《猫眼》专题

是否有任何函数可以等效于和？ 例如，假设我有一个系列，我想找到包含任何的所有地方，我想得到除“pet”之外的所有东西。 我有一个解决办法，但它相当不优雅： 有更好的方法吗？

提前感谢您的阅读。 我有一个数据帧： 我想应用一个例程，对于中的每个元素，检查是否匹配，如果是，则对中的值应用一些函数。 例如，使用以下占位符函数： 我写道： 我的预期产出是： 相反，我得到： 该函数仅应用于具有的行，但以牺牲其他行（它们都变成）为代价。我假设其他行将保持不变；显然情况并非如此。 你能解释一下我如何在不删除列中的所有信息的情况下实现我想要的输出吗？我相信答案可能在于，但我没能做到这

我有一个字符串表示的字典在熊猫DataFrame列像这样： 我想将每个键附加到现有的DataFrame中的列，这怎么可能呢？ 我曾经尝试过这样的事情： 但是我得到了类型错误：JSON对象必须是str，字节或字节数组，而不是浮动 有没有办法解决这个问题？

您可以使用函数使时间戳或DateTimeIndex具有时区意识，但如何做到相反：如何将具有时区意识的时间戳转换为原始时间戳，同时保留其时区？ 例如： 我可以通过将时区设置为“无”来删除它，但随后结果将转换为UTC（12点变为10点）： 是否有其他方法可以将DateTimeIndex转换为时区naive，但同时保留其设置的时区？ 关于我问这个问题的原因，有一些背景：我想处理时区原始时间序列（以避免与

我在转换一个列时遇到问题，该列同时包含字符串格式（类型：str）和NaN（类型：float64）的两位数。我想得到一个这样的新列：NaN是NaN，整数是2位数的字符串格式。例如：我想从列YearBirth1获取列Yearbirth2，如下所示： 我试过这个： 正如我所料，我得到了这个错误： 所以我尝试了这个： 得到了这个错误： 最后我尝试了这个： 没有错误，但当我检查列YearBirth2时，结果

我想知道是否可以从一个多索引级别中选择多个项目？ 假设我有一个大熊猫数据帧，如下所示： 我想使用dataframe的lvl_2选择特定列 尝试类似< code>df.xs(['c '，' e']，level='lvl_2 '，axis=1)的内容会导致错误: 关键错误：“e”

我有一个很大的电子表格文件（.xlsx），我正在使用python处理它。碰巧我需要那个大文件中两个选项卡（工作表）中的数据。其中一个选项卡包含大量数据，而另一个选项卡只有几个方形单元格。 当我使用，我觉得整个文件都已加载（不仅仅是我感兴趣的工作表）。因此，当我使用该方法两次（每张工作表一次）时，我实际上不得不忍受整个工作簿被读取两次（即使我们只使用指定的工作表）。 如何仅加载特定的工作表与？

我有一个由180M行和4列（所有整数）组成的熊猫数据帧。我把它保存为泡菜文件，文件是5.8GB。我正在尝试使用将熊猫数据帧转换为 pyspark 数据帧，但不断收到“内存不足”错误。 错误代码段为 我有超过200GB的内存，我不认为缺少物理内存是个问题。我了解到有多种内存限制，例如驱动内存-这可能是原因吗？ 我该如何解决这个问题？

我正在尝试将列表中的字典转换为以键作为列名的数据帧。下面是示例数据。 我可以调用每个字典，如 和键作为 。 我使用以下代码转换为dataframe。 它给我带来了错误：有人能告诉我吗？

我有一个包含日期范围的列，我只想将它分别提取到开始和结束日期。不确定直接使用< code>datetime.strptime是否可行 谢谢

我遇到问题< code >没有要连接的对象。我不能进口。csv文件，将它们连接成一个数据帧。我在用熊猫。旧答案没有帮助我，所以请不要标记为重复。 文件夹结构就是这样 < li >不起作用

问题内容： 让我们借用来自Scaryguy的出色示例，并进行如下修改： 项目组架构： 项目架构： 用户架构： 然后，我可以进行以下填充： 请注意，参考字段不是对象ID。 在此示例中，项目模式具有对项目组和订户的引用字段，这使得上述填充成为可能。 如果我想获得一个ProjectGroup对象，该对象包含该组下的所有项目，并且每个项目都包含其订阅者，该怎么办？ 我会说我正在寻找“反向”人群，即基于子架

问题内容： 我正在使用Pandas，并尝试使用Python if-else语句（又称为三元条件运算符）创建新列，以避免被零除。 例如，在下面，我要通过除以A / B来创建新列C。我想使用if-else语句来避免被0除。 但是，我从最后一行得到一个错误： 任何帮助，将不胜感激。 问题答案： 产生系列，例如： 返回多个值导致歧义（一些为True，另一些为False）。 一种解决方案是使用：

问题内容： 我需要导入一个包含300多个列的csv文件，在这些列中，仅第一列需要指定为类别，而其余列应为float 32或更少。我猜想我可以通过列索引指定列的数据类型。我的问题是：基于列索引指定数据类型的最佳方法是什么？ 我试过的代码是： 问题答案： 读取两次，第一次获取所有列，第二次读取时指定dtype。

问题内容： 给定一个numpy数组（或pandas数据框），如下所示： 我正在寻找最有效地检索每一行中最后一个非nan值的方法，因此在这种情况下，我将寻找一个返回如下内容的函数： 我可以尝试一下，但是它至少具有两个不希望的属性- 对于以（dealbreaker）结尾的行，它会失败；并且，一旦达到给定行中的最后一个非nan值，它就不会“延迟评估”并停止（这与“必须正确”条件无关紧要）。 我想有一种方