 dtype。”但这似乎不是真的。 如果我有一个数据框： df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 'a'], '...
我正在规范化一个 JSON 响应，就像这样。 df = pd.json_normalize(response, record_path=['data']) 现在，如果我运行这个： print(type(df['locations'])) 我得到这个结果： 我正在标准化一个 JSON 响应，就像这样。 df = pd.json_normalize(response, record_path=['data']) 现在，如果我运行这个：print(type(df['locations'])) 我得到这个结果：<class 'pandas.core.series.Series'> 所以，'df['locations']'由以下组成： df['locations'] Out[246]: 0 [{'time': '2023-01-01T06:49:49Z', 'latitude': ... 1 [{'time': '2023-01-01T01:03:35Z', 'latitude': ... 2 [{'time': '2023-01-01T02:30:45Z', 'latitude': ... 3 [{'time': '2023-01-01T06:38:42Z', 'latitude': ... 4 [{'time': '2023-01-01T01:02:19Z', 'latitude': ... 现在，如果我尝试这个：df = pd.DataFrame([df['locations']]) 我得到这个结果：[1 rows x 196 columns] 我试着摆弄绳子，像这样…… df_final = df.iloc[1:100].to_string() df_final = pd.DataFrame(df_final) 我收到一条错误消息： ValueError: DataFrame constructor not properly called! 如何将 df['locations'] 规范化为 196 个独立且不同的列？这似乎是这里的问题。
也许这是一个愚蠢的问题......但我有一个包含许多线条系列的 Tchart，我需要知道用户点击了哪个系列。 Delphi 版本（下）中的 cod 不起作用，我收到错误消息
我有两个长度不等的系列。 （日期为索引） s1: 2006-03-25 35.27 2006-03-26 35.22 2006-03-28 35.25 2006-04-04 35.29 2006-04-05 35.46 2006-04-06 ...
我正在尝试更新满足某些条件的数据框的某些列（只有某些行会满足条件）。 我正在使用 loc 申请。我的函数返回一个熊猫系列。 问题是……
帮我解决这个数列问题： 输入：5 输出： 2个 3 4 4 5 6 5 6 7 8 6 7 8 9 10 我的程序： rows = 6 # 模式中的行数 start_num = 2 # 第一个的起始编号...
Preparing non-equal length or sample freq time series for dtwclust
寻求帮助，了解如何准备多个不同长度（和采样频率）的时间序列，以便使用 R 中的 dtwclust 包进行聚类。请注意，我的系列是在 15 或 30 分钟 sa...
使用 pandas.to_datetime 时只保留日期部分
我使用 pandas.to_datetime 来解析数据中的日期。 Pandas 默认情况下用 datetime64[ns] 表示日期，即使日期都是每日的。 不知道有没有优雅/cle...
从 DataFrames 字典中的多个 DataFrame 中选择相同的列
我需要从一个Dictionary中的多个DataFrame中提取相同的列，并将它们保存为一个DataFrame，以便每个列名都被标记为Dictionary中的键。 通过提取“关闭” ...
将多个系列组合成一个DataFrame（所有系列具有相同的列名）
我从 Polygon.io 下载了一些时间序列数据，并将其存储为 DataFrames 的字典。 每个 DataFrame 都有相同的列（“open”、“high”、“low”、“close”....）并且它们都有一个 i...
我正在尝试解决一个问题。我有一个熊猫系列： 三角洲 识别长度 0 122 1 88 2 86 3 202 4 87 5 117 6 170 7 163 8 68 9 17 10 99 11...
在 Python 3 中从 CSV 文件绘制时间序列时遇到问题
所以，我正在尝试从 CSV 文件中绘制 2 列数据（在本例中为温度和电压）。但出于某种奇怪的原因，无论我尝试什么，我都会收到有关 TimeStamp 列的错误。 的...
如何处理 python (Pandas) 中间隔不均匀的时间序列
大家下午好， 我想在python中分析时间序列数据，但我不能确定数据是在哪个区间到来的。我猜它每五秒钟出现一次，但有时可能很快......
这似乎很明显，但我似乎无法弄清楚如何将数据框的索引转换为列？ 例如： df= gi ptt_loc 0 384444683 593 1 384444684 ...
这似乎很明显，但我似乎无法弄清楚如何将数据框的索引转换为列？ 例如： df= gi ptt_loc 0 384444683 593 1 384444684 ...
我有这段代码，我想构建到一个函数中，我将数据框名称、ResponseId 变量名称和一系列变量传递给该函数。它在 ResponseId 变量名上令人窒息......
我有一本看起来像这样的字典： d = {1:0, 2:0, 3:1, 4:0, 5:2, 6:1, 7:2, 8:0} 我想按 .keys() 分组，比如我得到： pandas_ordered = { 0:[1,2,4,8], 1:[3,6], 2:[5,7] } 但是...
FutureWarning：在未来的版本中，空系列的默认 dtype 将是“object”而不是“float64”
命令 - df = pd.concat([df, df["XYZ"].apply(pd.Series)], axis=1) 错误 - FutureWarning：在未来的版本中，空系列的默认 dtype 将是“object”而不是“float64”。特别...