《pandas》专题

您知道如何将DataFrame的索引或列作为NumPy数组或python列表获取吗？

谢谢你的帮助。

当我尝试将函数应用于Amount列时，我得到以下错误： 我试过使用Math模块中的.isnan应用函数我试过使用pandas.replace属性我试过使用pandas0.9中的.sparse data属性我也试过使用函数中的if NaN==NaN语句。我还看了这篇文章，如何在R数据帧中用0替换NA值？同时查看一些其他文章。我试过的所有方法都不起作用，或者不认识南。如有任何提示或解决方案，将不胜感激

当我创作以下熊猫系列时: 我得到的结果是： 我怎样才能得到一个没有省略号的系列呢

我正在尝试理解Pandas中的.filter（）方法。我不确定为什么下面的代码不起作用： 我得到：

在下面的pandas dataframe中，在下面，我只想要ID 1的数据，并删除其余的数据。如何实现？

我有一个数据帧如下所示： 如何根据性别的np值转换dataframe？ 我想要原始数据帧df被拆分为df1（姓名，年龄，性别，高度，日期），它将具有性别的值（df的前3行）

我刚认识蟒蛇熊猫。需要一些关于删除有空值的几行的帮助。在屏幕截图中，我需要使用python Pandas删除中的行。

我有这样的数据： 我想创建一个新的列，将成本转换为美元。只是提一下，有12种货币。 这是我所写的： 使用这段代码，我得到了一个错误。

我看到过许多关于堆栈溢出问题的答案，这些问题涉及使用Pandas方法。我也看到用户在他们下面评论说“速度慢，应该避免”。 如果是如此糟糕，那么为什么它会出现在API中？ 如何和何时使我的代码免费？ 是否有任何情况下是好的（优于其他可能的解决方案）？

我注意到使用来自Pandas的迭代行时性能非常差。 这是别人经历过的事情吗？它是特定于迭代行的吗？对于一定大小的数据（我正在处理200万-300万行），是否应该避免使用这个函数？ GitHub上的讨论使我相信它是在数据帧中混合dtype时引起的，然而下面的简单示例显示，即使使用一个dtype(float64)时也会出现这种情况。这在我的计算机上需要36秒： 为什么像apply这样的矢量化操作要快得

我正在尝试用不同的令牌连接多个Pandas DataFrame列。 例如，我的数据集如下所示： 我不想修改原始的DataFrame，所以创建了两个新的DataFrame： 有一个问题，我面临，它是添加<2>最后，但我想要像上面的输出，而且这不是熊猫的方式来做这个任务，我如何使它更有效率？

对熊猫来说显然是新鲜事物。如何简单地计算数据帧中的记录数。 我本以为像这样简单的东西就能做到，但我似乎甚至在搜索中都找不到答案...可能是因为它太简单了。 上面的代码实际上只是打印整个df

我试图找出使用列名列表在df中删除列的最快方法。这是一种花哨的特征约简技术。这就是我现在正在使用的，而且是永远的。任何建议都非常感谢。