在pandas数据帧中添加行移位
可以使用shift()函数来实现。shift()函数用于将DataFrame中的行数据沿指定轴方向上移动指定的步数，默认为1步。移位后留下的空位将会用NaN填充。
以下是一个完善且全面的答案：
在pandas数据帧中添加行移位是指将数据框中的行数据进行上下移动的操作。这个操作可以使用shift()函数来实现。shift()函数是pandas库中的一个函数，它可以根据指定的步数对数据进行移位操作。
具体语法如下：
df.shift(periods=1, axis=0)其中，periods参数表示要移动的步数，正数表示向下移动，负数表示向上移动。axis参数表示要移动的轴方向，0表示按行移动，1表示按列移动。
行移位操作可以在数据框中进行，通过指定axis=0来实现。移位后原先的行会留下空位，新的空位将会用NaN填充。
行移位在数据分析和处理中有多种应用场景。例如，当需要计算时间序列数据的差分或差异时，可以使用行移位将数据向上或向下移动一个步长，然后计算与原始数据的差值。
在腾讯云的产品中，与数据分析和处理相关的产品有云数据仓库CDW（Cloud Data Warehouse）、云数据库TDSQL（TencentDB for TDSQL）和云函数SCF（Serverless Cloud Function）等。这些产品可以帮助用户在腾讯云上进行数据存储、管理和分析，提供了强大的计算和存储能力，同时保证了数据的安全性和可靠性。
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总结：在pandas数据帧中添加行移位可以使用shift()函数实现。行移位操作常用于数据分析和处理中，可以通过腾讯云的数据仓库、数据库和云函数等产品进行支持和扩展。
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在python pandas中，shift函数对于向前移动数据帧中的行很有用，并且可以相对于原始数据移位，这允许计算时间序列数据中的变化。Julia中的等效方法是什么？
浏览 11提问于2020-10-28得票数 4
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我有一个pandas数据帧，我想得到一个零记录切片。也就是说，具有相同列但零行的数据帧。我这样做的原因，是因为我想要一个空的dataframe，我在循环中向其中添加来自原始dataframe的行。
目前，如果我使用：
empty = df[0:0]
这是蟒蛇的方式吗？
浏览 1提问于2015-12-28得票数 2
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我正在尝试使用Pandas来填充股票数据。我遇到的问题是我的数据帧有多个报价器(Dim_Assets.Index)。在某种程度上，我认为分区是必要的。下面的df1是我现在拥有的数据帧。df2是所需的输出。 import pandas as pd
d1 = {'AssetDate': ['1/1/2020', '1/3/2020', '1/1/2020', '1/3/2020'], 'Dim_Assets.Index': [1,1,2,2],'AssetPrice': [50, 5
浏览 19提问于2020-04-18得票数 0
所以我有这个pandas数据帧(在pivot动作之后)： ? 我想在前两行添加一个countif语句，第一个1是countif value为0，第二个是count if value >0，这将给出结果： ? 请注意，要获取我使用的数据帧： df = pd.DataFrame(data)
df.columns = ['patient_id', 'id', 'date', 'num', 'num_valid', 'db_valid']
df = df.pivot(index=&#
浏览 6提问于2020-07-18得票数 0
我在我的项目中实现了实验环境。
此组件基于Scikit learn。
在这个组件中，我将给定的CSV读取到pandas数据帧中。在那之后，我选择了最好的特性，并将给定数据帧的维度从100减少到5。之后，我将删除的ID列添加到这个缩减的数据帧中，以供将来使用。通过降维过程删除了这一列。
在我更改代码以读取所有CSV文件并返回一个联合数据帧之前，一切工作正常：
请看下一段代码:读取所有CSV：
dataframes = []
from os import listdir
from os.path import isfile, join
files_names = [f for f in list
浏览 0提问于2016-10-11得票数 1
我正在使用pandas数据帧，我想根据情况更新我的列“signal”。 在迭代列时，如果值为“1”或“-1”，并且下一行具有相同的数字，则第二个“1”或“-1”必须更新为0。最后，不应该有两个连续的1或-1。 我正在尝试此代码，但没有得到任何更改。 for i in df['signal'].iteritems():
if i == 1 :
while next() == 1:
i=0
elif i == -1:
while next() == -1:
i=0
浏览 32提问于2020-12-17得票数 1
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我想打印一个数据帧作为一个png图像，并遵循以下方法。
import pandas as pd
import dataframe_image as dfi
data = {'Type': ['Type 1', 'Type 2', 'Type 3', 'Total'], 'Value': [20, 21, 19, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
dfi.export(df, 'table.png')
不过，我还想在图像上的表格上打印一个日期戳--目的是在连续
浏览 1提问于2022-03-31得票数 0
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2回答
目前，我正在将两个数据帧导出到一个excel文件中。每个数据帧都放在单独的工作表上。我目前正在运行一个模拟，需要每个数据帧的2,000列(每张表上有2,000列)。每次我运行我的代码时，它都会创建一个新的excel文件(这正是我最初的意图)。但是为了节省时间，我想知道是否可以通过添加新的数据列而不写入现有的数据来写入现有的excel文件？
######### This is my original code ################
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFi
浏览 0提问于2019-09-11得票数 1
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我有两个数据帧。数据帧A如下所示 date quantity
0 2008-08-08 1000
1 2008-08-11 2000
2 2008-08-12 3000
..... 数据帧B是 date address
0 2008-08-08 xyz
1 2008-08-11 abc
2 2008-08-12 def
..... 我们的目标是将B[index]与A[inde
浏览 2提问于2020-10-20得票数 0
我是Python和Python Pandas的大一新生。 这是我的数据帧 date open high low close volume
0 2020-09-02 12:55:00+00:00 0.038904 0.038940 0.038833 0.038840 1233.725
1 2020-09-02 13:00:00+00:00 0.038838 0.038940 0.038741 0.038873 1637.552
2 2
浏览 8提问于2020-10-05得票数 1
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假设我有一个这样的数据帧
name age city
abc 20 A
def 30 B
我想在数据帧的末尾添加一个汇总行，因此结果将如下所示
name age city
abc 20 A
def 30 B
All 50 All
所以字符串'All'，我可以很容易地放入，但是如何获得sum(df‘’age‘) ###column对象是不可迭代的
data = spark.createDataFrame([("abc", 20, "A"), ("def", 30, "B")],["
浏览 2提问于2016-09-15得票数 4
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1回答
火花数据帧
、、
星火数据帧和Pandas数据帧的区别是什么？我的理解是，Pandas数据框架主要用于将CSV数据读入DF，在DF中，Spark数据帧用于将弹性分布式数据( RDD )加载到数据帧中，并且可以操作数据帧。请分享你的反馈
浏览 6提问于2020-09-01得票数 0
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我相信在使用Dask数据帧时，我在Dask教程中看到了一个关于如何使用Dask框架中尚未实现的Pandas函数的建议，但我似乎看错了地方。例如，我想使用Pandas函数'ewm‘。 作为一种变通方法，我将Dask数据帧转换为Pandas数据帧，在Pandas数据帧上运行ewm，然后将它们转换回Dask，以便以后进行更多内存密集型操作。效率不是最高的。 有没有更好的策略呢？
浏览 10提问于2019-06-02得票数 1
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我可能做错了什么，但我试图在对数据帧进行分组后计算滚动平均值(为了简单起见，我们在本例中使用sum )。直到这里，一切都运行得很好，但当我应用移位时，我发现值溢出到了下面的组中。如下例所示： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
'Y':
浏览 20提问于2020-10-29得票数 2
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我先在Code Review上问了这个问题，但没有得到任何回应，所以我把它贴在了这里。 我有一个包含0和1的熊猫系列。现在我想把所有的0转换成1，在第一个1之前，剩下的1转换成0。我可以使用以下代码来实现这一点： import pandas as pd
a = [0,0,1,0,0,1]
df = pd.Series(a)
flag = True
for i in range(df.shape[0]):
if (df[i]!=1) & flag:
df[i]=1
elif flag:
flag=False
else:
df[i]=0
print(d
浏览 10提问于2021-01-29得票数 0
2回答
我正在尝试计算一个百分比变化版本，其中公式是(b-a)/(b+a) (如果a和b都是0，那么它应该返回0)
我需要按数据帧分组，对其进行排序，然后将此函数应用于每个组。
我遇到了与多索引等相关的错误。
数据：
import random
import pandas as pd
random.seed(42)
group = [random.choice(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) for _ in range(300)]
group2 = [random.choice(['a&#
浏览 33提问于2019-10-31得票数 1
我正在尝试用Python编写一个小程序，跟踪一年多的股票投资组合，这样基本上就是注册每一次买卖，并跟踪余额。我正在查看订单列表并更新Pandas数据帧，其中保存了我的投资组合。代码看起来相当晦涩难懂，但我对Pandas/numpy还是很陌生的：
orders_book = DataFrame(np.zeros((num_of_days,num_of_companies+1)), ldt_timestamps, columns = book_keys)
for equity_sym in ls_symbols[1:2]:
for trade_date in ldt_timestamps
浏览 4提问于2013-04-06得票数 1
1回答
我有一个pandas数据框架，它的设置如下：
Date Name A B C
09-01-10 Rose 11 2 5
09-01-11 Rose 12 6 7
09-01-12 Rose 9 7 14
09-01-10 Emma 20 70 24
09-01-11 Emma 19 74 19
我想将列A、B和C的值上移1天，这样新的数据帧就可以看起来像这样：
Date Name A B C
09-01-10 Rose 12 6 7
09-01-11 Rose 9 7 14
09-01-12 Rose
浏览 0提问于2016-11-09得票数 1
这是一个与火花相关的问题。我必须将静态数据添加到各种类型的记录中，每种类型的记录都被作为不同的数据帧处理(比如df1、df2、..df6)我打算添加的静态数据必须与所有6个数据帧一起重复。 哪种方式性能更好： 对于6个数据帧中的每一个，使用： .witColumn("testA", lit("somethingA"))
.witColumn("testB", lit("somethingB"))
.witColumn("testC", lit("somethingC")) 或者 创
浏览 104提问于2021-01-21得票数 0
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我在for循环中访问一系列Excel文件。然后，我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起，然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的：
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&
浏览 2提问于2015-02-23得票数 111
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我正尝试在Dask中执行groupby函数来创建一个新的Dask数据帧。然而，当我做groupby时，结果是一个熊猫系列。当我在Pandas中执行相同的操作时，我确实返回了一个新的数据帧。如何返回新的dask数据帧？
代码如下：
g1 = df1.groupby(['SFDC_Refresh_Date', 'Forecast_Category']).Total.sum().compute()
g1.dtypes
返回：
dtype('float64')
和
type(g1)
返回
pandas.core.series.Series
当
浏览 4提问于2019-10-09得票数 0
1回答
我试图根据两列预测数据帧中的值，但添加了前一行的小数残差。只有当当前行的存储与前一行的存储相同时，才需要执行此操作。 例如，我希望此数据集的第2行预测Forecast: 9* Lag: 0.2 +残差(来自第1行)：0.7 = 2.5 虽然第3行仍应计算预测:6*滞后: 1.2 = 7.2 (因为商店代码不再是100) 实现这一目标的最佳方法是什么？非常感谢。 import pandas as pd
import numpy as np
data = [{'store':100, 'Forecast':11, 'Lag':0.7}
浏览 39提问于2020-04-19得票数 2
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我有一个没有格式索引的数据框
stock_id price timestamp
.. .. ..
从而在单个数据帧中编码多个时间序列。
我想计算日志返回(= log S_i+1 - log S_i)，并将该信息添加到此数据帧中。
到目前为止，我知道如何为一只股票计算它。
df.set_index(['stock_id', 'timestamp'], inplace = True)
logpctchange = df0.loc[0].logp - df0.loc[0].log1p.shift(1)
但是，我们如何才能将
浏览 2提问于2019-10-30得票数 0
回答已采纳
我在pandas DataFrame的列中有一个逗号分隔的字符串： ? 我有一个映射数据帧 ? 我想要最终的数据帧： ? 我想要一个新的列，并用映射数据帧中的值替换ids，写pythonic + pandas的方法是什么？
浏览 22提问于2021-11-02得票数 0
回答已采纳
3回答
我有一个Pandas数据帧，我想创建一个新列，它的值是另一列的值，向下移位一行。最后一行应该显示NaN。
问题是我想按组执行此操作，每个组的最后一行显示NaN。不要让组的最后一行从数据帧中碰巧相邻的组中“窃取”一个值。
我尝试的实现相当可耻地崩溃了，所以我显然误解了一些基本的东西。
df['B_shifted'] = df.groupby(['A'])['B'].transform(lambda x:x.values[1:])
浏览 1提问于2014-10-09得票数 44
回答已采纳
2回答
我是Python的新手。我被这个简单的任务困了很长一段时间，但似乎找不到答案。
我有一个pandas数据帧，我所要做的就是取两列的最小值，但是其中一列是滞后的
enter code x = {'A': pd.Series([1,3,6,5,3,2]),
'B': pd.Series([4,2,8,4,4,2])}
x1 = pd.DataFrame(x)
x1.rolling(2).apply(lambda x: np.min(x['A'].
浏览 0提问于2018-05-08得票数 3
1回答
我在pandas中运行了一个很长的ETL管道。我必须创建不同的pandas数据帧，并且我想为一些数据帧释放内存。 我一直在阅读如何释放内存，我发现运行此命令不会释放内存： del dataframe 下面是这个链接：How to delete multiple pandas (python) dataframes from memory to save RAM?，其中一个答案说del语句并不删除实例，它只是删除了一个名称。 在答案中，他们说将数据帧放在列表中，然后删除列表： lst = [pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()]
del
浏览 171提问于2020-10-15得票数 2
回答已采纳
假设我有以下数据帧 import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
d = {'val': [1, 2,3,4], 'a': [1, 1, 2, 2]}
d2 = {'val': [1, 2], 'a': [1, 2]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df2 = pd.DataFrame(data=d2) 这将给我两个数据帧，如下所示： df =
val a
0 1 1
1 2 1
2 3 2
浏览 21提问于2021-08-31得票数 0
回答已采纳
我有一个包含几列(单词、开始时间、停止时间、扬声器)的pandas数据帧。我想合并“word”列中的所有值，而“speaker”列中的值保持不变。另外，我想保留组合中第一个单词的'start‘值和最后一个单词的'stop’值。
我目前有：
word start stop speaker
0 but 2.72 2.85 2
1 that's 2.85 3.09 2
2 alright 3.09 3.47 2
3 we'll 8.43 8.6
浏览 2提问于2019-06-20得票数 1
2回答
我想要将一个大型熊猫数据帧中的前50项转换为一个列表，对于数据帧中的每个索引，该列表将具有该值。即使dataframe在该索引中没有任何值，我也希望该列表的值为0。例如，pandas数据帧，如下所示：
ID Count
0 20
1 50
2 60
4 90
5 20
.
49 65
.
9999999 60054
将被转换为以下列表，只有数据帧的前50个元素是相关的：
[20, 50, 60, 0, 90, 20......,65]
请注意，在index=3中，列表中的值是0，因为在pandas数据帧中找不到ID
浏览 5提问于2018-09-06得票数 3
我正在使用shapefile，它将属性数据存储在DBF文件中。我需要使用Pandas操作属性，并将新的DBF数据写回磁盘。
不幸的是，Pandas数据帧没有df.to_dbf方法(而R有)。我到处寻找，但似乎没有看到任何明显的方法来完成这项任务。
如何将pandas数据帧保存为DBF文件？
浏览 208提问于2017-07-04得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在寻找最好的方法来计算存储在数据帧中的许多dask delayed指令。我不确定是否应该将pandas数据帧转换为包含delayed对象的dask数据帧，或者是否应该对pandas数据帧的所有值调用compute调用。
我非常感谢大家的建议，因为我在通过嵌套的for循环传递delayed对象的逻辑上遇到了问题。
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import hypergeom
from dask import delayed, compute
steps = 5
sample = [int(x) for x
浏览 10提问于2019-08-10得票数 0
我有一个生成器，它返回未知数量的数据行，我希望将这些数据转换为索引的pandas数据帧。据我所知，最快的方法是将CSV写入磁盘，然后通过'read_csv‘解析回来。我知道创建一个空的dataframe，然后不断地追加新的行是没有效率的。我不能创建预置大小的dataframe，因为我不知道将返回多少行。有没有一种方法可以将迭代器输出转换为pandas数据帧而不写入磁盘？
浏览 1提问于2017-03-24得票数 12
在PySpark中是否有与pandas info()方法等效的方法？
我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小
pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。
浏览 4提问于2017-06-08得票数 6
1回答
我有一个名为数据的列表，它由多个数据组成。数据、data1等将显示数据帧1、数据帧2等。所有的数据帧在no.of行和no.of属性方面都是不同的。我想知道是否有一种方法可以编写data1来提取数据格式2和列3的名称。也就是说，datai在(i+1)th数据帧中表示(j+1)th数据帧和(j+1)th属性。
list(data1.columns.values)我理解上面的代码为我提供了所有的属性。我很想知道使用上面提到的方法- datai的索引。
import os
import pandas as pd
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
f
浏览 0提问于2019-06-04得票数 0
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1回答
我用下面的datetime轴绘制了一个图。
我如何才能将其更改为从早上6点开始到凌晨3点结束(而不是从晚上7点开始到下午4点结束)？如果这是相关的，这就是我制作情节的方式：
df.plot(df.sttm, legend=False)
其中df是pandas数据帧。
浏览 4提问于2016-11-03得票数 0
和hvplot包协同工作，支持使用pandas数据帧绘制流式数据。
例如，streamz包有一个方便的实用工具，用于创建随机流数据帧：
import hvplot.streamz
from streamz.dataframe import Random
sdf = Random(interval='200ms', freq='50ms')
sdf
# Stop the streaming with: sdf.stop()
这可以使用hvplot在流图中简单地绘制出来
sdf.hvplot()
有没有一种简单的方法可以从预先存在的pandas数据帧中流式传输数据
浏览 10提问于2019-08-05得票数 5
1回答
我正在创建一个小的Pandas数据帧： df = pd.DataFrame(data={'colA': [["a", "b", "c"]]}) 我把那个df拷贝了一遍。我使用的不是Pandas方法，而是通用Python，对吧？ import copy
df_copy = copy.deepcopy(df) 一个df_copy.head()提供以下内容： ? 然后我将这些值放入字典中： mydict = df_copy.to_dict() 字典看起来是这样的： ? 最后，我删除了列表中的一项： mydict['colA&#
浏览 42提问于2020-01-10得票数 3
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1回答
我有一个pyspark管道(包含估算和一个机器学习模型)和一个pandas数据帧。我是否可以在不将其转换为Pyspark dataframe的情况下将管道应用于此pandas数据帧？如果不可能，我如何有效地使用pyspark管道来生成对pandas数据帧的预测？
浏览 3提问于2021-09-13得票数 1
2回答
我有一个PostgreSQL数据库。Pandas有一个“to_sql”函数，可以将数据帧的记录写入数据库。但我还没有找到任何文档，说明在我使用完dataframe时如何使用pandas更新现有的数据库行。
目前，我可以使用pandas read_sql_table将数据库表读取到数据帧中。然后，我会根据需要处理数据。但是，我还不能弄清楚如何将该数据帧写回数据库以更新原始行。
我不想覆盖整个表。我只需要更新最初选择的行。
浏览 73提问于2015-04-13得票数 25
1回答
我目前有一个很大的2-d pandas时间序列值(1年或更长时间)的数据帧，我想将其重新映射到3-d xarray。pandas数据帧具有对应于另一个引用数据帧中的(经度，经度)坐标的column_id。
在xarray中有什么固有的功能可以实现这一点吗？
浏览 25提问于2019-07-31得票数 0
我想向给定的pandas数据帧添加一个空的布尔列。现在我已经这样做了(df是我的数据帧)：
<code>A0</code>
然后，我的专栏如下所示：
<code>A1</code>
这并不表示某些值可能丢失，并且该列实际上是空的。在pandas数据帧中获取boolean类型的空列是不可能的吗？
浏览 9提问于2019-03-28得票数 4
5回答
我有多个熊猫数据帧(超过70个)，每个都有相同的列。假设每个数据帧中只有10行。我希望在每个数据帧中找到列A‘值，并列出它。示例：
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name'
浏览 11提问于2020-09-06得票数 0
回答已采纳
在熊猫中，这可以通过column.name来完成。
但是，当它的spark数据帧列时如何做同样的事情呢？
例如，调用程序有一个spark数据帧: spark_df
>>> spark_df.columns
['admit', 'gre', 'gpa', 'rank']
此程序调用我的函数: my_function(spark_df 'rank‘)在my_function中，我需要列的名称，即’rank‘
如果是pandas数据帧，我们可以在my_function内部使用
>>> pand
浏览 1提问于2016-09-28得票数 55
3回答
我在python pandas中有两个数据帧
数据帧1
User_id zipcode
1 12345
2 23456
3 34567
数据帧2
ZipCodeLowerBound ZipCodeUpperBound Region
10000 19999 1
20000 29999 2
30000 39999 3
如何使用pandas merge将区域中的数据映射到条件为if(df1.zipcod
浏览 3提问于2016-10-29得票数 3
所以我不得不写一些程序，对现有的pandas数据帧做一些操作，然后在for循环中从该数据帧到大数据帧的末尾。
我已经找到了一种方法，通过将第一个数据帧设置为第一次迭代的结束数据帧，然后在以后的迭代中将数据帧连接到这个结束数据帧，但对我来说，这似乎不是最有效的方法。
我使用python已经有一段时间了，但最近才开始使用pandas，所以我不知道是否有更简单的方法来做到这一点。我附上了一个简单的示例代码，希望它能演示我正在做的事情，并想知道它是否可以更多地通过whether来完成。
df = pandas.DataFrame([0,1,2,3])
for i in range(3):
if
浏览 7提问于2018-08-09得票数 0
回答已采纳
1回答
方法1:我的输入数据是一堆json文件。经过预处理后，输出为pandas数据帧格式，该格式将写入Azure SQL数据库表。 方法2:我已经实现了delta lake，其中输出pandas数据帧被转换为Spark数据帧，然后将数据插入到分区的Delta Table中。这个过程很简单，而且将pandas数据帧转换为spark数据帧所需的时间以毫秒为单位。但与方法1相比，性能很差。使用Approach1，我能够在不到方法2所需时间的一半内完成。 我尝试了不同的优化技术，比如ZORDER，压缩(装箱)，使用insertInto而不是saveAsTable。但没有一种方法真正提高了性能。 如果我错过
浏览 8提问于2020-10-28得票数 1
我正在尝试将csv文件作为pandas数据帧导入，其中csv文件位于zip文件中。为了高效导入，我尝试在将其加载到pandas数据帧之前先获取头文件。 到目前为止，我尝试的是： from zipfile import ZipFile
from io import TextIOWrapper
import pandas as pd
with ZipFile(zip_path, 'r') as zipfile:
with zipfile.open(file_path, 'r') as file:
reader = csv.reader(T
浏览 10提问于2020-10-08得票数 1
回答已采纳
我有一个数据帧，如下所示： df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}) 我想应用pandas shift函数将每列移位4次，并为每个移位创建一个新行： col1 col1.lag0 col1.lag1 col1.lag2 col1.lag3 col2 col2.lag0 col2.lag1 col2.lag2 col2.lag3
1 0 0 0 0 3 0 0 0 0
2
浏览 15提问于2021-04-22得票数 1
回答已采纳
我已经使用Pandas将csv文件读取到数据帧中，csv格式如下。我想把“时间列信息”在6/3/2011-10/20/2011间隔之间的行放到另一个数据帧中。我怎样才能在Pandas中高效地做到这一点？
浏览 4提问于2018-08-10得票数 0
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