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。
我有一个 Pandas DataFrame，它的构造如下： =pd.DataFrame( [[1,2,4],[1,3,1],[4,6,2]], 列=[“A”，“B”，“C”]， 索引=["佛...
我有一个现有的数据框，我需要添加一个附加列，其中每行都包含相同的值。 现有 df： 日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价 2015 年 1 月 1 日, 565, 600, 400, 450 ...
使用pandas在Excel文件中搜索column_names的起始列和行
我正在分析由以 Excel 文件发布年度报告的组织生成的 Excel 文件。每年，列名称（年份、A1、B1、C1 等）保持相同。但每年组织...
有没有什么方法可以在不编写for循环的情况下做到这一点？ 假设我们有以下数据： d = {'A'：{-1：0.19052041339798062， 0：-0.0052531481871952871， 1：-0.0022017467720961644...
我是Python新手，需要一些关于如何拆分数据用“;”分隔的列的指导 示例数据： EMP_ID 1111909;ZMLed1;U937300;ZMLed2; 1281954;CMkzie;U028915;Z45134;QCP...
我想连接 Pandas 数据框中的特定行。 我有一个“文本”列和另一个“名称”列。 “text”列的每个条目都有一个字符串。 “名称”列的一些条目是 e...
我有2个相同长度的数字x和y的数据帧和一个输入数字a。我想找到计算第三个列表 z 的最快方法，例如： z[0] = a z[i] = z[i-1]*(1+x[i]) + y[i] 与...
我有一个数据框，用于存储三个对象之间的距离： df = pd.DataFrame({'obj1': ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'], 'obj2': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', '...
我使用以下代码将从雅虎财经获取的每日 OHLC 数据重新采样为每周数据： 将 pandas 导入为 pd 将 yfinance 导入为 yf 股票代码 = yf.Ticker('AAPL') daily_data =ticker.history(start=...
我试图弄清楚如何找到每个月的第一个市场日，并在运行一些逻辑后等到每一天。我已经找到了一些能够做到这一点的代码，但是我......
Matplotlib 基于 pandas 数据框中特定列的不同颜色的箱线图
我正在尝试改变这个情节 为了搭配这个风格 所需更改如下： 将氧化物的各个盒子的颜色更改为红色，过渡为绿色，新鲜为蓝色 添加氧化物图例，
我有一个包含每月数据的数据框，它看起来像这样。 公制 日期 2021-01-01 0.822201 2021-02-01 0.845884 2021-03-01 0.868405 2021-04-01 0.866245 2021-05-01 0.861446 20...
在 pandas 中使用 read_csv 时忽略双引号 (")
================================================== ======= 标题： 整个案例 地点：大尤里 发件人：阿基 日期：2018年11月30日（星期五）11:55:29 =================================================== ===== 1：一个...
高效处理 pandas 数据帧，无需嵌套 for 循环或修改副本而不是原始数据
我的设置是我想浏览我的数据框 df 并将特定值更改为缺失。 具体来说，从另一个数据框边界，我检查列特定的下限和上限，以及 if
与 iterrows 相比，我知道一种更有效的方法来迭代 pandas 数据帧上的行。 我知道它存在地图选项，但我找不到一个很好的例子。 许多例子都是基于
我有以下数据框，它包含树状结构。层次结构级别范围从 2 到 4： df = 层次结构 ID 值 0 1.0 T1 1 1.1 T2 2 1.1.1 T...
Pandas read_csv 与 'keep_default_na=False' 导致值的数据类型发生变化。如何预防这种情况？
我正在尝试读取一个包含“NA”值作为数据的csv文件。当我使用“keep_default_na = false”选项保留 NA 值时，它会影响具有空行的其他列。数据： colA colB co...
使用“query”方法后，pandas.DataFrame 是否仍然排序？
我正在用Python处理数据框df。我需要多次查询和排序结果，但在不同的列上： 对于 X 中的 x： # 查询数据框并对结果进行排序 查询结果 = df。
通过字符串开头的子字符串匹配过滤 Pandas DataFrame [重复]
尝试过滤掉特定列的数据以给定子字符串开头的行。 我有一个 pandas.DataFrame 如下所示（简化）： 价格 药物代码 123 A12D958 234 B564F3C ... ....
我需要比较一个大的pdf文件和一个大的excel文件，并找出数据的差异
我不断遇到这样的错误： raise IllegalCharacterError(f"{value} 不能在工作表中使用。") openpyxl.utils.exceptions.IllegalCharacterError: uP j AS ▼ ...