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。
我正在尝试将 pandas 中的数据框打印到 Excel 中。这里我使用 to_excel() 函数。但是，我发现Excel中的第一列是“索引”， 0 2021年6月6日 0:00 2021年8月6日 0:00 1...
因此，在我使用的数据中，有些列的名称末尾经常有更新日期，但总是以相同的开头。另外，列名有时很长，所以要使用它，我想要......
如何在 Pandas 中将 NaN 转换为 N/A？ 任何想法和建议都表示赞赏！
TypeError：tokenize_data() 获得意外的关键字参数“batched”
我正在尝试使用 BERT 和 HuggingFace 转换器库对推文进行情感分析。我面临以下错误，尽管正在寻找可能的解决方案，但我不确定如何解决它......
pandas 在 google colab 中找不到本地 csv 文件[重复]
我尝试在 google colab 中打开一个从互联网下载的 csv 文件，它位于我的下载文件中。完整路径是： C：\用户\华硕\下载 所以我上网查了一下，上面说要 ch...
使用 Pandas json_normalize 函数时，在我为某些部分传递的 JSON 中“record_path”不存在
json_data = [ { "meta_info": {"id": 1, "name": "Alice"}, “数据”：[{“值”：100}，{“值”：200}] }, ...
所以我尝试打开一个从互联网下载的 csv 文件，它位于我的下载文件中。 所以完整路径是 C：\用户\华硕\下载 所以我上网冲浪，它说要改变 backslas...
我的数据框中有 50 个变量。 46 个是因变量，4 个是自变量（降水量、温度、露水、雪）。我想计算我的依赖者的互信息
我有3个数据框。 在第一个中，我以 id_share 作为列的价格 在第二个中，我有 id_share 和 cotation 货币 在第三个中，我有货币的汇率
我是熊猫新手，我正在尝试汇总一些数据，所以如果这是基本问题，请原谅这个问题。我看了很多以前的帖子，但似乎找不到解决方案。 我有多个 dfs...
如何在matplotlib中绘制从Excel工作表导入的多个数据集？
我需要帮助将 excel 中的数据绘制到 matplotlib 中。数据取自一张工作表。这些列具有相似的结构：列 a -x 值、列 b - y 值、列 c - x 值，...
用 Pandas 数据帧（时间戳）中的 NaN 替换未知字符串值 - Python
我正在研究一个大pandas df，格式如下： 指数 结束 0 01:02:31 1 01:02:31 2 01:02:30 3 01:02:31 4 01:02:31 ... ... 311218 南 311219 南 311220 南 311221 南 3112...
我有来自具有双标题的excel文件的df。 df 看起来像这样，但前两行实际上是标题： 姓名 未命名 年龄 未命名 国家 未命名 有没有办法结合...
带参数的 Pandas read_sql 给出 PostgreSQL 数据库的“类型错误：dict 不是序列”
我正在尝试使用 Pandas 的 SQL 查询参数： 将 pandas 导入为 pd 从 sqlalchemy 导入 create_engine 引擎 = create_engine('postgresql:///mydb') conn = 引擎.connect() sql = ''' S...
我正在与 Excel 工作表进行比较，并从每个文件的相同列创建数据框。我正在尝试将比较的数据帧输出到新的 Excel 文件，但我只想要唯一的值...
我的数据框： 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame( { ‘高’: [100, 102, 120, 150, 125, 115], “目标”: [99, 105, 118, 108, 140, 141] } ） 预期输出正在创建列...
如果子字符串包含字符串，pandas 列部分子字符串将替换为另一个数据框列
当我尝试用另一个数据帧中的字符串替换字符串时，我遇到了替换问题。 以下是我的数据： 将 pandas 导入为 pd 数据={“ID”：[“zx125”，“zx137”，&...
我有一个如下所示的数据框： 氮 地方 数字 C H 乙 G D 1 安格斯 25 33 45 23 60 43 2 阿吉尔 43 23 12 56 19 45 3 艾尔什 14 46 27 92 14 12 我想创建一个迭代 t 的函数...
我目前正在运行此代码 def single_iteration(iter:int): 一些参数=100 do_somthing_get 数据1、数据2、数据3、数据4 结果=[] 对于范围（100）内的 i： 数据 = {'Col1'...
如何让 Groupby Apply 运行得更快，或者如何以不同的方式编写它？ 将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame({'ID':[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],\ '价值...