关于熊猫的查询
熊猫（Ailuropoda melanoleuca）是一种珍稀的大熊科动物，主要分布在中国四川、陕西、甘肃和青海等地的山区。以下是关于熊猫的查询问题及相关答案：
- 熊猫的特征是什么？ 熊猫具有圆胖的身体和圆脸，黑白相间的毛色是其最显著的特征。它们有着大而圆的黑眼圈，耳朵较小且被毛覆盖。熊猫的前肢有着特殊的"拇指"状的大母指，有助于他们抓握竹子。成年熊猫体长约1.2-1.9米，体重可达80-125公斤。
- 熊猫的食物是什么？ 熊猫是一种以竹子为主要食物的植食性动物。它们主要吃竹子的嫩叶、嫩芽和竹子的茎。熊猫的胃具有特殊的适应能力，可以消化纤维质含量较高的竹子。
- 熊猫的繁殖特点是什么？ 熊猫繁殖能力较弱，雌性熊猫一般每年只有2-3天的发情期，而雄性熊猫在交配季节也只有很短的时间能够进行交配。受季节的限制，熊猫的繁殖活动非常有限。雌性熊猫通常在4-5岁时性成熟，而雄性熊猫则在6-7岁时性成熟。
- 熊猫的保护现状如何？ 熊猫是濒危物种，面临着生境破坏、非法猎杀和气候变化等威胁。中国政府采取了一系列的保护措施，包括建立自然保护区、禁止非法捕猎和采取繁育计划等。国内外的保护组织也在积极参与熊猫的保护工作。
- 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云是国内领先的云计算服务提供商之一，以下是一些与熊猫查询相关的腾讯云产品和介绍链接地址：
- 腾讯云人工智能平台：提供了多个与人工智能相关的产品和服务，包括人脸识别、语音识别等，可以应用于熊猫的图像和声音分析。 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云云存储服务：提供了高可靠、弹性扩展的对象存储服务，可用于存储与熊猫相关的大量数据、图像和视频等。 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云视频处理服务：提供了视频转码、视频剪辑、视频审核等多种视频处理功能，可用于熊猫视频的处理和分析。 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/mps
相关·内容
3回答
我正在查看pandas.query文档，但没有找到任何关于这方面的具体内容。是否可以根据与给定日期最近的日期而不是特定日期来执行查询？
例如，假设我们使用葡萄酒数据集并创建一些随机日期。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets
dir(datasets)
df = pd.DataFrame(datasets.load_wine().data)
df.columns = datasets.load_wine().feature_names
df.
浏览 3提问于2022-06-10得票数 1
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1回答
熊猫无法通过iloc编辑数据
、、、、
所以当我尝试编辑的时候，发生了一些很奇怪的事情：
In [119]: print(GDP.iloc[1][0])
Out [119]: Andorra
当我尝试用.iloc编辑它并再次查询它时，会发生这样的情况：
In [120]: GDP.iloc[1][0]="Cats"
print(GDP.iloc[1][0])
Out [120]: Andorra
我记得读到.iloc可能会根据numpy类型调用副本或图像。无论如何，为了解决这个问题，还是有其他方法我应该编辑我的数据？谢谢。
浏览 2提问于2017-05-09得票数 2
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2回答
熊猫数据多行查询
、、、、
说我有数据
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(10,3)), columns=['a', 'b', 'c'])
如果我现在尝试使用query方法查询它：
这样做是可行的：
df.query('''a > 3 and b < 9''')
这会引发一个错误：
df.query(
'''
a > 3 a
浏览 4提问于2020-08-26得票数 13
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6回答
我想检查dataframe中的每一列是否只包含数字数据。具体来说，我的查询不是关于数据类型的，而是希望检查dataframe的每一列中的每个值是否是一个数值。
我怎么才能找到这个？
浏览 1提问于2019-01-29得票数 23
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1回答
我想根据具体的索引过滤数据。我读过一些关于查询的内容，但我没有成功。
下面是创建我的枢轴表的代码。我想过滤特定的成员
df = pd.DataFrame(my_dataframe)
table = pd.pivot_table(df,index=["Date","member","Card"], columns=["Type"],values=["Heure"],aggfunc=[len]) #,fill_value=0)
table.to_excel(writer, sheet_name=
浏览 1提问于2018-02-25得票数 2
1回答
我正在尝试使用try/except来查询BigQuery表，有时查询可能不正确，在这种情况下，pandas会引发GenericGBQException错误。
我的问题是，在尝试处理此错误时，我得到的名称'GenericGBQException‘没有定义，示例代码如下：
try:
df = pd.read_gbq(query, projID)
query_fail = 0
except GenericGBQException:
query_fail = 1
if query_fail == 1:
do some stuff
我可以捕获所有的异常，尽管这显然
浏览 0提问于2016-02-03得票数 0
1回答
熊猫和木板的使用效率
、、、、
人们谈论很多关于使用的问题。我正在努力理解，如果我们可以利用整个功能的地板文件时，使用熊猫。例如，我有一个大的拼花文件(按年份划分)，包含30列(包括年份、状态、性别、last_name)和许多行。我想加载拼花文件，然后执行类似的计算。
import pandas as pd
df = pd.read_parquet("file.parquet")
df_2002 = df[df.year == 2002]
df_2002.groupby(["state", "gender"])["last_name"].count()
在这个查
浏览 9提问于2022-03-03得票数 2
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1回答
熊猫中华号
、、
我有以下代码，它将每个块大小附加到一个主excel文件中。
df = pd.read_sql(query,cnxn,chunksize=10000)
for chunk in df:
chunk.to_excel(r'C:\File\Path\file.xlsx', mode='a', sep=',',encoding='utf-8')
我遇到的问题是，我期望得到大约800万行的结果。由于excel的限制为100万行，我正在考虑两种选择：
对于每1百万行，添加一个新工作表并继续该过程。这是首选的method.Creatin
浏览 0提问于2021-07-21得票数 0
我试图在pymongo连接器中插入查询对象：
import pandas as pd
from pymongo import MongoClient
def _connect_mongo(host, port, username, password, db):
if username and password:
mongo_uri = 'mongodb://%s:%s@%s:%s/%s' % (username, password, host, port, db)
conn = MongoClient(mongo_uri)
浏览 3提问于2016-08-30得票数 0
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1回答
假设我有一只熊猫
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df
Column1 Column2
0 0.189086 -0.093137
1 0.621479 1.551653
2 1.631438 -1.635403
3 0.473935 1.941249
4 1.904851 -0.195161
5 0.236945 -0.288274
6 -0.473348 0.403882
7 0.953940 1.718043
8 -0.289416 0.790983
9 -0.884789 -1.584088
...
浏览 2提问于2016-10-11得票数 6
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4回答
str在大熊猫分裂中的应用
、、、、
这是一些我为我的问题创建的虚拟数据。关于这一点，我有两个问题：
为什么split通过在查询的第一部分而不是在第二部分中使用str来工作？
[0]为什么要从第1部分的第一行和第2部分的每一行中提取第一个元素？
chess_data = pd.DataFrame({"winner": ['A:1','A:2','A:3','A:4','B:1','B:2']})
chess_data.winner.str.split(":")[0]
['A&
浏览 1提问于2018-08-18得票数 10
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1回答
你好，伙计们，关于这段代码，我有以下问题：
import pandas as pd
Module not found
我正在运行python3.9，但是可视化它说包是通过python运行的错误，我能解决这个问题吗？
浏览 2提问于2021-03-29得票数 0
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3回答
熊猫阶跃函数
、、
我试图用以下功能对一个列进行排序：
关于如何实现这一点，f(x) = if x=0, then y=0 else if x<0 then y=0.5 else y=rank(x)有什么想法吗？
浏览 17提问于2022-04-13得票数 0
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1回答
我有一个具有多个列的dataframe，我希望以SQL "select distinct“操作的方式提取唯一的行。到目前为止，每当我在论坛上查找时，我都会发现关于计算distinct (但我想要实际值)或(更糟的)值的注释，这些值在两个列中是不同的，它们只是作为一个集合(使用ravel)连接在一起。例如，对于两个列，我想要的是成对不同的值，结果是数据格式。
现在我正在考虑的是，最有效的方法可能是自己编写它--对元组进行稳定的排序，然后扫描副本。任何熊猫的表达，没有比做本质上的简单，这不是这个问题的答案。我正在寻找一个基本的或简单的复合操作。
对于那些不知道查询中的“不同”是什么的人.
浏览 3提问于2021-12-06得票数 0
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1回答
使熊猫功能异步
、、、
考虑下面的片段。
import asyncio
import pandas as pd
# @asyncio.coroutine
async def read(some_id):
'''
'''
# await ?, yield ?, yield from ?
return pd.read_sql_query(f'''SELECT * FROM some_table WHERE id={some_id}''',
浏览 7提问于2022-02-15得票数 0
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15回答
有没有人有一个完整的编译版本的熊猫，是兼容AWS Lambda？
在搜索了几个小时之后，我似乎找不到我要找的东西，而且关于这个主题的文档也不存在。
我需要访问lambda函数中的包，但是我没有成功地让包正确编译以便在Lambda函数中使用。
有人可以提供可重复的步骤来创建二进制文件来代替编译吗？
不幸的是，我没有能够成功地复制任何关于主题的指南，因为它们大多将熊猫和枕木结合在一起，我不需要它们，而且增加了额外的负担。
浏览 9提问于2016-03-17得票数 41
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1回答
熊猫
、、
平心而论，我可以用下面的代码制作这张图(附图在末尾)。
(数据为1年的股票市场数据，采用csv格式。请使用任何包含200至300行的OHLC数据)
import pandas as pd
import ta
import plotly.graph_objects as go
df = pd.read_csv("Trial.csv")
df["rsi"] = ta.momentum.rsi(df["Close"], window=14, fillna=False)
dfff = df.tail(180)
layoutt = go.Layout(
浏览 5提问于2022-03-09得票数 0
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1回答
熊猫sql更新高效
、、、
我使用python大熊猫从MySQL数据库加载数据，更改，然后更新另一个表。有一个100,000+行，所以更新查询需要一些时间。
是否有比使用df.iterrows()并为每一行运行UPDATE查询更有效的方法来更新数据库中的数据？
浏览 1提问于2015-06-16得票数 3
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2回答
我有以下数据，
df = pd.DataFrame({
'CARD_NO': [000, 001, 002, 002, 001, 111],
'request_code': [2400,2200,2400,3300,5500,6600],
'merch_id': [1, 2, 1, 3, 3, 5],
'resp_code': [0, 1, 0, 1, 1, 1]})
基于这个要求，
inquiries = df[(df.request_code == 2400) & (df.merch_id == 1) & (d
浏览 3提问于2014-03-13得票数 0
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2回答
熊猫整形
、
我想重塑一个Pandas，以便在一些原始列组合的基础上建立一个新的多索引，同时对一些行进行堆栈化。但我不知道，即使在阅读了关于的教程之后，我也不知道如何做到这一点。
基本上，我有：
# fruit year, variable, value
fruits = \
[('apples' , 2014, 'weight', 1.4),
('apples' , 2015, 'weight', 1.5),
('bananas', 2014, 'yield', 0.5),
('ba
浏览 4提问于2015-01-19得票数 4
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3回答
熊猫群居
、、
我有一个关于分组"other“的语法的问题。例如,
df
Type Start End Count Total
A x a 1 3
A x b 1 3
A x c 1 3
A y A 2 4
A y b 1 4
A y c 1 4
B x A 1 6
B x b 2 6
B x c 3 6
B y
浏览 6提问于2018-01-16得票数 1
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1回答
熊猫数据转换成熊猫系列
、、、
我需要一些关于数据类型问题的帮助。我正在尝试转换一只熊猫数据，它看起来如下所示：
timestamp number
2018-01-01 1
2018-02-01 0
2018-03-01 5
2018-04-01 0
2018-05-01 6
成了一个熊猫系列，它看上去和dataframe完全一样，没有列名、时间戳和编号：
2018-01-01 1
2018-02-01 0
2018-03-01 5
2018-04-01 0
2018-05-01 6
这应该不难，但我有一个小麻烦，找出它的方式，因
浏览 0提问于2019-04-19得票数 2
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2回答
熊猫-时间转换
、、、
我有一个关于Python/Pandas中时间转换的问题。以下几点我还不太清楚。
t1 = datetime.datetime(2021,9,15,6,0)
tt1 = t1.timestamp()
pd.to_datetime(tt1,unit='s')
[1] Timestamp('2021-09-15 04:00:00')
要得到以下结果，我需要更改什么：
[1] Timestamp('2021-09-15 06:00:00')
谢谢!
浏览 4提问于2022-02-09得票数 1
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1回答
具有固定效果的熊猫
、、、
我在Python2.7上使用Pandas。我有包含以下列的数据: State、Year、UnempRate、Wage
我正在教授一门关于如何使用Python进行研究的课程。作为我们项目的最终结果，我想对国家和年份固定影响的工资控制运行UnempRate回归。
我可以通过为州和年份创建虚拟对象来实现这一点：
ols(y=df['UnempRate'],x=df[FullDummyList])
有没有更简单的方法来做这件事？我尝试使用这里提到的PanelOLS方法：
但是我似乎找不到正确的语法，也找不到更多关于它的文档。
谢谢!
浏览 1提问于2015-03-16得票数 2
1回答
我有一个pandas df：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col_a' : ['a','a', 'b'], 'col_b': [1,2,3]})
df.index = [4,5,6]
在这个df上，我应用了一个查询：
df_subset = df.query('col_a == "b"')
现在我有了第二个dataframe，它如下所示：
import numpy as np
df_numpy = pd.DataFrame(np.a
浏览 5提问于2020-08-31得票数 2
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1回答
假设我有一列类型列表：
pd.DataFrame([[["item1", "item2"]]], columns=["a"])
a
0 [item1, item2]
我想把清单上的物品匹配起来：
mylist = ["item1", "item3"]
而没有得到部分匹配。
这是可行的，但给我的部分匹配：
df.query('a.str.join(" ").str.contains("|".join(@mylist))', engine='pyth
浏览 1提问于2019-03-04得票数 0
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2回答
使用熊猫查询
、、、
你好
我需要创建一个查询，查找属于1区或2区的县，其名称以“华盛顿”开头，其POPESTIMATE2015大于其2014年的POPESTIMATE，使用此函数应返回一个5x2 DataFrame，列为'STNAME‘、'CTYNAME’以及与census_df相同的索引ID (按索引排序)。
您可以在图片中找到我的数据的描述：
浏览 3提问于2017-10-08得票数 0
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我正在寻找一些关于NLTK的帮助，或者任何其他可以帮助我解决我面临的问题的库。
我不是Python专家(实际上我4个月前才开始学习Python )，但在寻求帮助之前，我做了相当多的研究：
等..。
这是我拥有的:当我们的学生在我们的网站上搜索信息时，它包含了很多关于我们的学生寻找什么的信息(这是一个校园的网站)。
看起来有点像这样：
session | student_query
2020-05-15 09:34:21 | exams session june 2020
2020-05-15 09:41:12 | when are the exams?
2020-0
浏览 1提问于2020-05-30得票数 0
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1回答
为了比较，潘达斯商店是怎么浮起来的？我对一个值进行了简单的检查，它返回了我预期的结果，但结果与查询/比较不一样：
为什么每个时代的价值都不一样？
我试着重新运行它，首先将该列转换为int，但之后的比较没有带来任何结果。
浏览 1提问于2017-05-10得票数 1
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1回答
我对潘达斯很陌生。如何将以下查询转换为熊猫语法。我不再查询MS访问表，我现在正在查询一个名为df的熊猫DataFrame。
查询是：
SELECT
Short_ID,
SUM(IIF(Status = 'Completed', 1, 0))) / COUNT (Status) AS completion_metric
FROM
PROMIS_LT_Long_ID
GROUP BY
Short_ID;
查询结果如下所示：
Short_ID | completion_metric
---------+------------------
10
浏览 3提问于2021-09-17得票数 0
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1回答
熊猫无数据索引
、、
我正在将sql查询读取到dataframe中，并使用其中一个列作为dataframe的索引。问题是，查询没有过滤空值，结果的dataframe有一些行，其中索引为None。我可以想出几种方法来解决这个问题，但是我想知道是否已经存在一些熊猫代码来解决这个问题：
import pandas as pd
pd.Index().dropna()
我知道这不管用:-)我已经试过了。还有别的事吗？
浏览 2提问于2014-09-10得票数 0
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1回答
我喜欢潘达斯中的query方法。它速度快，表达能力强，不像常规的选择方法那么冗长。
给定一个查询，是否有可能获取与True/ False返回的值对应的query掩码
例如，假设我有：
my_query = 'values >= {0} and values <= {1}'.format(Q1, Q2)
inliers = df.query(my_query)
inliers将保存满足查询的数据，但我也可以获得此查询的掩码吗？
例如，获取掩码对于快速否定查询或获得与原始数据same相同大小的结果都是有用的。
浏览 1提问于2014-05-14得票数 4
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Pandas DF是以这种格式提供的，但我想以另一种格式进行转换，即图像 。
请提供任何关于我如何转换的想法。
浏览 3提问于2021-12-21得票数 -1
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我使用pandas从Vertica DataBase读取：
pd.read_sql(query, self._conn)
但它失败了
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe9 in position 1: invalid continuation byte。
其他查询不会失败，因此problem位于此查询的特定列中。
我需要所有的数据-我该怎么办？我也可以修改Vertica，但我不能更改表值.
这就是我如何为Vertica创建一个连接：
conn_info = url2vertica(url)
co
浏览 0提问于2017-11-28得票数 3
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我正在尝试制作一个options，它可以搜索具有最小音量的选项契约，并根据位于.csv文件中的代码列表返回选项符号。当.csv文件只包含几个符号时，一切正常，但是当我向列表中添加超过6000个符号时，它会分解并给我以下消息：
‘语用:没有封面pandas_datareader._utils.RemoteDataError:数据不可用’
我怀疑可能是对雅虎的大量查询造成了这一麻烦。我甚至在调用之间添加了10秒的time.sleep()，但仍然没有结果。
任何关于这是什么和如何修复它的信息将是非常感谢的！
谢谢你的帮助
浏览 3提问于2016-03-24得票数 0
2回答
我正在尝试使用一个字符串(单词或短语)用户输入来搜索特定列中的子字符串来查询结果。我怎样才能使它充满活力？也就是说，我想继续添加单词作为新的查询来定位项目，而不必定义它。
例如：如果输入为-‘word1 1’，则返回df‘列’中带有'word1‘的所有行
如果输入是- 'word1 word2 wordn'；它返回查询的所有行如下所示：
x = input("Type to search for item : ") # input phrase or word
words = x.split(' ')
query = df.loc[(
浏览 2提问于2020-05-28得票数 0
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1回答
刚开始学习Pandas，就翻到了"read_sql_query"：
在我的代码中，有多个create语句，使用"read_sql_query“执行它们会使工作变得多余，如下所示：
import pandas as pd
import sqlite3
con = sqlite3.connect("/Users/sqlite_example.db3")
query_1 = ("Create table temp_1")
pd.read_sql_query(query_1,con)
query_2 = ("Create tabl
浏览 0提问于2018-06-27得票数 1
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1回答
熊猫-解析MySql结果
、、、
我使用蟒蛇熊猫在MySql上执行查询。在UI方面，使用Flot来表示MySql数据。以下是现有的实施情况，
query2 = f"""select time, value from NWSTAT
where time > \'{from_date}\'
and time < \'{to_date}\'"""
result2 = pd.read_sql(query2, engine)
return result2.to_json(orient=
浏览 3提问于2020-03-20得票数 2
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我试图通过查询熊猫DataFrame中的值来创建一个图形。
在这一行：
data1 = [np.array(df.query('type == i')['continuous']
for i in ('Type1', 'Type2', 'Type3', 'Type4')]
我知道错误：
UndefinedVariableError: name 'i' is not defined
我遗漏了什么？
浏览 5提问于2015-03-16得票数 10
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1回答
与此相关的问题已经有几个，其中最突出的是，但是似乎没有一个答案对我有用，而且很多到文档的链接(特别是关于词汇排序的链接)都被破坏了，所以我会问另一个问题。
我试着做一些(表面上)很简单的事情。考虑下面的MultiIndexed Dataframe：
import pandas as pd; import random
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
[&
浏览 1提问于2016-03-14得票数 5
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3回答
我有这个数据集：
Id query count
001 abc 20
001 bcd 30
001 ccd 100
002 ace 13
002 ahhd 30
002 ahe 28
我想根据计数找到每个Id的Top2查询。所以我想看看：
Id query count
001 ccd 100
001 bcd 30
002 ahhd 30
002 ahe 28
我尝试了这两行代码：
查询，“df.groupby('Id')['count'].nlargest(2)”列在结果中丢失了
浏览 9提问于2017-08-31得票数 1
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2回答
我想得到熊猫数据帧中大约100k个条目的最新信息。因为我只能在第二个延迟的情况下查询geopy，所以我想确保我不会查询重复项(大多数应该是重复项，因为没有那么多城市)
from geopy.geocoders import Nominatim
geolocator = Nominatim(user_agent="xxx")
df['loc']=0
for x in range(1,len(df):
for y in range(1,x):
if df['Location'][y]==
浏览 2提问于2019-03-21得票数 0
继承还是不继承？
关于Pandas子类问题的最新情况是什么？(其他大多数线程都是3-4岁)。
我希望能做些像.
import pandas as pd
class SomeData(pd.DataFrame):
# Methods
pass
ClsInstance = SomeData()
# Create a new column on ClsInstance?
浏览 8提问于2017-11-24得票数 2
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2回答
SQL到等价的熊猫
、、、、
我正在尝试将SQL查询转换为等效的python熊猫。SQL查询是
select count(*),sum(days) into :_cnt_ML_2R, :_pd_QL_1R
from _gm_Qr_bfr_mnt
where x=1 and y=1 and input(code,8.) in (70001:73599)
现在我正试着把它变成相当于蟒蛇的熊猫。对于SQL select count(*) from _gm_Qr_bfr_mnt，等效熊猫是pd.Series(_gm_Qr_bfr_mnt.shape[0])，而对于SQL select sum(days) from _gm_Qr_b
浏览 3提问于2022-06-15得票数 2
3回答
假设我有一个以列表作为其值的DataFrame：
df = pd.DataFrame({'languages': [['en'], ['fr']], 'author': ['Dickens, Charles', 'Austen, Jane']})
我可以很容易地查询字符串：
df[df['author'] == 'Dickens, Charles']
它正确地返回与该条件匹配的df子集。但是，当我的单元格内容是列表，例如languages，其值类似于['en&
浏览 2提问于2017-06-11得票数 3
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1回答
我有一个熊猫数据栏，其中包括一个合同df['contract']的列表。我有一个SQL查询，它给出了合同持有人的名字和姓氏。我需要将查询和合同列表结合起来。
select firstname, lastname from holder where holder_contract= df['contract']
如何从df中创建一个数据格式，从我的查询中添加2列名字和姓氏？
编辑：我探索过的歌曲
我为一份合同提取了一个DF，并可以加入它。我创建了一个循环，但是连接只匹配一行，因此最后的dataframe有1行填充，其余的是空的。如果我想使用合并，我需要创建一个包
浏览 2提问于2016-04-15得票数 2
1回答
我有一个，我将在其中添加一个新的列(建议)。添加新列后，我将使用以下模式根据查询列的值使用新值更新它。示例：
QUERY = 'query'
SUGGESTED = 'suggested'
df[SUGGESTED] = numpy.nan
s_query = 'de'
new_value = 'delaware'
df.loc[(df[QUERY] == s_query), [SUGGESTED]] = new_value
示例：
query suggested
al alabama
ca californi
浏览 0提问于2017-03-29得票数 1
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我学到了越来越多关于蟒蛇的知识，从不那么高效的循环列表开始，我一直在学习矮胖/熊猫。
假设我有一个熊猫数据框架df，例如：
| id | Year | Value |
---------------------
| 1 | 2015 | 1.00 |
| 1 | 2014 | 0.80 |
| 2 | 2015 | 1.10 |
| 3 | 2015 | 0.6 |
等
现在我如何在python中有效地根据特定列中的值查询我的DB，然后将所查询的值附加到新列中。现在我的代码看起来像这样
uIDs = set(df['id'])
uIDs = ",
浏览 6提问于2016-07-04得票数 2
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1回答
>>> s = pd.Series([float('nan')])
>>> s.any()
False
>>> s.all()
True
这不奇怪吗？关于 (返回是否任何元素在请求轴上为真)和 (返回是否所有元素都是在请求轴上为真)的文档类似，但行为上的差异在我看来似乎没有意义。
怎么回事？
浏览 1提问于2016-10-14得票数 3
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我有一个列，其中包含对列的SQL查询。这些都是在名为Select_analysis的函数上实现的。
表格：
Select_analysis (input_shapefile, output_name, {where_clause}) # it takes until where.
示例：
SELECT * from OT # OT is a dataset
GROUP BY OT.CA # CA is a number that may exist many times.Therefore we group by that field.
HAVING ((Count(OT.O
浏览 0提问于2018-11-01得票数 1
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