《pandas》专题

问题内容： 亲爱的大熊猫专家： 我正在尝试实现一个函数来展平具有类型为list的元素的数据框的列，我想要该列具有类型为list的元素的数据框的每一行，除要展平的指定列之外的所有列都将是重复，而指定的列将具有列表中的值之一。 以下说明了我的要求： 我觉得可能有一个优雅的解决方案/概念，但是我很挣扎。 这是我的尝试，目前还不行。 认识到alko的帮助，这是我对该解决方案的简单概括，以处理一个数据帧中的

本文向大家介绍在pandas多重索引multiIndex中选定指定索引的行方法，包括了在pandas多重索引multiIndex中选定指定索引的行方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在multiIndex中选定指定索引的行 我们在用pandas类似groupby来使用多重index时，有时想要对多个level中的某个index对应的行进行操作，就需要在dataframe中找到该index

本文向大家介绍对Pandas MultiIndex(多重索引)详解，包括了对Pandas MultiIndex(多重索引)详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 创建多重索引 获得索引信息 get_level_values 基本索引 使用reindex对齐数据 数据准备 s序列加(0~-2)索引的值,因为s[:-2]没有最后两个的索引,所以为NaN.s[::2]意思是步长为1. 以上这篇对P

本文向大家介绍在Pandas中处理NaN值的方法，包括了在Pandas中处理NaN值的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 关于NaN值 -在能够使用大型数据集训练学习算法之前，我们通常需要先清理数据, 也就是说，我们需要通过某个方法检测并更正数据中的错误。 - 任何给定数据集可能会出现各种糟糕的数据，例如离群值或不正确的值，但是我们几乎始终会遇到的糟糕数据类型是缺少值。 - Pandas

问题内容： 我将csv文件读入pandas数据框，得到以下信息： 无论是和列有100个元素。我想将Hour的相应元素添加到TDate。 我尝试了以下方法： 但是我得到了错误，因为td似乎没有将array作为参数。如何将的每个元素添加到的相应元素中。 问题答案： 我想你可以添加到列列转换有：

问题内容： 例如，假设一个简单的数据框 给定条件，如何检索行的索引值？例如： return ，但是我想得到的只是just 。这在以后的代码中给我带来麻烦。 基于某些条件，我想记录满足该条件的索引，然后在它们之间选择行。 我试过了 获得所需的输出 但我明白了 问题答案： 添加起来更容易-使用一个元素选择list的第一个值： 但是，如果某些值不匹配，则会出现错误，因为第一个值不存在。 解决方案是使用与

问题内容： 我有一个带有timeindex和3列的数据帧，其中包含3D矢量的坐标： 我想对也返回向量的每一行应用转换 但是如果我这样做： 我最后得到了一个以元组为元素的熊猫系列。这是因为apply将在不解压的情况下获取myfunc的结果。如何更改myfunc，以便获得具有3列的新df？ 编辑： 以下所有解决方案均有效。Series解决方案确实允许使用列名，而List解决方案的执行速度似乎更快。 问

问题内容： 我有一个pandas数据框my_df，在这里我可以找到给定列的mean（），median（），mode（）： 我想知道是否可以找到更详细的统计数据，例如90％？谢谢！ 问题答案： 您可以使用pandas.DataFrame.quantile（）函数，如下所示。

问题内容： 组织以下pandas数据框的最有效方法是什么： 数据= 变成字典一样？ 问题答案： In [9]: pd.Series(df.Letter.values,index=df.Position).to_dict() Out[9]: {1: ‘a’, 2: ‘b’, 3: ‘c’, 4: ‘d’, 5: ‘e’} 速度比较（使用Wouter方法）

问题内容： 我是python和pandas的新手。我正在尝试将文件加载到熊猫中。 这是我正在尝试的错误，也是我得到的： 问题答案： 注 ：由于17.0气馁：使用替代 文档列出了一个.from_csv函数，该函数似乎可以执行您想要的操作： 如果您有标题，则可以传递。

问题内容： 问题是如何用熊猫数据框中类别列的最频繁级别填充NaN？ 在R randomForest软件包中，有 na.roughfix选项： 在熊猫中使用数字变量，我可以用以下内容填充NaN值： 问题答案： 您可以使用一栏中最频繁的值来填充NaN。 如果要用自己的最常用值填充每一列，则可以使用 更新 2018-25-10⬇ 从熊猫开始，包括用于Series和Dataframe的方法。您可以使用它来

本文向大家介绍pandas把所有大于0的数设置为1的方法，包括了pandas把所有大于0的数设置为1的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如下所示： 以上这篇pandas把所有大于0的数设置为1的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐喊教程。

本文向大家介绍详解Pandas之容易让人混淆的行选择和列选择，包括了详解Pandas之容易让人混淆的行选择和列选择的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下讨论和归纳 本文的数据来源：https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fandango 原始的数据如下（截取了一部分）

问题内容： 我有一个数据框，如下所示： 我想要一个数据框，该数据框具有每个用户num1的最小值和每个用户num2的最大值。 输出应类似于： 我知道，如果我想要两栏的最大值，我可以做： 是否有一些等效方法而不必执行以下操作： 问题答案： 使用+ by ，因此必须按或排序列。最后添加为必要时转换为。 等同于：

问题内容： 我有一个像这样的熊猫数据框“ df”： 它丢失了一些行，我想像这样填补中间的空白： 有python方式可以做到这一点吗？ 问题答案： 您需要构造完整索引，然后使用数据框的方法。像这样 然后，您可以使用该方法将NaN设置为所需的值。 更新（2014年6月） 只是必须自己重新审视一下……在当前版本的熊猫中，有一个函数可以从可迭代的笛卡尔积中构建。因此上述解决方案可能变为： 我认为这很优雅。