《猫眼娱乐》专题

我正在读熊猫的CSV文件。假设CSV如下所示： 我想从（即）中获取值，其中和。我确信只有一行符合此条件。 所以我在做这样的事情： 我尝试了来给我这个值，但是它返回了一个数据帧，索引是此行的行号。此处的行号不是0，而是1（即CSV文件中的原始行号），这不允许我执行 如何在这里获得列值？

对于熊猫，有人知道，除了 （i） ，（以及的其他变体，如，等） （ii） （iii）， 例如字符串列，总是有一个的？ 或者，我想知道，在上面的列表中，除了（I）、（ii）和（iii）之外，是否有任何数据类型不使其成为对象？

我有一个数据框架: 和一本参考词典: 我的目标是将所有出现的< code > replacement _ dict[' X1 ']替换为' X1 '，然后将这些行合并在一起。例如，“x1”、“x2”、“x3”或“x4”的任何实例都将被替换为“X1”等。 我可以通过选择包含任何这些字符串的行并将其替换为“X1”来实现这一点： 给予： 现在，如果我选择所有包含“X1”的行并将它们合并，我将得到： 因此

假设我有这样一个数据帧： 我想从最大库存计数开始找到给定项目库存的平均变化率，然后用它来计算哪一天库存会达到零。所以对于苹果来说，它将从2/1开始：，同样对于香蕉来说，从2/2开始。 由于有不同的项目，我用了： 要仅获取苹果的数据帧，请使用： 查找具有最大库存计数的行。 然而，这给了我原始数据帧行的行标签。所以我不确定接下来该怎么办，因为我的计划是先用最大库存量将日期从行中删除，然后忽略之前的任何

使用pandas dataframe假设我有如下结构相似的数据帧： 我想要一个新的2列（Choise，Value），它满足“a_Cho”、“b_Cho”和“c_Cho”中所有值的以下条件 如果“a_Cho”=true，则选择“a_n”，值=a对应于“a_Cho”的值如果“a_Cho”=false，则移动到下一步 如果“b_Cho”=true，则选择“b_n”，值=b表示“b_Cho”的对应值，如果

我们有一个依赖项（JAR），它确实包含一个清单文件，该文件在其条目中引用了其他JAR。应用程序不需要这些引用的其他JAR，因此不会作为依赖项添加。 当应用程序启动时，tomcat 会尝试解析该类路径条目，最终在日志中出现大量错误。喜欢： 如这里所述，Tomcat已经实现了一个开关来禁用清单的扫描，以防止出现此问题：https://bz.apache.org/bugzilla/show_bug.cg

我有一个CSV文件，有三列：col1，col2，col3。我试图在这个文件中附加一个只包含col2的数据框 结果是： 我希望： 有可能以某种方式实现这一点吗？

获取相应列内容满足条件的索引范围的最有效方法是什么。。类似于以标记开始并以“body”标记结束的行。 例如，数据框如下所示 我要得到行索引1-3 有人能提出最具蟒蛇风格的方法来实现这一点吗？

我开始学习熊猫，发现了一个我似乎无法解决的问题。我正在从csv文件加载数据，需要删除一些与几个字符串匹配的行。 CSV: 我所尝试的： 但我得到的错误如下： 我错过了什么？另外，如果我想传递一个列表并从列表中删除所有匹配字符串的行，该怎么办？例子：

我正试图在模式下将写入文件格式（在最新的pandas版本0.21.0中引入）。但是，文件将被新数据覆盖，而不是附加到现有文件。我错过了什么？ 写入语法是 读取语法是

问题：java提交了大量的虚拟内存，并且没有释放它。然后服务器出现故障。但是java（tomcat）消耗了正常的内存量。例如，实际堆是1gb，但提交的virtaul内存是30g...旧配置的参数：最小/最大堆 - 512m/2048m，胎面堆栈大小 512kb，烫发 64m，最大烫发 256m 服务器现在状态：物理内存： 16383.55 MB可用内存:4917.84 MB总页面文件:47103.

在学习熊猫的过程中，我已经尝试了好几个月来找出这个问题的答案。我在日常工作中使用SAS，这是非常好的，因为它提供了非核心支持。然而，SAS作为一个软件是可怕的，原因还有很多。 有一天，我希望用python和熊猫取代SAS，但我目前缺乏大型数据集的核心外工作流。我说的不是需要分布式网络的“大数据”，而是文件太大，无法放入内存，但又小到足以放入硬盘。 我的第一个想法是使用在磁盘上保存大型数据集，只将我

我有一个Pandas系列包含一个字符串列表，如下所示： 我只想保留列表中的第一个到第二个条目，如下所示： 我尝试对其进行切片，，但这样做只返回该系列的前两个索引... 我也尝试过和其他切片，但结果不是我想要的。 我怎么能只保留整个熊猫系列清单的前两项呢？ 谢谢！

我知道，通过将参数传递给，我可以将数据文件保存到压缩的CSV文件中。 这个问题是由我用熊猫处理一个大型CSV文件引起的。我需要产生压缩的CSV输出，并且正在将CSV文件分块处理成一个DataFrame，这样我就不会遇到MemoryError。因此，对我来说，最符合逻辑的做法是将每个输出DataFrame块添加到一个压缩的zip文件中。 我使用的是Python 3.4和Pandas 0.16.1。

如何将此存档视图聚合更改为也从中聚合。看法档案：真的吗？ ...同时防止重复消息的聚合...如果To数组中存在来自用户（会话用户），则只获取其中一条消息... UserMessageSchema对于两个源都是这样的