《pandas》专题

你能用基本的例子告诉我什么时候使用这些矢量化方法吗？ 我看到是方法，而其余的是方法。不过，我对和方法感到困惑。为什么我们有两种方法用于将函数应用于DataFrame？同样，简单的例子说明用法将是伟大的！

到目前为止，我求助于使用以下（以下），但我发现它笨拙和缓慢

如何将这列列表拆分为两列？ 期望的结果：

我有一个简单的代码，它将一个pandas数据文件保存到一个csv文件中。到目前为止，它是通过覆盖文件名来工作的，所以每次我运行它时，它只是用一个同名的新文件替换旧文件。是否可以保存此数据文件，但让它按顺序创建新文件，即如果目录中已经有一个名为“filename1”的文件，则创建一个名为“filename2”的新文件，这样原始文件中的数据就不会丢失了？

我试过熊猫串连或类似，但似乎没有效果。你知道吗？谢了。

我有一个字典列表:}，[{'name':'jack'，'id':93，'value':9500}] 我想把它转换成一个数据文件： 如何在Python中做到这一点。 我试过了，但不起作用

我使用MySQl Work Bench制作了一个表模式，并希望用我丢弃的tweet填充它。到目前为止，所有外键和主键都已设置。但我无法让SQLalchemy使用模式并填充它。我使用以下命令行进行了尝试:我缩短了表创建的代码，使其只与“user”部分匹配。我得到的错误是

我有一个pandas dataframe，我想在其中求和某些不规则间隔的日期之间的值。举个例子，我有这样的东西： 并且我知道这些总和的截止日期是2021-03-01、2021-03-04、2021-03-05，所以我想要截止日期和直到（但不包括）下一个截止日期产生的所有小部件的总和。所有不是截止日期的日期的值都为0。 这将产生如下所示的新列。 我怎么能在熊猫内部做到这一点呢？

所以我有超过1000000列 但我只需要前10000列，基本上将列从n(int)降至n(int)。谢谢！

我有以下名为的数据帧，我想将该数据帧子集为只有列有1和0的ID。下面的示例将删除=1，因为它只有1（而不是0）。 预期产出： 我怎么能这么做？我想一个团体会有帮助？但不确定如何正式地进行

我从Google Bigquery中提取了一个2列1000万行的。csv文件。 我已经在本地下载了一个大小为170MB的.csv文件，然后将文件上传到Google Drive，我想使用pandas.read_csv()函数将其读入我的Jupyter笔记本中的pandas DataFrame。 这是我使用的代码，有我想读的特定文件ID。

null 备选方案2比备选方案1耗时更长（使用和):

您好，感谢您的时间和考虑。我正在谷歌云平台/DataLab中开发一个Jupyter笔记本。我已经创建了一个Pandas DataFrame，并希望将此DataFrame写到Google Cloud Storage（GCS）和/或BigQuery中。我在GCS中有一个bucket，并通过以下代码创建了以下对象： 我尝试了基于Google Datalab文档的各种方法，但仍然失败。谢谢

我发现了这个先前的职位，它让我接近。如何将数据帧的列和行的子集转换成数字数组 但是，我需要迭代数据帧，并为“a”中每个正确匹配的值创建一个从列“b”到列“j”的3x3数组（或矩阵），而不是根据第三列中的值创建两列的单个数组（或数组）。 我想要的是两个独立的数组，每个一个 我尝试了以下操作，但收到了一个非常难看的错误。该代码是基于原始帖子的尝试。 这是错误- () ----中的IndexingErr

如何在不设置集群计算基础设施（如Hadoop或Spark）的情况下将大小适中的Parket数据集读取到内存中的Pandas DataFrame中？这只是我想在笔记本电脑上使用简单的Python脚本在内存中读取的适度数据。数据不驻留在HDFS上。它要么在本地文件系统上，要么可能在S3中。我不想启动和配置其他服务，如Hadoop、Hive或Spark。 我原以为Blaze/Odo会使这成为可能:Odo