《pandas》专题

问题内容： 我有一个看起来像这样的Pandas DataFrame： 而且我想提取仅包含那些行的DataFrame，其中包含的任何行。因此结果应如下所示： 最简单的方法是什么？ 供测试用： 问题答案： IIUC重新创建您的df，然后使用with应该比

问题内容： 给个喜欢 我想获得一个“子系列” ，其中所有值都是字符串。我已经尝试过像这样的布尔索引： 但这给了 KeyError：错误 到目前为止，在寻找合适的方法时，我遇到了select，但这在标签上强加了一个标准，而不是值。在这种情况下，如何基于值的类型进行过滤？ 问题答案： 使用或列出理解： 一样，谢谢： 全部返回： 编辑： 不推荐这样做，谢谢cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ：

问题内容： 我有以下代码， 在csv文件没有足够的覆盖范围（所有工作日）之前，它一直有效。例如，对于以下.csv文件， 我会收到以下错误： 它似乎有一个非常简单的修复程序，但是我对Python来说还太陌生，不知道如何修复它。 问题答案： 使用以获得您所需要的所有列。它将保留已经存在的那些，否则将其放入空列。 因此，您的整个代码示例应如下所示：

问题内容： 我不确定如何在没有链接分配的情况下执行此操作（由于我要设置副本，因此这可能无法正常工作）。 我不想采用多索引熊猫数据框的子集，测试小于零的值并将其设置为零。 例如： 给 这表明它无法根据条件进行设置。或者，如果我进行了链接分配： 这给出了相同的结果（以及带有复制警告的设置） 我可以根据第一级是我想要的条件来遍历每一列： 这给出了预期的结果： 但是以某种方式，我觉得有比遍历各列更好的方法

问题内容： 有时，使用熊猫时，我会得到一系列元组/列表。例如，在进行分组并传递具有多个返回值的函数时，这很常见： 什么是“解包”此结构的正确方法，以便获得具有两列的DataFrame？ 一个相关的问题是如何将这个结构或生成的数据框解包到两个Series / array对象中。这几乎可以工作： 但这是 而且需要采取额外的措施来挤压它。 问题答案： 也许这是最愚蠢的（我猜是最pythonic）： 如果

问题内容： 我有一个DataFrame，其中的一列包含每行的标签（除了每行的一些相关数据）。我有一本字典，其键等于可能的标签，而值等于与该标签相关的信息的2元组。我想在框架上添加两个新列，每个对应于标签的2元组的每一部分。 这是设置： 我可以通过运行获得想要的东西： 但是，如果我不想手动在作业左侧键入两列，该怎么办？即，如何动态创建多个新列。例如，如果我有10个元组而不是2个元组，那么这将是当前所

问题内容： 背景 我刚刚将熊猫从0.11升级到0.13.0rc1。现在，该应用程序会弹出许多新警告。其中之一是这样的： 我想知道这到底是什么意思？我需要改变什么吗？ 如果我坚持使用该如何警告quote_df[‘TVol’] = quote_df[‘TVol’]/TVOL_SCALE？ 产生错误的功能 更多错误讯息 问题答案： 在SettingWithCopyWarning被创造的标志可能造成混淆的

问题内容： 我有多个pandas数据框，它们的列数可能不同，这些列的数量通常在50到100之间。我需要创建一个最终列，该列只是所有列的连接。基本上，该列第一行中的字符串应该是所有列第一行中的字符串的总和（并置）。我在下面编写了循环，但我觉得可能有更好的更有效的方法来执行此操作。有关如何执行此操作的任何想法 问题答案： 解决方案，但输出是，因此必须转换为和： 另一个具有function的解决方案，但

问题内容： 当我使用这种语法时，它将创建一个序列，而不是将列添加到新的数据帧（总和）中。请帮忙。 我的代码： 我的数据（在数据框df中）：（当前除了预算外，其他所有内容-实际的，我要创建差异列吗？ 问题答案： 我认为您已经误解了某些python语法，以下代码执行了两项任务： 因此，在您的代码中就好像您在做的一样： 后者为df创建了一个新列： 顺便说一句，您不应将其用作变量名称，因为它会覆盖内置的s

问题内容： 给定以下形式的方形熊猫DataFrame： 如何能在上三角熔化得到以下形式的矩阵 我对惯用的熊猫解决方案更感兴趣，自定义索引器将很容易手动编写… 预先感谢您的考虑和回应。 问题答案： 首先，我将的较低值转换为by和and ，然后设置列名称：

问题内容： 我创建了一个元组生成器，该元组生成器从仅过滤感兴趣记录的文件中提取信息，并将其转换为生成器返回的元组。 我尝试从创建数据框： 但是抛出一个错误： 我设法让它使用列表中的生成器，但是使用了两次内存： 我要加载的文件很大，内存消耗很重要。我的计算机的最后一次尝试花了两个小时来尝试增加虚拟内存:( 问题： 有人知道直接从记录生成器创建DataFrame的方法，而无需事先将其转换为列表吗？ 注

问题内容： 我需要处理大量CSV文件，其中时间戳始终是代表以毫秒为单位的unix时间戳的字符串。我找不到有效修改这些列的方法。 这就是我想出的，但是，这当然只重复了该列，而我不得不以某种方式将其放回原始数据集。我确定创建？时可以做到。 这将选择“ UNIXTIME”列，并将其更改为 进入这个 但是，我想使用类似的方法来获取转换后的列返回的整个数据集，或者像我已经写的那样，仅在从CSV生成DataF

问题内容： 假设我有一个看起来像这样的数据框： 假设此数据帧已经存在，如何简单地在列索引中添加级别“ C”，以便得到此信息： 我看到了像这样的python / pandas这样的ananser：如何将两个数据帧与具有分层列索引的一个合并在一起？但这会连接不同的数据框，而不是在现有数据框上添加列级别。 -- 问题答案： 正如@StevenG自己建议的那样，一个更好的答案是：

问题内容： 我只想检查Pandas系列中的单个单元格是否为null，即检查值是否为。 所有其他答案适用于序列和数组，但不适用于单个值。 我已经试过，，。是否只有一个单一值的解决方案？ 问题答案： 尝试这个：

问题内容： 所以我的数据框看起来像这样： 每个站点的分数因国家/地区而异。我正在尝试查找每个站点/国家/地区组合得分的1/3/5天差异。 输出应为： 我首先尝试按网站/国家/日期排序，然后按网站和国家/地区分组，但是我无法从分组对象中获得区别。 问题答案： 首先，对DataFrame排序，然后您需要做的是： 不支持任意排序。如果您需要进行任意排序（例如Google在fb之前），则需要将它们存储在集