《pandas》专题

删除数据帧中的列时，我使用： 这工作很棒。为什么我不能用下面的？ 因为可以以的方式访问列/Series，所以我希望这能起作用。

BeautifulSoup尝试（替换最后3行） 这不会输出任何东西--在这个页面上，找到一些标签（divs、spans等）可以工作，但另一些则不行。在本例中，它没有按照预期找到带有game_info的表。

我想洗牌的数据帧保持一组行在一起。在一起的行数不是常数，但我有一列用相同的id标记它们。 例如：在下面的数据中，第一列是唯一的标记，用于指定在无序移动时需要将哪些行放在一起。

我有张桌子是这样的：TABLE 我希望为每个位置生成一个单行清单，列出使用可用的分析类型。因此，对于这列列表，我希望合并并按位置显示唯一值的单个列表。 所需表格_OUT 抱歉，没有代码。我在熊猫身上尝试过各种劈叉，没有接近。

我试图将数据框的多行合并成一行，不同值的列合并成一个列表。有多个列具有不同的值。 在一个列表中只需设置一列（'b'），效果很好，但我不知道如何对多个列进行设置。 数据帧： 首选数据帧后期操作： 有没有一个简单的方法可以做到这一点？

在大多数情况下，似乎可以加速数据帧上的操作过程，但当我使用时，我没有发现加速。这是我的例子；我有一个包含两列的数据框： 我想做的是通过在上实现函数来计算数据帧中每一行的值，结果将除以中的值。例如，第一行的结果应该是。 这是我的函数，将在中调用： 然后我在中调用： 但是，我发现在这种情况下，比for循环慢得多，比如 有人能解释原因吗？

我试图比较一个字符串列表的相似性，并在一个数据框中得到结果以供检查；所以我使用一个列表作为索引，另一个作为列列表。然后我想计算它们的“Levenshtein相似度”（一个比较两个单词之间相似度的函数）。 我试图在每个单元格上使用，并将单元格索引与单元格列进行比较。我怎么能这么做？还是更简单的选择？ 到目前为止，我使用了下面的方法，但我发现它既笨拙又缓慢

我一直在学习Python线性回归教程：https://medium.com/@contactsunny/linear-regression-in-python-using-scikit-learn-f0f7b125a204 使用以下数据集：https://github.com/contactsunny/data-science-examples/blob/master/salaryData.csv

例如，我有简单的DF： 我是否可以使用熊猫的方法和习惯用法，从“A”中选择“B”对应值大于50的值，以及“C”对应值不等于900的值？

中的大多数操作都可以通过操作符链接（、、等）完成，但我发现筛选行的唯一方法是通过普通的括号索引 这是没有吸引力的，因为它要求我在能够过滤变量值之前将赋值给变量。还有更像下面这样的吗？

我有几十个条件（例如，

我有一系列的形式： 请注意，其元素是字符串： 我试图使用将这个字符串解析为一列列表。这适用于此示例数据。 然而，在更大的数据（10K的数量级）上，这失败得很惨！ 我错过了什么？函数或我的数据是否有问题？

我有一个数据框和一个列表 我想创建一个新列，这样如果列包含中的关键字，标志将为1，否则为0。 预期输出： 我能够使用下面的代码得到输出： 有没有一种替代方法可以避免循环并使其更高效？

我有3个CSV文件。每个数据框都有第一列作为人的（字符串）名称，而每个数据框中的所有其他列都是该人的属性。 如何将所有三个CSV文档“连接”在一起，创建一个单个CSV，每行都具有该人字符串名称的每个唯一值的所有属性？ Pandas中的函数指定我需要一个多索引，但是我对分层索引方案与基于单个索引进行连接有什么关系感到困惑。

我正在用熊猫库读取一些CSV数据。在我的数据中，某些列包含字符串。字符串是一个可能的值，空字符串也是。我设法让熊猫把“楠”读成一个字符串，但我不知道如何让它不把一个空值读成NaN。这是样本数据和输出 它正确地将“nan”读取为字符串“nan”，但仍然将空单元格读取为nan。我尝试在参数中传入以读取\u csv（使用），但它仍然将空单元格读取为nan。 我意识到我可以在读取后用fillna填充值，但