《pandas》专题

问题内容： 在其他语言（例如R或SQL）中找到该选项的地方，但我不太确定如何在Pandas中进行此操作。 因此，我有一个具有1262列和1行的文件，并且每次出现特定值时都需要返回列标题。 例如说这个测试数据框： 我需要找到列名，例如value = 38.15。最好的方法是什么？ 谢谢 问题答案： 看到只有一行，那么您可以调用结果并使用它来屏蔽列： 分解以上内容： 您也可以使用param ：

问题内容： 从pandas.to_datetime的官方文档中，我们可以说， arg的单位（D，s，ms，us，ns）表示单位，它是整数或浮点数。这将基于原点。 例如，对于unit =’ms’和origin =’unix’（默认值），这将计算到unix纪元开始的毫秒数。 所以当我这样尝试时 下一个输出不变。每次显示datetime值，而不是第二个unix纪元开始的毫秒数。这是为什么？我想念什么吗？

问题内容： 我有一个时序数据帧，看起来像这样（时间序列 发生在同一天，但跨越了不同的时间： 从开始，我需要每5分钟创建一个小组。这是所有与该范围内的行向，其新列的值是1（行的每个组内的编号是不规则的，所以我不能简单地切断基团） 最终，数据应如下所示： 目的是执行一些操作，但是我需要做的操作未包含在方法中。因此，我必须创建一列以标识每个组，然后执行。 任何帮助或评论都将受到高度赞赏。 谢谢！ 问题答

问题内容： 规范pandas DataFrame每行的最惯用方法是什么？标准化列很容易，因此一个选项（非常难看！）是： pandas广播规则禁止这样做 问题答案： 要解决广播问题，可以使用以下方法： 参见http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html#matching- broadcasting-behavior

问题内容： 我使用pandas以以下方式写入excel文件： Masterfile.xlsx已经包含许多不同的选项卡。但是，它尚未包含“ Main”。 熊猫正确地写到“主要”表，不幸的是，它也删除了所有其他标签。 问题答案： Pandas文档说，它对xlsx文件使用openpyxl。快速浏览一下其中的代码ExcelWriter可以提示可能会发生以下情况：

问题内容： 我正在尝试熊猫的分组依据功能，特别是 由于gb有50个组，因此结果非常混乱，我只想探索前5个组的结果。 我找到了如何使用或选择单个组的方法（如何通过key访问datagroup的pandasgroup ），但没有找到直接选择多个组的方法。我能做的最好的事情是： 有没有更直接的方法？ 问题答案： 你可以做类似的事情 虽然，我会采取不同的方法。您可以使用该对象快速获取组： 现在，您可以像字

问题内容： 我有一个带有通常时间戳的索引： 如何为具有相同时间戳但四舍五入到最接近的第5分钟间隔的该数据帧创建一列？像这样： 问题答案： 使用算术的解决方案是正确的，但是很复杂而且很慢。而是在pandas中使用漂亮的东西： 让我们比较一下速度： 快大约1000倍！

问题内容： 我想使用Excel文件来存储用python制作的数据。我的问题是我无法将图纸添加到现有的excel文件中。在这里，我建议使用示例代码来解决此问题 此代码将两个DataFrame保存到两个表中，分别命名为“ x1”和“ x2”。如果创建两个新的DataFrame并尝试使用相同的代码添加两个新的工作表“ x3”和“ x4”，则原始数据将丢失。 我想要一个具有四张纸的Excel文件：“ x1

问题内容： 我有一个csv文件，其中包含几百行和26列，但最后几列仅在几行中有一个值，它们朝向文件的中间或结尾。当我尝试使用read_csv（）读取它时，出现以下错误。“ValueError：期望有23列，在第64行中有26列” 我看不到在哪里明确说明文件中的列数，或者如何确定文件认为应该包含多少列。转储在下面 问题答案： 您可以使用参数。例如，如果您有这样的csv文件： 并尝试阅读它，您会收到错

问题内容： 我有2个数据框，一个命名为USERS，另一个命名为EXCLUDE。他们两个都有一个名为“电子邮件”的字段。 基本上，我要删除EXERSUDE中包含电子邮件的USERS中的每一行。 我该怎么做？ 问题答案： 您可以将和条件一起使用，通过以下方式反转布尔值： 另一个解决方案：

问题内容： Excel工作表中的数据存储如下： 产品名称是给定月份的1000个左右区域中每个区域的两行“ no no sales”和“ sales value”两行的合并。同样，最近5年的每个月都有单独的文件。此外，新产品已在不同月份中添加和删除。因此，其他月份的文件可能类似于： 论坛可以建议使用熊猫读取此数据的最佳方法吗？我不能使用索引，因为产品列每月不同 理想情况下，我想将上面的初始格式转换为

问题内容： 计量经济学背景 Fama Macbeth回归是指对面板数据进行回归的过程（其中有N个不同的个体，每个个体对应多个时期T，例如日，月，年）。因此，总共有N x T obs。请注意，如果面板数据不平衡，则可以。 Fama Macbeth回归法是对每个时期进行跨部门回归，即在给定时期t中将N个个体合并在一起。并针对t = 1，… T执行此操作。因此，总共进行了T回归。然后，对于每个自变量，我

问题内容： 我有以下代码，该代码将pandas数据框的一列中的值用作新数据框的列。数据框第一列中的值成为新数据框的索引。 从某种意义上说，我想将一个邻接表转换成一个邻接矩阵。这是到目前为止的代码： 这适用于此特定实例： 如果col3中的值不是数字，它将失败。我的问题是，是否有更优雅/更稳健的方式来做到这一点？ 问题答案： 这看起来像是枢轴工作： 产量 如果您不希望使用MultiIndex列，则可以

问题内容： 无论如何，有没有使用映射功能或更好的方法来替换整个数据框中的值？ 我只知道如何在系列上执行映射。 我想用数字替换“ tesst”和“ set”列中的字符串，例如set = 1，test = 2 这是我的数据集的一个示例：（原始数据集非常大） 最终结果应该是 感谢您的指教， 问题答案： 那呢 正如@Jeff在评论中指出的那样，在熊猫版本<0.11.1中，手动添加到末尾以正确转换tesst

问题内容： 我有一个这样的Pandas DataFrame： 我只想在值等于0的情况下用第二列（）中的值替换值，然后（对于剩余的零值），再次使用第三列（）进行替换。期望的结果是下一个： 我使用该函数完成了此操作，但它似乎太慢了。我认为这一定是一种更快的方法。 使用其他功能而不是该功能，有没有更快的方法呢？ 问题答案： 使用起来更快。使用与您使用类似的模式： 但是，使用嵌套稍微快一点： 时机 使用以