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。
我有两个相同长度的熊猫系列如下：S1 = 0 -0.483415 1 -0.514082 2 -0.515724 3 -0.519375 4 -0.505685 ... S2 = 1 -0.961871 2 -0.964762 3 -...
我有一个pandas数据框'df'，它看起来像下面但原始数据有很多行。我想将其保存为名为'meta.mat'的.mat文件。我试过了;将scipy.io导入为sio sio.savemat（os ....
Pandas.get_dummies返回两列（_Y和_N）而不是一列
我正在尝试使用sklearn根据我的数据集训练决策树。当我试图将数据切片到（结果：Y，并预测变量：X）时，结果（我的标签）结果是......
如何计算Python Pandas中两列之间的日期差异[重复]
我正在尝试使用以下代码查找两个日期列之间的日期差异。但是，我没有得到预期的结果。我是初学者。例如开始日期是2016-02-18 00:00:00，结束日期是......
我正在研究一个有一个热编码列的数据框。为简单起见，让我们说它看起来像这样：a b 0 1 NaN 1 1 1 2 1 NaN 3 NaN 1我想替换最后一个......
pandas merge（）函数允许为重叠的列名添加后缀：merged = table1.merge（table2，left_on ='header'，right_on ='header'，suffixes =（'table1'，'table2'））...
我有一个温度为的数据帧：temp.ix [1:10] KCRP DateTime 2011-01-01 01:00:00 61.0 2011-01-01 02:00:00 60.0 2011-01-01 03:00:00 57.0 2011-01-01 04：...
网址在单个变量中定义，将根据用户放置在get请求中使用，请在下面找到代码... d = {'Mango'：'http：//12.345.67.891：8000 / api / datasources / proxy / 1 /查询？DB = UK_GHS＆...
我有一个pandas中的时间戳和值的数据集。时间戳之间的间隔在大约一年的总时间跨度内是~12秒，但有时会有缺失点（即时间......
我是Python新手（4周后），刚刚开始使用Pandas和api获取请求。我将api数据拉入pandas数据框，并试图在...中对财务数据执行基本数学运算
我想将所有字符串设置为小写，并删除字符串开头和结尾的空格。 df = pandas.DataFrame（data = [1,2,3，'A']，columns = ['A']）df ['A'] = numpy.where（df ['A'] ....
使用另一个名称作为pandas DataFrame / Series索引有什么好处吗？如果我使用df [index_name]，它不起作用。关于MultiIndex的Pandas文档有一个例子，其中索引有名字，......
这些是我的两个数据框保存在两个变量中：> print（df.head（））> club_name tr_jan tr_dec年0 ADO Den Haag 1368 1422 2010 1 ADO Den Haag 1455 1477 ...
我有一个带日期索引的数据框。有几个日期不知何故失踪了。我将调用数据帧A.我有另一个数据框，其中包含相关日期。我会称之为......
我有一个数据框，df带有列标题A，B，C，D我可以从这个字典中引用这些标题吗？ dic = {'key1'：['A'，'B']，key2：[C，D]} df [key1 [0]]给出A列的输出？ ...
如何将randomforest分类器应用于所有数据集，一次在python中使用一小部分
所以我正在进行一场Kaggle比赛，测试数据集的大小为880,000行。我想在其10,000行部分应用随机森林分类器。但仍然适用于所有......
我有一个pandas数据帧（在python中），我想标记编码两列准备好训练机器学习模型。将其从分类数据转换为数字。 （我不是想......
我有2维列表/矩阵，它是动态的N行和M列。特定列中的数据类型是统一的，例如：col1是文本，col2是整数，column3是float等。...
对熊猫来说还是新手所以请耐心等待...我有一个巨大的csv，有很多行的表。我想简单地将每个数据帧拆分为2，如果它包含超过10行。如果是真的，我想......
让我们假设我有这个数据集：Store_id Order_id Date Order_value 1 1 01/01/2018 1 1 4 02/01/2018 0 1 5 02/01/2018 2 1 6 02/01/2018 1 1 8 03/01 / 01 / 2018 2 1 9 ...