《猫眼》专题

我想通过对两个现有列应用函数，在数据框中创建一个新列。根据这个答案，当我只需要一列作为参数时，我就能够创建一个新列： 但是，当函数需要多个参数时，我不知道如何执行相同的操作。例如，如何通过将列a和列B传递给下面的函数来创建新列？

我有以下数据框： 我想将其转换为： i、 e.我希望保留前4列，但将剩余的每列值分配到单独的行中。有没有一种不使用for循环的方法来实现这一点？

下面是数据示例： 我需要将具有相同道具值的重复行删除到另一个数据框，并将它们从原始文件中删除。 所以另一个数据框应该是这样的（重复的行不应该重复）： df=df.drop_duplicates（）删除一个重复的行，但不是像这样的第二个：

我的任务是突出显示熊猫数据框中的所有电子邮件副本。是否有一个函数用于此操作，或者有一种方法可以删除所有非重复项，从而为我留下一个很好的列表，列出数据集中的所有重复项？ 该表由六列组成： 我想摆脱最后一列，因为最后一封邮件不是重复的。

在我的脚本中，我提取了一个excel，在一个名为“Time”的列中有一个dtype对象，在该列中有一个类似于“14:00:00”的小时，我想将该列转换为_datetime，但是当我这样做时: 我把年、月和日加在一起，我不希望发生这种情况，我还想把这列作为日期时间，这样我就可以减去另一个时间，得到秒。我如何将其传递到只有小时、分钟和秒的datetime？

我在MacBook Pro（macOS Catalina）上使用Jupyter，当我使用pandas读取CSV文件时，在执行read命令后，我得到一个操作系统错误。我如何解决这个问题？ 以下是错误的显示方式： 这就是错误的显示方式错误的图片2 第三行代码后显示OS错误。

我有两个系列和具有相同的（非连续的）索引。如何将和组合为DataFrame中的两列，并将其中一个索引保留为第三列？

我注意到在Docker容器中使用基本操作系统Alpine vs. CentOS或Debian安装Pandas和Numpy（它是依赖项）需要更长的时间。我在下面创建了一个小测试来演示时间差。除了Alpine更新和下载构建依赖项以安装Pandas和Numpy需要几秒钟之外，为什么setup.py比Debian安装花费大约70倍的时间？ 是否有任何方法可以加快使用Alpine作为基本映像的安装速度，或者

我的主要问题是列表的长度不一样。但是所有列表只包含最多相同的3个值:'a'、'b'和'c'。它们总是以相同的顺序出现('a'第一，'b'第二，'c'第三）。 下面的代码用来工作并返回我想要的东西(df2)。 我上周刚刚运行了这个代码，它运行得很好。但是现在我的代码坏了，我从第[4]行得到了这个错误： 数据以这种格式从数据库导入。对这个问题有什么帮助或想法吗？有办法转换Unicode吗？

我正在处理一个非常宽的数据集（1005行*590，718列，1.2g)。将如此大的数据集加载到pandas dataframe中会导致完全由于内存不足而导致代码失败。 我知道Spark可能是处理大型数据集的Pandas的一个很好的替代方案，但是Pandas中是否有任何适合的解决方案来减少加载大型数据时的内存占用？

简而言之，在60秒不活动后，我得到了极好的堆栈跟踪（org.apache.tomcat.jdbc.pool.ConnectionPool放弃），这是几个服务器端线程的正常行为。 我直接使用Tomcat JDBC连接池（org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource） 堆栈跟踪： 我的池属性配置如下： 我希望setValidationInterval(30000)能救我

当我运行时，每次尝试运行程序时，我都会反复遇到以下异常。 Liferay v6.1 CE 服务器 （Tomcat 7） 在本地主机上所需的多个端口（8005、8080、8009）已在使用中。服务器可能已在另一个进程中运行，或者系统进程可能正在使用该端口。要启动此服务器，您需要停止其他进程或更改端口号。 我试图增加我的虚拟内存(页面大小)和ram大小。但是现在不行了，我用的是win 7 64位，ja

如何添加要显示在条形图中条形图上方的值标签：

我目前遇到了以下问题，我希望在满足条件之前删除pandas数据帧中的行。我想删除“Number”列中满足10或更大条件之前的每一行，具体取决于Name列。假设dataframe（df）有两列名为“Name”和“Number”。我希望在满足条件之前删除每个唯一名称的所有行，并在满足条件之后保留所有行。 下面的代码在满足条件后删除所有项，但这将应用于整个系列/列的值。我想对每个唯一的名称分别这样做。有

我有一个熊猫的数据框，有一列是向量: 我想把它拆分成这样的元素： df2=pd.DataFrame（{'ID'：[1,2]，'A'：[1,4]，'B'：[2,5]，'C'：[3,6]}） 我试过但是没有运气.任何帮助将不胜感激。