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 pandas 数据框，我正在尝试选择多个列（列范围从 Test 到 Bio Ref）。选择必须从 Test 列开始到名称以 Bio 开头的任何列。是...
如何在 Pandas Python 中根据部分列名称选择列范围？
我有 pandas 数据框，我正在尝试选择多个列（列范围从 Test 到 Bio Ref）。选择必须从名称测试列开始，到任何名称以...开头的列名称
将 python 逻辑转换为 sql 查询（将一列中的两个状态配对）
我需要帮助将我的 python 代码转换为 SQL： 请求id_mem =“” 请求工作流程内存=“” 收集状态主 = [] 收集状态温度 = [] 对于 req_id、req_datetime、req_workflow...
我有一个 DataFrame，其中每列我只想根据索引显示特定值，但每列的这些条件都不同。它看起来是这样的： 数据 = {'a': [1,2,3,...
我使用以下代码创建了过去 5 年在 NYSE 的工作日表： 将 pandas 导入为 pd 导入日期时间，pytz 将 pandas_market_calendars 导入为 mcal 今天_日期 = 日期时间。
我有一个带有成对列的数据框。我想绘制它，使每对列具有唯一的颜色，并且每对中的一列具有空填充。 我试过这个： 将 pandas 导入为 pd df = pd。
这是我的数据框： 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame({ 'a': [10, 20, 30, 50, 50, 50, 4, 100], 'b': [30, 3, 200, 25, 24, 31, 29, 2], 'd': 列表('aaabbbcc') }) 预期输出： ...
我有一个按日期索引的熊猫数据框。我们假设从 1 月 1 日到 1 月 30 日。我想将此数据集拆分为 X_train、X_test、y_train、y_test 但我不想混合日期，所以我想要 t...
我在预处理后使用train_test_split分割数据： 从 sklearn.model_selection 导入 train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test= train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42) ...
我需要帮助将我的 python 代码转换为 SQL： 请求id_mem =“” req_workflow_mem =“” 收集状态主 = [] 收集状态温度 = [] 对于 req_id、req_datetime、req_workflow...
我有一个 DataFrame，其中某些列使用 Decimal 数据类型。我想将此数据导出到 Excel 电子表格，并保留小数/数字格式。但是，我的代码将列转换为
我需要通过消除任何重叠间隔来清理数据帧。数据框通常如下所示： 开始 结束 扬声器 0 0.03 0.33 扬声器_02 1 1.24 6.91 SPEAKER_02...
创建一个“营业时间”列来指示特定时间戳是否在 pandas 中的营业时间内
我正在尝试根据日期时间索引的值将“Buiness_hour”添加到数据帧中。假设如果某个条目介于 0800 到 1800 之间，则“Business_hour”下的条目将...
如何从first_valid_index()获取整数键（位置）？
我有一个 pandas 数据框，其索引作为日期字符串，如下所示： “2015-07-15”，其旁边的另一列包含与日期关联的值。 要找出该列何时首次等于 5，...
在匹配条件时合并期间如何更新 Python Panda 数据帧中多个指定列的语法
我正在 Snowflake 中构建 StreamLit 应用程序。我最初使用网格编辑器从表中加载数据。用户可以更改某些列中的数据。当用户点击提交按钮时，我...
我有一个 pandas df，其中每列都有一些数值，后面跟着一些 NaN。列之间的值和 NaN 数量不同。我想在“第一个非 NaN 位置附加一个值...
比方说 df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, np.nan]}) df['B'] = df['A'] > 2 我想要这个给 甲乙 0 1.0 错误 1 3.0 正确 2 南 南 但它给出了 甲乙 0 1.0 错误 1 ...
如何在tensorflow / keras中移动像pandas.shift这样的张量？ （无需将最后一行移至第一行，如 tf.roll）
我想在给定轴上移动张量。在 pandas 或 numpy 中很容易做到这一点。像这样： 将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd 数据 = np.arange(0, 6).reshape(-1, 2) pd.DataFrame(data).shift(1).
如何在 Polars 中执行 join_asof 仅向后查找并在特定条件下进行匹配？
我正在尝试在 Polars 中执行 join_asof ，它只向后查看时间，忽略同一行上的匹配。具体来说，我希望它找到团队和场完全匹配的最后一行......
以下代码给出了系列不明确的错误： 将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np y = pd.read_excel(r'C:\Users\Selvan\Desktop\loopdata.xlsx') arr = y.to_numpy() marr = np.array(arr) 马尔 = pd。