《pandas》专题

但还是没有运气 它工作时没有参数，所以它不是完全错误的，但我在这里遗漏了一些东西。

我想将一个表（表示为列表的列表）转换为。作为一个极其简化的例子： 将列转换为适当类型的最佳方法是什么，在本例中，列2和列3转换为浮点？在转换为DataFrame时是否有方法指定类型？还是先创建DataFrame，然后循环遍历列以更改每列的类型更好？理想情况下，我希望以动态的方式执行此操作，因为可以有数百个列，而我不想确切地指定哪些列属于哪种类型。我所能保证的是每列都包含相同类型的值。

我无法从MS SQL Server数据库查询包含超过500万条记录的表。我想选择所有的记录，但我的代码似乎失败时选择多数据到内存。 这是可行的： ...但这不起作用：

现在，我要检索一个值: Q1:在[3.3,6.6]范围内-预期返回值：[3.3,5.5,6.6]或[3.3,3.3,5.5,6.6]（包括最后一个），如果没有，则为[3.3,5.5]或[3.3,3.3,5.5]。 Q2:在[2.0,4.0]范围内-预期返回值：[3.3]或[3.3,3.3] 对于任何其他多索引维度都是相同的，例如B值: Q3:在范围[111，500]中有重复，作为范围中的数据行数-

现在，每次运行脚本时，我都会导入一个相当大的作为数据帧。有没有一个好的解决方案可以让数据帧在运行之间不断可用，这样我就不用花那么多时间等待脚本运行了？

有什么指示吗？ 或者，相反，如果有人非常了解这个空间，并且知道这个空间可能不存在，那么对于是否有一个简单的GUI框架/小部件可以用来滚动我自己的空间有什么建议吗？（但是由于我的需求有限，我不愿意学习一个大的GUI框架，并为这一部分做大量的编码。）

我怎么能这么做？

我有一个带有一列字符串值的pandas DataFrame。我需要根据部分字符串匹配来选择行。 类似于这个成语 返回布尔值。我熟悉的语法，但似乎找不到一种方法来处理部分字符串匹配，比如。

答案的一部分可以在这里找到（如何根据列值从DataFrame中选择行？），但是它只适用于一列。我想知道如何将它应用于多列（本例中为两列）中的成对值。 我有一个数据帧df，其中过滤列是B和C（NaN表示空单元格）： 数据目录的代码：

下面是营销数据目录的预览。完成代码以获得所需的输出 输出 我应该在代码中更改什么以获得此输出

我正在网上搜索住房数据，并将其放入熊猫数据目录中。我想先测试一个清单的函数，然后再继续几个清单。我唯一的问题是条目添加到DataFrame的方式。 列表信息是作为列而不是行添加的（我希望它作为行添加）。这是我正在做的。有没有更好的功能可以使用？提前感谢！ 附注：位置、价格、床位等都是价值。（例如，位置可以是，价格可以是，等等）

我有一个pandas数据帧，如下所示： 我希望将第0行添加到数据帧的末尾，并获得如下所示的新数据帧： 我在熊猫身上能做什么来做到这一点？

如果我有这样一个空的数据frame：

我想解构一个pandas DataFrame，使用列标题作为一个新的数据列，并创建一个包含行索引和列的所有组合的列表。比解释更容易展示的：