《pandas》专题

问题内容： 我有如下数据： 我的最终目标是将数据包含在以下列表中： 我已使用将数据分组。但是之后，我将无法访问组并以上述格式获取数据。 问题答案： 您可以使用： 如果您确实希望使用与您显示的格式完全相同的格式，则可以对它进行分组并 再次 应用，但这并不高效，并且可以说该格式更难使用…

问题内容： 案例：我的脚本返回一个数据框，该数据框需要作为新的数据行附加到现有的Google电子表格中。到目前为止，我正在通过gspread将数据框附加为多个单行。 我的代码： 有没有一种方法可以附加整个数据帧而不是多个单行？ 问题答案： 我可以推荐：

问题内容： 我有一个具有4列（A，B，C，D）的数据框。D有一些NaN条目。我想用具有相同A，B，C值的D的平均值填充NaN值。 例如，如果A，B，C，D的值分别为x，y，z和Nan，那么我想将NaN值替换为A，B，C值的行的D平均值分别是x，y，z。 问题答案： 会比 细节

问题内容： 我有大型CSV，我只对这些行的子集感兴趣。特别是，我想读取在满足特定条件之前发生的所有行。 例如，如果将产生数据框： 有什么方法可以读取csv中的所有行，直到col B超过10。在上面的示例中，我想读入： 我知道在读入数据帧后如何将这些行扔掉，但是到现在为止，我已经花了所有的计算来读入它们。在读取csv之前，我无法访问最后一行的索引请不要跳过脚） 问题答案： 您可以分批读取csv。由于

问题内容： 我通过使用另一个数据框创建了一个具有MultiIndex的数据框： 如文档http://pandas.pydata.org/pandas- docs/stable/advanced.html中 所述，此方法运行良好。 在文档中，该文档还说，在“需要使用MultiIndex进行排序”下，需要对标签进行排序以正确进行索引和切片功能。 但是不知何故 要么 不再起作用，并抛出 TypeErro

问题内容： 我想计算一个分组的pandas dataframe列中字符串的出现。 假设我有以下数据框： 首先，我想GROUP BY和。对于这些组中的每一个，我都希望计算该列中的出现次数。 结果应如下所示： 通过两列进行分组很容易： 但是接下来呢？ 问题答案： 调用对象的“得分”列，并使用vectorise方法，使用此方法过滤和调用： 要将其分配为列使用，以便聚合返回其索引与原始df对齐的序列：

问题内容： 在Digital Ocean 512MB Droplet上执行时，出现错误。 任何想法可能是什么原因造成的？我正在运行Ubuntu 12.04 64位。 [完全错误] 问题答案： 看起来gcc由于内存不足而被杀死（请参阅@Blender的评论），从而暴露了pip中的错误。它在登录时将字节串和Unicode混合在一起，从而导致： 如果使用最新版本可以复制；您可以报告该错误。

问题内容： 我想在pandas数据框中创建一个新列，该列是从数据框开始起经过的时间。我正在将日志文件导入具有数据时间信息的数据帧，但是无法访问其中的功能。如果我访问列（）的各个元素，则可以使用，但是我想用total_seconds（）创建一个新列，而我的尝试失败了。 问题答案： 使用.dt访问器： 例：

问题内容： 我有这样一个简单的数据框： 看起来像这样： 我只想在行之间用字符“ 0”替换重复的字符。归结为保留我们遇到的第一个重复值，如下所示： 这看起来很简单，但是我被卡住了。任何朝着正确方向前进的人都会受到感激。 问题答案： 您可以使用该方法返回一个布尔索引器，该索引器确定元素是否重复： 然后，您可以通过在数据框的各行之间映射此掩码并使用其进行替换来创建掩码：

问题内容： 我知道以前曾有人问过这个问题，但是当我尝试发表声明时却遇到错误。我查看了此链接，但对我而言并没有太大帮助。我是DataFrames的列表。 我正在尝试以下， 给出以下错误： ValueError：系列的真值不明确。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。 和 我尝试以下，并得到同样的错误。 我的数据类型是。我没有使用任何其他运算符和或。在

问题内容： 我已经看到了这个有关格式 的浮点 对大pandas显示的数字，但我有兴趣做同样的事情为 整数 。 现在，我有： 这对我的数据中的浮点数有效，但会在转换为浮点数的整数上留下令人讨厌的尾随零，或者我将拥有不使用逗号格式化的普通整数。 熊猫文档提到了一个我无法找到任何信息的类。 另外，如果有一种方法可以编写单个字符串格式化程序，该格式化程序会将float格式化为，并将尾随零的浮点数格式化为，

问题内容： 我已经阅读了几篇有关如何使用pd.to_numeric以及applymap（locale.atof）将Pandas列转换为float的文章。 我遇到了都不起作用的问题。 注意原始数据框是dtype：Object 请注意，当我执行到to_numeric的转换时，它将带逗号（千位分隔符）的字符串转换为NaN以及负数。你能帮我找到办法吗？ 编辑： 继续尝试重现此问题，我在单个DataFram

问题内容： 我有一个数据框，我想根据另一个计划用作字典的数据框重命名列。例如，我拥有的第一个数据框是： 作为第二个数据框，我想用作字典： 我想得到的结果如下： 最初，我想将第一个数据框重塑为长格式，然后与字典数据框合并，然后重塑为宽格式。但是我认为这效率很低，因此我想使用一种更有效的方法（如果存在）。非常感谢您的帮助。 问题答案： 我觉得你可以先创建从，然后创建从列由您再使用：

问题内容： 我有2个数据框，格式如下： 完整的df_search有15,000个项目。df_all有550,000个项目。我正在尝试基于文件字符串中的搜索项目字符串来合并两个数据框。我想要的输出是这样的： 简单的数据框合并不起作用，因为字符串永远不会完全匹配（它始终是子字符串）。我还根据其他关于stackoverflow的问题尝试了以下方法： 这给了我df_all中所有找到的项目的完整列表，但是我

本文向大家介绍pandas 如何分割字符的实现方法，包括了pandas 如何分割字符的实现方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 摘要：本文主要是在pandas中如何对字符串进行切分。我们考虑一下下面的应用场景。 这个是我们的数据集(data)，可以看到，数据集中某一列(name)是某个行业的分类。各个行业之间用符号 ‘|'分割。我们要把用每个‘|'进行分割的内容抽取出来。pandas有个一