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。
我正在使用Python中的Pandas，我想在将自定义函数应用于系列时访问先前计算的结果。大概是这样的：导入大熊猫＃我怎样才能获得......
pandas plot value以降序计算barplot [重复]
我有一个数据框，我试图计算每个值的出现次数。我把它绘制成水平条但不能将其分类。 df = pd.DataFrame（['A'，'A'，'A'，'B'，'B'，'C']，columns = ['letters']）...
我正在尝试将我的数据（带字典的列表）结构化，为此我使用了pandas df。我试图在不使用熊猫的情况下进行复制，我尝试使用拉链和弹出，但我无法达到任何目的......
如果我们有一个包含以下值的Pandas DataFrame x date 2017-07-30 1 2017-07-31 2 2017-08-01 3 2017-08-02 4我们怎样才能创建一个新的列y，其值为...
我有一个Pandas数据帧，我想根据其他列的值添加一个新列。下面是一个说明我的用例的最小例子。 df = pd.DataFrame（[[4,5,19]，[1,2,0]，[2,5,9] ......
Pandas：如何删除包含无效月/日列组合的行，例如2月30日？
我有源数据，使用31列作为日期值，每个月有一行。我把31天的专栏融入了一天的专栏，现在我想把年，月，日专栏结合起来......
在一些聚合之后，我的数据帧看起来像这样A B B_min B_max 0 11 3 6 1 22 1 2 2 33 4 4如何使列成为A，B_min ......
我有两个带单索引的数据框。我想将它们合并为一个但具有两级索引。导入pandas为pd import numpy as np busjouney = {'bus'：['A'，'B']，'journey'：[60,60]} daytable = {...
所以我想知道为什么以下是不可能的，以及如何绕过它。我采用了一个数据框，按一列分组，并将其设置为一个新变量。现在我想用这些数据做点什么......
使用pandas + python（带条件）计算滚动窗口中的不同字符串
我想计算当前行和前5行（滑动窗口）之间存在的不同端口号的数量，以及当出现相同地址时的数量。例如，如果输入...
假设我有以下df。 df = pd.DataFrame（{'A'：['x'，'y'，'x'，'y']，'B'：['a'，'b'，'a'，'b'] ，'C'：[1,10,100,1000]，'D'：['w'，'v'，'v'，'w']}）ABCD 0 xa 1 ...
Pandas文档列出了一堆“扩展窗口函数”：http：//pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/api.html#standard-expanding-window-functions但我无法弄清楚什么 ...
我正确地对我的数据进行了排序，但现在我试图找到一种方法来分组“首先不是空字符串值”。有没有办法在不更改其余数据的情况下执行此操作？第一次接近，但不是......
我是蟒蛇的新手所以请耐心等待。我有一个数据框，我想替换特定字符串的值。下面是我的首发df（df_train）：A B C D 0 .5 Ex ...
我希望将列表项从一个嵌套字典追加到另一个（从SystemDicto3到SystemDictu4）。它们都具有相同类型的内容，系统编号（密钥）和电子邮件（值）...
我正在尝试编写此函数，以便我可以使用pandas传递文件或文件夹并从中读取。导入pandas为pd import os path = os.getcwd（）path ='..'＃这将是root ...
PCA组件的打印顺序是什么？我需要参数来解决pca公式。我怎么知道beta值是谁？
我正在使用sklearn PCA技术。我需要解决：pca1 = beta1。 c1 + beta2。 c2 + beta3。 c3 + beta4。 c4 + beta5。 c5我在文档中读到组件按explain_variance_排序。 ...
Dict = {'Things'：{'Car'：'Lambo'，'Home'：'NatureVilla'，'Gadgets'：{'Laptop'：{'Programs'：{'Data'：'Excel'，'Officework' ：'Word'，'Coding'：{'Python'：'PyCharm'，'Java'：'Eclipse'，'Others'：'SublimeText'}，...
我想使用索引上的值和一个将这些值转换为更有意义的字典的字典在pandas数据框上创建一个新列。我最初的想法是使用地图。我到了......
我有一个df：import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame（{“price”：[1.1,66.3,11,15.2,1.1]，“qty”：[14,2,1,10 ，1]，“c_h”：['cheese'，'ham'，'ham'，'...