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。
我在下面有以下示例数据框：ID文本值A是1 C否1我想用第0行中的ID'C'替换与1相关联的值。传统方式...
我试图找到第一次出现超过阈值的值，基于具有相同标识符的另一个数据帧的值。在下面的示例中，“跟踪”列将是相同的...
我得到一个像这样的pandas数据帧示例：a b 0 6.0 0.6 1 1.0 0.3 2 3.0 0.8 3 5.0 0.1 4 7.0 0.4 5 2.0 0.2 6 0.0 0.9 7 4.0 0.7 8 8.0 0.0 9 9.0 0.5我想添加一个新...
当一行DataFrame是字符串时，SettingWithCopyWarning
我得到以下代码的SettingWithCopyWarning：rain = DataFrame（{'data'：['1'，'2'，'3'，'4']，'value'：[1，-1,1,1] } rain.value [rain.value <0] = 0虽然我没有得到...
我正在从一个返回JSON的API中读取我正在使用的pandas.io.json import json_normalize flatten = json_normalize（data ['results']）为了展平JSON，现在输出就像......
我有一个dfAB导入pandas as pd import random A = [random.randint（0,100）for i in range（10）] B = [random.randint（0,100）for i in range（10）] dfAB = pd.DataFrame（ {'A'：A，'B'：B}）dfAB我们......
假设我有以下数组：x = [{“id”：“1”，“array”：[“2”，“3”，“4”]}，{“id”：“2”，“array” ：[“5”]}，{“id”：“3”，“array”：[“6”，“7”，“8”]}]我正在努力......
我认为这是一个简单的问题，但我不确定如何实施。我有以下数据帧：ID值1 100 2 250 3 300 4 400 5 600 7 800我想...
所以我正在阅读NOAA的电台代码csv文件，看起来像这样：“USAF”，“WBAN”，“STATION NAME”，“CTRY”，“FIPS”，“STATE”，“CALL”，“LAT” ，“LON”，“ELEV（.1M）”，“BEGIN”，“END”“006852”，“99999”，“SENT”，“SW”......
我有一个数据框显示每个会话在博客数据上的事件序列，看起来像这样SessionID EventSequence UrlPath 00001 1登录00001 2 ...
我有一个如下所示的数据框：Hcode | Hname | ctry |价值1 | a | X | 34 2 | b | X | 45 1 | a | Y | 46 2 | b | Y | 123 3 | c | ...
我使用pandas导入了一个Dataframe，然后编写了一些代码（如下所示）来创建一个额外的列。我需要提取新添加的列的子集，然后创建一个允许...的if语句
我想随机将数字分配给按col1分组的给定数据帧所以：col1 col2 MLB 1 MLB 1 NBA 2 NFL 3 NFL 3 NFL 3然而，我的脚本将经历多个...
我有53个相同大小的二维numpy数组。我的第一个数组的值为0和1（有一些不重要的-1（NaN值）。我正在尝试使用第一个数组的值来...
我需要合并1 df和1 csv。 df1只包含1列（我要更新的产品的id列表）df2包含2列（所有产品的ID，数量）df1 = pd.read_csv（id_file，header = 0，...
我有一个数据集，它使用groupby将年份，月份，msa和公司的pmt_unit数相加。我希望每个月能够获得每家公司最多pmt_units的前十名。这个 ...
将带有NaN的pandas数据帧转换为深度> = 2的嵌套json
我的数据帧如下，NaN值。类别，类型，容量，效率冷却器，冷却器A，1000,6.0冷却器，冷却器B，2000,5.5冷却塔，冷却塔A，1000，NaN冷却塔，冷却...
我想根据索引中的值与特定列中的值结合从数据框中选择行：df = pd.DataFrame（[[0,2,3]，[0,4,1]，[0,20， 30]，[40,20,30]]，......
pandas多个dataframe列到单个datetime索引
我有一个pandas数据帧（没有索引），看起来像这样的笨拙的排列，但大约60,000行：YYYYMMDD，HH，DATA 20110101,1,220 20110101,2,220 20110101,3,220 ......
我想这应该是简单的..但我似乎无法使它工作。我有一些股票数据导入熊猫作为pd import numpy as np df = pd.DataFrame（index = pd.date_range（start =“06/01/2018”，end ...