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...
1 我研究机器学习有一段时间了，但算法让我感到困惑，所以我希望您展示一些算法的示例，例如 SVM、SMOTE、KNN、Kflod、决策树等。 我...
在不使用 JSON 的情况下将 DataFrame“整数数组”列写入 MySQL
我有一个数据框 df，它的一列是一个整数数组。当我执行 df.info() 时，该列是对象类型，我相信这是因为 DataFrame Dtypes 将对象作为非常通用的数据类型...
使用字符串格式和热图格式化 Pandas Dataframe 中的特定行
这里我有一个创建格式化表的函数的代码。它目前可以工作，但我想优化它，考虑到“设置不兼容的数据类型的项目已被弃用，并且会引发...
Pandas 按第一个分隔符拆分并将多余的内容添加到不同的列
我的数据框中有一列用于电子邮件地址。有时该字段包含多个电子邮件，并用 ; 分隔。 电子邮件评论 [email protected]...
我试图理解数据帧值的标准化。这是著名灾难（即泰坦尼克号）的场景，这是查询的代码和结果： dftitanic.groupby('Fsiz...
我有一个数据框 df，它的一列是一个整数数组。当我执行 df.info() 时，该列是对象类型，我相信这是因为 DataFrame Dtypes 将对象作为非常通用的数据类型...
concurrent.futures 和 Pandas DataFrame
我尝试使用多重处理同时创建2个数据帧。两个函数的结果是 Pandas Dataframe。当我尝试使用“concurrent.futures.ProcessPoolExecutor”时，但我无法提取此
如何从 Spark Dataframe 插入、更新数据库中的行
我在Spark中制作了Dataframe。 数据框具有新行以及数据库表具有的关键列的相同行。 我需要插入新行并更新现有行。 例如： 数据框： 钥匙1 按键2
> 姓名 <- c("anu", "ashok", "kavin", "tharun") > 性别 <- c("F", "M", "M") > 姓名[性别 == “M”] [1] &
我有一个包含两列的 pyspark 数据框。到达和离开。这个想法是计算落在基于到达计算的指定窗口内的出发事件的数量...
我有一系列元组（如下所示），它们是作为 python 程序中特定步骤的输出生成的。该值存储在名为 out_put 的变量中，并且 print(out_put) 显示