《pandas》专题
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带条件'方法'对象的Drop Row在Pandas中不可下标
我试图删除一些1000行，因为它们属于十月。我有一个名为“月”的专栏。 [错误]是 TypeError Traceback（最近的调用最后）在11 12#Drop Oct行--- TypeError:“方法”对象不可下标 这里是我的原始数据输入的一个例子（注意有30列和超过200K行，但我给出了一个例子） 这是我想要的输出输出 [新错误] KeyError回溯（最近一次调用上次）~\Anacond
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在Pandas中的多个列上查找字符串
我试图找出一个字符串是否跨多个列存在。如果字符串存在，则返回1；如果不存在，则返回0，作为dataframe中的新系列。 搜索论坛后，我明白str.contains可以使用，但我正在搜索100多个列，因此一次使用单个系列对我来说是没有效率的。 如果相关，列中有一些NAs。 简化数据帧示例： 例如，如果我对查找“AA”感兴趣，我想返回以下数据帧。 目标数据帧示例： 非常感谢你的帮助。
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高效地选择与Pandas DataFrame[重复]中的多个值之一匹配的行
给定Pandas DataFrame中的数据，如下所示： 我想选择名称是集合中多个值之一的所有行{Alice，Bob} 在熊猫中，什么是有效的方法？ 我看到的选项 > 执行某种联接 这里的性能权衡是什么？什么时候一种解决方案比其他解决方案更好？我错过了什么解决方案？ 虽然上面的示例使用字符串，但我的实际作业在数百万行上使用10-100个整数的匹配，因此快速NumPy操作可能是相关的。
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Pandas-获取给定列的第一行值
这似乎是一个容易得可笑的问题...但我没有看到我期待的简单答案。 df_test=
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Python Pandas：获取列匹配某个值的行的索引
给定一个具有“boolcol”列的数据frame，我们希望找到其中“boolcol”的值==True的数据frame的索引 我目前有一种迭代的方法来完成它，它非常有效：
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使用pandas python重命名dataframe列[duplicate]
我正在尝试更改dataframe列的名称，我尝试了两种方法，但都不起作用。这是我的代码； 方法一：
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如何找出python pandas dataframe列（日期格式）中的空白？
null CSV-2: 我试了如下：
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Python pandas读取表单标签::的数据
例如，数据中的一行如下所示 train=pd.read_csv('train.csv',header=none,delim_whitespace=true).值 文件“/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.py”，第646行，在parser_f return_read(filepath_or_buffer，kwds)中 文
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在多个CSV中读取到Pandas Dataframe[重复]
我得到错误消息“UnicodeDecodeError:'UTF-8'编解码器不能解码位置137中的字节0xA3：无效的开始字节”。
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使用Pandas[duplicate]时如何打印多达3000行的数据帧
我使用Spyder和Python3.6，数据框最多有3000行，当它被发送到打印时，我会截短数据，即使我使用打印（selecc.to_string（）），当数据框打印到TXT文件时，我可以看到完整的数据，使用代码：np。savetxt（'ATPRes.txt'，selecc，fmt=“%s”）我们将非常感谢您的帮助，提前感谢！P.S.已经尝试了先前答案中给出的选项--
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如何将一个函数应用于Pandas中的多列[重复]
但我收到了Keyerror。
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通过整数索引选择一行pandas系列/数据表
我希望的工作方式与相同，以符合Python索引约定。不支持按单个整数索引行是否有设计原因？
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Dataframe列data-pandas-python
我有一个dataframe，我试图在其中查看“#inc”列，看看是否有数字4。如果有，我想打印整行。我该怎么做？ 2月1日0.008307 1-0.030809 1 3月2日0.000000 0-0.027193 2 4月3日0.008845 1-0.035857 1 11月10日0.000000 0-0.148163 2 12月11日0.039241 1-0.024030 1
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为什么在pandas DataFrame中应用有时不比for-loop快？
在大多数情况下，似乎可以加速对dataframe的操作过程。但是当我使用时，我没有发现加速效果。下面是我的示例，我有一个包含两列的数据表 我要做的是通过在上实现函数来计算dataframe中每一行的值，结果将被中的值除以。例如，第一行的结果应该是。下面是我的函数，它将在中调用 然后在中调用:
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在pandas中，如何从数据帧中删除所有不包含至少一个NaN的列？
我有一个数据框，其中一些列有值。我想删除所有没有至少一个值的列。 我可以通过创建一个充满布尔值的数据框来识别值（代替值，否则）： 然后，我能够通过创建一系列具有相关布尔值的列名来识别包含至少一个值的列（如果列包含至少一个值，否则）： 当我试图使用此系列删除至少不包含一个值的列时，我遇到了一个问题：删除不包含值的列： 我该怎么做？