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。
我有一个包含计算结果的pandas数据框，需要：获取列的最大值，并为该值找到另一列的最大值取最小值...
我有以下数据框：导入pandas为pd df = pd.DataFrame（{'type'：['Asset'，'Liability']，'Amount'：\ [10，-5]，'到期日'：[' 2018-01-22'，'2018-01-23']，''原始成熟度'：[1,2]}）我想......
将列类型更改为int64 pandas geopandas最佳实践
我试图将包含浮点数的列转换为只有.0作为小数到整数64。我在这个论坛上找到了一些较旧的答案，但它们似乎不再起作用了。最后我使用了：df_test [“...
我有一个包含UTC_Time和Timezone_info的数据框。我需要将UTC_Time转换为local_time。我有以下代码，但它无法正常工作。有没有办法做到这一点 ...
我的目标是在以下df中添加基于公式的向量：日名称ab 1 2 x1 x2 1 ijk 1 2 3 3 0 1 2 mno 2 1 1 3 1 1结果：日名称ab 1 2 x1 x2 y1 y2 z1 z2。 ..
我有一个数据帧（df），其中索引是日期Alpha Bravo 1997-01-02 21.14 699.25 1997-01-03 31.14 799.25 1997-01-06 41.14 899.25 1997-01-07 51.14 999.25 ...
从另一个数据帧中减去一个Pandas Dataframe中的属性值
此问题包含3个单独的数据帧。 df1代表产品1,2,3的'Total'，包含'value1'，'value2'df2代表产品1,2,3的'Customer1'，包含'value1'，'value2'......
当rap等于1时，我愿意添加一个连续三个1的新列。连续三个1必须在同一年，当说唱等于一，而前两个是从那一个。新......
我需要在数据框文本列中搜索国家/地区名称或大写名称，然后将匹配项保存在新列中。我目前的解决方案是有效的，但需要很长时间。我想知道是不是......
我正在尝试在数据框中的不同行中连接列。导入pandas为pd tdf = {'ph1'：[1,2]，'ph2'：[3,4]，'ph3'：[5,6]，'ph4'：[nan，nan]} df = pd .DataFrame（data = tdf）df输出：...
我的数据框看起来像：导入pandas为pd df1 = pd.DataFrame（{'Counterparty'：['Bank'，'Client'，'Bank'，'Bank']，'Amount'：[100,100， 100,100]}）我想要......
我希望大熊猫相当于Excel的sumifs例如= SUMIFS（$ D4：D $ 107，$ D $ 107，$ G4：G $ 107）我有三列，合同，金额和transaction_type_tla。对于每份合同，我会......
我是熊猫的新手，我正在试图找出特定列中前2个日期的内容。我有一个名为“test”的excel表，我正在使用pandas进行连接。以下是该列的数据：...
我有一个数据框，我需要创建一个新列并分配值。如果说该列中有100行，我希望能够说前50个被赋值为1，其余为0。我......
我在这里使用这个WNBA数据集。我正在分析高度变量，下面是一个表格，显示记录的每个高度值的频率，累积百分比和累积频率：...
df1 1 2 3 4 101 1 C 22.6253 101 2 O -32.7148 101 3 N 119.0569 101 4 H 26.8502 101 5 C 126.1352 df2 num1 type name num2 first 101 ...
假设我想为pandas数据框执行类似的操作：在[247]中：将pandas导入为pd In [248]：df = pd.DataFrame（[[1,2]，[3,4]，[3， 4]，[3,4]，[5,6]]）在[249]中：df Out [249]：0 1 0 ...
我想为以下df执行当前Val的周期计数：ID Day Val 111 7 x 111 6 x 111 5 y 111 4 y 111 3 x 111 2 x 111 1 x 222 6 x 222 5 x 222 4 x 222 3 x 222 ......
你能解释一下这是做什么的吗？ >>> df = pd.DataFrame（np.arange（12）.reshape（3,4），columns = ['A'，'B'，'C'，'D']）>>> df.drop（ [是的，真的]）A ......
这可能很容易，但我无法理解。我有两个数据帧导入numpy作为np import pandas da0 = pandas.DataFrame（{'A'：['foo'，'bar'，'foo'，'bar'，...