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。
Facebook NeuralProphet - 从 pickle 加载模型进行预测
我每周都有一个工作，从 csv 文件读取数据并基于 NeuralProphet 创建模型并转储 pickle 文件以供以后使用。 从 NeuroProphet 导入 NeuralProphet 从 matplotlib 导入
问：fbProphet 关于滚动 Pandas DataFrame
我需要以“滚动”的方式与先知进行预测。 只是为了给您一个想法，考虑形状为 (2400,2) 的 df，我想执行如下操作： def 预测（数据框）： m = 道具...
Python AttributeError：“str”对象没有属性“DataFrame”[重复]
以下代码片段工作正常，直到我添加了几行引用日期的代码，但没有在其上方附加或更改它。通过简单的设置 日期 = ['1/1/2001','...
为什么 df.means() 在 Jupyter 中会导致“Javascript Error: Too much recursion”？
我正在对来自 Kaggle 的 Pump_sensor_data 进行一些机器学习训练：https://www.kaggle.com/datasets/nphantawee/pump-sensor-data （数据分析说明参考：https://www.kaggle....
如何将 Pandas 数据框中包含的字典合并为 groupby 操作
让我们考虑一个 pandas 数据框 df，其中一列（mydict 列）中包含字典： mystring mydict 0 a {'key1': 'value1'} 1 a {'key2': 'val...
就上下文而言，我正在 Jupyter Notebook 上使用 Python。 我会定期更新 HTML 文件的值。 为了能够体验实时结果，我在 Pytho 中封装了一段 Javascript 代码...
考虑一个日期索引的 DataFrame： d0 = 日期时间.日期(2024,5,5) d1 = 日期时间.日期(2024年5月10日) df0 = pd.DataFrame({"a":[1,2],"b":[10,None],"c":list("xy")}, in...
我的专栏中的日期如下所示： 日期 9999-12-31 00:00:00 我想将日期列的类型转换为日期时间。 因为我在专栏中的时间为 00:00:00，所以我无法使用该功能
我有以下参考数据帧（ref_df）和数据帧_1（df1） 参考DF |样品名称 |价值| | -------- | -------- | | CTRL | 18.17 | 18.17 | E-1 | 19.06 | 19.06 | FIB...
df = gpd.read_file('/content/buildings.geojson') df 有一个“几何”列，其值类似于 POINT (-12635143.897 7083229.283) 参考图片： 我必须更改包含点值的所有行...
我需要从一堆记录中获取记录的子集，这可以很好地获取我需要的记录： sub_set = record_set.loc[record_set['Serial_Nbr'] == someSerialNumber] 不过，看起来像
pandas 相当于 R 的 cbind（水平连接/堆栈向量）
假设我有两个数据框： 将 pandas 导入为 pd test1 = pd.DataFrame([1,2,3,4,5]) test2 = pd.DataFrame([4,2,1,3,7]) 我尝试了 test1.append(test2) 但它相当于 R 的 rbind。 我怎样才能
apply(pd.to_datetime) 不要在 jupyter 笔记本中运行
为什么 "data["InvoiceDate"] = data["InvoiceDate"].apply(pd.to_datetime)" 不在 jupyter 笔记本中运行；但是当我写“df['InvoiceDate'] = pd.to_datetime(df['
我有一个数据框 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame({"a":[1,2,3]},index=[5,7,6]) A 5 1 7 2 6 3 我想添加一些“缺失”的索引值： pd.DataFrame(索引...
我有一个带有 NaN 的 Python 数据框，如下所示： 将 pandas 导入为 pd 详细信息={ '信息1'：[10，无，无，无，无，无，15，无，无，无，5]， 'info2'：[15，无，无，无，10，无，无，无，...
如果 ID 匹配并且 np.isclose 为 true，则将列从一个数据帧复制到另一个数据帧
这是我正在使用的基础 DF。 d={'ID': [3,4], 'SHAPE.x': [340329.0,3329433.0], 'SHAPE.y': [3329.0,0]} d2={'ID': [4,3], 'SHAPE.x': [3329600.0,340328.0], 'SHAPE.y': [111,222]} df = pd.DataFrame(
这是我当前的数据框： 姓名 缺勤 9/1 9/2 9/3 9/4 9/5 9/6 学生1 9/1,9/3,9/4,9/5 0 0 0 0 0 0 学生2 9/1,9/2,9/6 0 0 0 0 0 0 学生3 9/1,9/2,9/3 0 0 0 0 0 0 学生4 9/2 0 0 0 0 ...
我有一个如下所示的 CSV 文件： 动物，白天，动作，秒 狗,1,吃,10 狗,1,玩耍,20 狗,1,饮料,30 猫,1,吃,18 猫,1,玩,28 猫,1,饮料,21 兔子,1,吃,34 兔子,1,玩耍,19 兔子，1，饮料，2...
Pandas：使用带有条件的 df.loc 时出现 KeyError
使用以下程序选择数据帧中“Num”中包含数字的行。 将 pandas 导入为 pd data = {'Num': [[1,2,100], [10,20,30], [1,2,30],[1,2,200],[4,0,9]],'Id':范围（...
我有一个数据框，其中有重复的列名 a、b 和 b。我想将第二个 b 重命名为 c 。 df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6], "b1": [7, 8, 9]}) df.rename(index=str,