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。
如何修复 ValueError：无法设置列不匹配的行 |美丽的汤
我收到错误： ValueError：无法设置列不匹配的行 从维基百科上抓取时。见下文。我该如何解决这个问题？ 从 bs4 导入 BeautifulSoup 将 pandas 导入为 pd 导入
Pandas to_datetime 将 1970 设置为默认值
我正在使用一个大数据框，并希望使用日期作为对其他列进行排序和可视化的方式。我有两列日期，一列默认为 yyyy.mm，另一列使用 s...
这是我的数据框： 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame({ 'a': [10, 20, 30, 1, 20, 3, 4], 'b': [30, 10, 9, 21, 24, 31, 29], 'c'：[真，真，假，假，假，真，真] }) 前...
我不确定为什么会收到此错误，尽管有时我的代码工作正常！ 无法确定 Excel 文件格式，您必须手动指定引擎。 下面是我的代码和步骤： 1-李...
我有一个 df，它有 3 列，可以说 Region、Country 和 AREA_CODE。 地区 国家 AREA_CODE ===================================== 美洲美国A1 美洲加拿大...
我试图仅从字符串中以数字或小数结尾的地方提取数字 df = pd.DataFrame({'名称': ["中性粒细胞绝对计数","淋巴细胞绝对计数 2.9"...
我创建了一个字典结构的字典，其结构是键是部门（'ABC'），然后日期（01.08）是键，值是{产品名称（A），单位（0） ，收入（0）}。这个结构...
解决使用 SQLite 插入命令时出现“无法识别的令牌”错误
我不断收到操作错误：无法识别的令牌。当我尝试使用 SQLite Insert 命令将数据插入 SQLite 数据库时，会发生此错误。 我需要做什么来纠正...
我有一个数据框，其中的列对应于自 1900 年 1 月 1 日（日期）以来的天数和作为 24 小时（时间）一部分的秒数。 日期时间 0 40603 34222 1 40603 34223 2 40603 34224 3 40603
从 Pandas 中的整数日期和时间列创建日期时间索引的最简单方法
我有一个数据框，其中的列对应于自 1900 年 1 月 1 日（日期）以来的天数和作为 24 小时（时间）一部分的秒数。 日期时间 0 40603 34222 1 40603 34223 2 40603 34224 3 40603
在 Python 中从整数日期和时间列创建日期时间索引的最简单方法
我有一个日期框，其中的列对应于自 1900 年 1 月 1 日（日期）以来的天数，以及作为 24 小时（时间）的一部分的秒数。 日期时间 0 40603 34222 1 40603 34223 2 40603 34224 3 40603
我有下一个代码： 数据 = [{'TpoMoneda': 'UYU'}, {'MntNetoIvaTasaMin': '3825.44'}, {'IVATasaMin': '10.000'}, {'IVATasaBasica': '22.000'}, {'MntIVATasaMin': '382.54 '}, {'MntTotal': '4207.98'}, {'
Python Pandas 读取 Excel，但在需要但未找到的列处提供 NULL
我正在使用 Python 3 和 pandas。 有没有办法读取 Excel 但在未找到所需列的情况下提供 NULL？ 例如，我正在循环浏览许多工作簿，但遗憾的是，并非所有工作表都如此......
我刚刚开始使用 Pandas，我正在使用 read_csv() 方法读取 csv 文件。我遇到的困难是阻止 pandas 将我的电话号码转换为大号码......
我有以下熊猫数据框 将 pandas 导入为 pd a = [2.5,3.3] b = [3.6,3.9] D = {'A': a, 'B': b} 这给了我类似的东西 +---+-----+-----+ | | 一个 | 乙| +---+-----+-----+ | 0...
Python 使用 xarray 从 NETCDF 文件中提取多个经纬度
我有一个 NC 文件（时间、纬度、经度），我正在尝试提取多个站点的时间序列（纬度/经度点。 所以我尝试用这种方式读取坐标并从中提取最接近的值...
根据总频率删除 pandas DataFrame 列中的单词
我有一个数据框。我想找出哪些单词在整个语料库中恰好出现了五次。我还需要弄清楚如何从数据框中删除所有这些单词/删除列。 我
我有一列代表季度（格式“%Y%q”）的字符串，我想将其转换为PeriodIndex。如何做到这一点？什么都不起作用，找不到采用 st 格式的 strptime 函数...
df['some_col1'] = df['some_col1'].apply(lambda x: Decimal(x) if pd.notnull(x) else None) df['some_col2'] = df['some_col2'].apply(lambda x: Decimal(x) if pd.notnull(x) else None) 输出 = io.BytesIO()
使用 Pandas/Matplotlib 在辅助 y 轴上绘制线条时出现异常内存错误
向辅助轴添加一行时出现以下内存错误： MemoryError：无法为具有形状 (1726364447,) 和数据类型 [('val', ' 向辅助轴添加线条时出现以下内存错误： MemoryError: Unable to allocate 48.2 GiB for an array with shape (1726364447,) and data type [('val', '<i8'), ('maj', '?'), ('min', '?'), ('fmt', 'S20')] 在 Jupyter Notebook 中运行以下命令时产生错误 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(0) t = pd.Timestamp('2024-09-15 07:02:04') times = [] for i in range(101): times.append(t) t = t + pd.Timedelta(f'{np.random.randint(7, 10)}s') data1 = pd.Series( np.random.normal(size=101), index=pd.DatetimeIndex(times), name='Data 1' ) data2 = pd.Series( [5.67, 5.85, 5.78], index=pd.DatetimeIndex(["2024-09-15 07:03:39", "2024-09-15 07:08:43", "2024-09-15 07:13:47"]) ) fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 2.5)) data1.plot(ax=ax, style='.-') data2.plot(ax=ax, style='.-', secondary_y=True) ax.grid() plt.show() 但是，只要对数据进行微小的更改，就不会出现错误。 例如，如果我将第二个数据集的最后一个点的时间从 "2024-09-15 07:13:47" 更改为 "2024-09-15 07:12:47"，则绘图不会出现问题： 请注意，两个数据集都有不均匀间隔的日期时间索引。 不确定这是否与此错误有关： 绘制数据帧时出现内存错误（matplotlib） 其他人可以重现此错误吗？ 版本： Python 3.10.12 熊猫2.1.2 matplotlib 3.8.2 numpy 1.26.1 已知问题，问题可以在这里找到：link 可以这样修复： 首先，data1.plot 使用 pandas 内置绘图函数，该函数与 matplotlib 集成，但引入了对刻度、标签和格式的额外内部处理（导致内存错误） 更改此（原始）： data1.plot(ax=ax, style='.-') 对此： 直接在ax上使用matplotlib的plot方法。 ax.plot(data1.index, data1.values, '.-', label='Data 1') ax.set_ylabel('Data 1') 此行相同（原始）： data2.plot(ax=ax, style='.-', secondary_y=True) 对此： twinx() 在同一图上创建辅助 y 轴，而不依赖 pandas。 ax2 = ax.twinx() ax2.plot(data2.index, data2.values, '.-', color='orange', label='Data 2') ax2.set_ylabel('Data 2') 可选：添加ight_layout()，因为我们添加了两个y轴标签。 这应该可以解决问题，上图使用这些数据点： data2 = pd.Series( [5.67, 5.85, 5.78], index=pd.DatetimeIndex(["2024-09-15 07:03:39", "2024-09-15 07:08:43", "2024-09-15 07:13:47"]) )