《pandas》专题

我一直试图使用请求库从服务器主机URL下载压缩csv。 我还尝试使用这里建议的zipfile库：在python中读取csv压缩文件 并尝试在中设置编码和压缩。 下面是用于非zipped服务器文件的代码：

这不是一个重复的问题，但类似于 根据pandas中列中的值从数据帧中选择行

对如何实现这一点有什么想法吗？

我有一个dataframe（由于我无法控制的原因），其中变量的数量从1到20不等，所有变量都命名为1,2,3,4,5....ETC 一天有四列： 在每个列名前缀“variable_”（与列数无关）。所以看起来应该是这样的： 我可以用循环来完成，但我希望有一个更简单的方法。

我正在读取一个包含重复列的文本文件，通过： 列名为： 所有的时间和时间相对列都包含相同的数据。我想要： 抱歉，我做了个熊猫呆子。如有任何建议，将不胜感激。 其他详细信息 Pandas版本:0.9.0 Python版本:2.7.3 Windows 7 （通过Pythonxy 2.7.3.0安装）

我试图从一个简单的熊猫数据流创建一个火花数据流。这是我遵循的步骤。 在这之前一切都好。输出为： Spark UI 版本:V2.4.0 主人：本地[*]

我有一个熊猫的数据框架，看起来像这样： 当列名是从15到159的A时，我想替换pr行名的值。我如何使用熊猫在Python中做到这一点？

大家好， 我正在使用电子邮件验证软件来检查数据集中的电子邮件是否有效。如何使用 pandas 将名为“有效电子邮件”的列中的电子邮件与“电子邮件”列中的电子邮件匹配，并返回“Good_Email”中的值？需要明确的是，结果可能看起来像 此外，让我们假设名为“有效电子邮件”的列将与“电子邮件”列相比随机排序，并且可以缩短长度。（即与示例中所示完全相同）。 提前感谢！

我正在做一些地理编码工作，我使用＜code＞selenium 我已经读过，为什么这个函数在我遍历pandas数据帧后不“生效”？我完全知道iterrow只提供了一个视图，而不是一个用于编辑的副本，但是如果我真的要逐行更新值呢？可行吗？

我有一个有4列的数据帧，第一列等于计数器，计数器的值为十六进制。 时间列是添加到原始数据帧中的新列。我想在x轴上绘制时间，在y轴上绘制频率、电阻和相位。

我的数据帧有一个列（示例格式），默认情况下转换为Pandas数据类型“object”。 使用< code > df[' DOB ']= PD . to _ datetime(df[' DOB '])将此转换为日期格式，日期将转换为:< code>2016-01-26，其< code>dtype为:< code>datetime64[ns]。 现在，我想将此日期格式转换为< code>01/26/2

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

我想计算两个相关数组的许多连续间隔的均值和标准偏差（如下所示），其中前两列分别是（比方说）时间和距离。第三、四、五是平均时间（中心）、平均距离和偏差标准。（实际上这是我亲手做的）。在这个例子中，平均值和标准差是为每三个连续的间隔做出的（但通常可以超过4×4，10×10，以此类推）。 所以，我有类似的长列表，我想计算（可能用PANDAS，NUMPY和/或SCIPY）类似的东西，做一些循环，创建平均时

我正在考虑使用lambda和Pipeline。任何能给出提示的人都将不胜感激！ 多谢！

我有一个数据帧，我想按两个参数分组（1）相同的第一列中的连续编号和（2）第二列中的匹配值 数据帧： 组1包括前2行，因为30和31是连续的，第二列匹配。创建组2是因为Col1中的31和35不是连续的。创建组3是因为H和E不匹配。 在pandas groupby中对列表中的行进行分组 我很感谢你给我的建议