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。
我有一些来自 Google Sheets 的数据，其中有一个多答案问题，如下所示： Q1 Q2 ... 多重响应 0…………“A；B” 1…………“B；C” 2…………”……
就地改变对我来说仍然总是有点奇怪。这是我的代码： 将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np def sort_variantsdf(variantdf_orig): variantdf['variantindex'] = variantdf.index
我正在尝试从 groupby 操作中输出多列。 我的输入文件是： 预期输出： 使用的代码： df = pd.read_csv('testPCI.csv') 输出 = df.groupby(['频率'])['PCI'].count().
openpyxl 中的 IllegalCharacterError 与 ValueError
我需要使用 openpyxl 用 pandas 保存 Excel 文件。 数据来自数据库，很多时候文本字段包含一些奇怪的字符，并引发 IllegalCharacterError。我有一个
我正在尝试通过操作输出一组 我的输入文件是： 在此输入图像描述 预期输出： 在此输入图像描述 使用的代码： df=pd.read_csv('testPCI.csv') 输出= df.gr...
需要 openpyxl v 3.1 或更高版本的错误，但已安装 openpyxl 3.1
我对 Python 相当陌生，并且开始在我过去一直执行的工作簿上收到一个新错误。 我不断收到以下错误： 导入错误：Pandas 需要版本 '...
使用Python Pandas，我想将一些内容写入Excel文件:=)一些文本 如何安全地执行此操作而不出现 Excel 错误？我使用以下代码： 将 pandas 导入为 pd df = pd.Dat...
我在将等号从 DataFrame 写入 Excel 文件时遇到问题： 我读入一个 Excel 文件（我想在将来修改它），并将 DataFrame 写回 Excel 文件。数据框
来自 tabula-java 的错误，CalledProcessError
我想将 2679 页的 PDF 文件转换为 pandas dataframe，但出现此错误。我该如何修复它？ 是不是页面数量太多导致的错误？ 你可以看到图片中的错误...
我有相当大（高达~300Gb）的数据集，由镶木地板格式（压缩）的分区存储。 我正在尝试找到一种有效的方法来将数据集的各个部分（由一组过滤器定义）读入
来自 SQL Server 的 pandas read_sql_table() 问题
我正在尝试连接到 sqlserver 数据库并将我的数据读入数据框中。 这是我的代码如下： 将 pandas 导入为 pd 将 sqlalchemy 导入为 sq 引擎 = sq.create_engine('mssql://服务器名称/
我有一个数据框，我想返回在诊断疾病后进行后续随访的帕蒂尼特的数量（比例）。 原始 DF（1 个患者示例） |患者 ID |应用程序_数据...
我正在寻找一个功能 pandas_interpolate(df: pd.DataFrame, newTime: pd.DatetimeIndex, 方法: str = '线性') -> pd.DataFrame 这将需要一个带有 DatetimeIndex 的现有数据框...
Pandas/Python 如何根据与特定行的指定间隔最接近的值将数据插入到列行中
我有一个包含一列日期时间数据的数据框，其中我指定了与每个休息周期的开始和结束之间的中点相对应的行（在单独的状态列中）。 ...
如何设置系列的级别值，可以使用字典替换值，还是仅使用与系列一样长的值列表？ 这是一个示例数据框： 来自_co的部门...
这是我的样式数据框： 我想要的是将 aEV 的值发送到 aEV_percentile ，但不会丢失样式，或者更具体地说，不会丢失
问题： 尝试对下面的 Excel 数据数据框进行排序（请注意，这是一个多行的小样本集，其信息范围可以从 A#-Z# 后跟 AA# 等，（就像 Excel 工作表如何...
Pandas - 提取多个稀疏打包的响应是/否标识符，同时保留行信息
我有一些来自 Google Sheets 的数据，其中有一个多答案问题，如下所示： Q1 Q2 ... 多重响应 0…………“A；B” 1…………“B；C” 2…………”……
我有以下格式的 pandas 时间戳列表： [时间戳('2022-01-01 21:00:00'), 时间戳('2022-01-02 21:15:00'), 时间戳('2022-01-03 21:00:00'), 时间戳('2022-01-04 20:00:...
我有一个与这个虚构的数据集类似的数据集 data = {'category':['foo','foo','foo','foo','foo','bar','bar','bar','bar','bar'],'部分':['101','102','103','104','105','201','202','203','204','205'],'