如何在带有规则的pandas DataFrame中按索引仅保留特定的行集
在带有规则的pandas DataFrame中按索引仅保留特定的行集，可以通过以下步骤实现：
- 首先，创建一个带有规则的pandas DataFrame，该DataFrame包含需要进行筛选的数据。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael', 'Sophia', 'William'],
'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)- 接下来，确定要保留的特定行集的索引。
# 确定要保留的特定行集的索引
keep_indexes = [0, 2, 4] # 保留第1、3、5行- 使用
loc方法按索引筛选并保留特定的行集。
# 按索引筛选并保留特定的行集
df_filtered = df.loc[keep_indexes]- 最后，查看筛选后的结果。
# 查看筛选后的结果
print(df_filtered)以上代码将按照给定的索引仅保留特定的行集，输出结果如下：
Name Age City
0 John 25 New York
2 Michael 35 Paris
4 William 45 Sydney这样，我们就在带有规则的pandas DataFrame中按索引仅保留了特定的行集。
备注：以上代码示例仅用于说明目的，实际情况中根据具体需求和数据结构进行调整和优化。
参考链接：
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当我使用带有pyarrow 0.11.1的dask=1.2.2时，我没有观察到这个行为。在更新(dask=2.10.1和pyarrow=0.15.1)之后，当我使用带有给定的partition_on和write_index参数的to_parquet方法时，我无法保存索引。在这里，我创建了一个最小的例子来说明这个问题：
from datetime import timedelta
from pathlib import Path
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
REPORT_DATE_TEST = pd.to_datetime(
浏览 9提问于2020-02-05得票数 2
3回答
我有一个带有命名索引的Pandas DataFrame。我想把它传递给一段代码，该代码接受一个DataFrame、一个列名和其他一些东西，并执行一系列涉及该列的工作。只有在这种情况下，我想要突出显示的列是索引，但是为这段代码提供索引标签是行不通的，因为您不能像提取常规列那样提取索引。例如，我可以像这样构造一个DataFrame：
import pandas as pd, numpy as np
df=pd.DataFrame({'name':map(chr, range(97, 102)), 'id':range(10000,10005), 'valu
浏览 1提问于2018-09-03得票数 32
目前，我正试图使用.csv (一个sktime机器学习包)对6个时间序列数据集(以MiniRocket格式)进行机器学习分类。但是，当我使用.csv导入pd.read_csv文件并通过MiniRocket运行它们时，会弹出错误"TypeError: X必须以sktime兼容的格式“，并显示以下数据类型与sktime兼容：'pd.Series‘、'pd.DataFrame’、'np.ndarray‘、’nested‘、'numpy3D’、'pd_multiindex_hier‘、'df-list’、‘pd_multiindex_hier’，
浏览 14提问于2022-12-03得票数 1
当我上传一个带有时间索引的pandas.DataFrame时： index | value
===========|===========
2019-02-03 | 3.9
2019-02-04 | 4.0 对于DolphinDB服务器，索引似乎在DolphinDB Python API中被删除了： value
===========
3.9
4.0 如何保持时间索引？
浏览 18提问于2019-05-31得票数 0
我只是想通过一个特定的列来订购dataframe。
代码1 --如果我称它为ddf，则显示为ddf。
my_ddf
输出1
npartitions=1
headers .....
代码2
my_ddf.sort_values('id', ascending=False)
输出2
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-374-35ce4bd06557> in <module>
----> 1 my_dd
浏览 5提问于2021-01-27得票数 2
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我有一个名为DataFrame (378000，82)的Pandas df，我想根据特定的条件用NaN替换整个行。对于列df.halon_gas中的任何值，即>20，我希望用NaN替换整行。这就是我想要过滤数据的方式，这样我就不会丢失索引值。
谢谢!
浏览 2提问于2020-08-05得票数 2
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我有一个以Pandas DataFrame格式操作的函数。它适用于pandas.apply()，但不适用于np.Vectorize()。请查找以下功能：
def AMTTL(inputData, amortization = []):
rate = inputData['EIR']
payment = inputData['INSTALMENT']
amount = inputData['OUTSTANDING']
amortization = [amount]
if amount - payment &l
浏览 17提问于2022-09-21得票数 0
2回答
df.reindex(columns=reversed(df.columns))是按列反转pandas.DataFrame的最快方法吗？
浏览 0提问于2019-01-21得票数 2
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按列的值和索引对pandas dataframe进行排序是否可行？
如果按列的值对pandas数据帧进行排序，则可以得到按列排序的结果数据帧，但不幸的是，您会看到数据帧的索引顺序与排序列的值相同。
那么，我是否可以按列对数据帧进行排序，例如名为count的列，但也可以按索引值对其进行排序？按降序对列进行排序也是可行的，但是按升序对索引进行排序是否可行呢？
我知道如何对dataframe中的多个列进行排序，也知道通过首先对索引执行reset_index()并对其进行排序，然后再次创建索引，就可以实现这里所要求的结果。但是，这是不是更直观、更有效的方法呢？
浏览 2提问于2013-11-29得票数 59
14回答
我有一个带有'date‘列的Pandas DataFrame。现在，我需要过滤掉DataFrame中日期在接下来的两个月之外的所有行。从本质上讲，我只需要保留下两个月内的行。
实现这一目标的最佳方法是什么？
浏览 3提问于2014-04-07得票数 255
我有类似于以下按州和年索引的数据：
import pandas as pd
d = pd.DataFrame(index=['CA', 'WA', 'OR', 'NV'])
d[2015]=[100, 200, 40, 75]
d[2016]=[1000, 20, 25, 12]
print d
2015 2016
CA 100 1000
WA 200 20
OR 40 25
NV 75 12
我想要一个新的数据，索引是该年每个州的排名，值是按其排列顺序排列的州。
我可以得到如下
浏览 4提问于2017-03-17得票数 0
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我有一个带有一组标记和标签的dataframe，以及一个带有按标签命名的列的dataframe。标签列表为175项，输入的列列表为60项。我希望将列名从标记重命名为标签名。为了做到这一点，我要做以下几点：
import pandas as pd
df_input = pd.read_excel(r'C://Users//..//*.xlsx')
df_tags = pd.read_excel(r'C://Users//..//*.xlsx')
old_names = df_input.columns
new_names = []
tag = df_tags.i
浏览 0提问于2018-10-02得票数 1
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Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：
data.groupby(data['date'])
但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非如此。
如何实现此分组？
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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我正在尝试将此API URL放入pandas DataFrame并获取值，但仍然需要像其他值一样将日期作为列添加： import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
df = pd.read_json("https://covidapi.info/api/v1/country/DOM")
df = pd.DataFrame(df['res
浏览 27提问于2020-04-08得票数 2
回答已采纳
我有一个熊猫数据帧，并希望将其转换为json格式。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4], 'B': [5,6,7,8]})
df.to_json()
'{"A":{"0":1,"1":2,"2":3,"3":4},"B":{"0":5,"1":6,"2":7,"3":8}}'
我需要的json字符串如下：
'
浏览 16提问于2020-02-06得票数 0
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在中，有一个参数group_keys，据我所知，它应该做一些与如何将组键包括在dataframe子集中有关的事情。根据文件：
group_keys：布尔值，默认真
调用apply时，将组键添加到索引以标识片段
然而，我真的找不到group_keys产生实际影响的任何例子：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[0, 1, 3],
[3, 1, 1],
[3, 0, 0],
[2, 3, 3],
浏览 4提问于2016-08-09得票数 37
2回答
我试图迭代包含一些DataFrame和一些浮动的int64s的行。iterrows()似乎正在将我的ints转化为浮点数，这破坏了我在下游想要做的一切：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[10000000000000001, 1.5], [10000000000000002, 2.5]], columns=['id', 'prc'])
>>> [id for id in df.id]
[10000000000000001, 100000000000
浏览 1提问于2016-01-12得票数 14
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import pandas as pd
d = {
"tags": pd.Series([["a", "b"], ["a"], ["b", "c"], ["a", "c"], []]),
"value": pd.Series([0, 2, 1, 4, 3]),
}
df = pd.DataFrame(d) 我想选择所有带有"c“的行作为"tag”列中的一个元素(就像在df.loc[INSERT_FUNCTION_HE
浏览 38提问于2020-08-08得票数 2
我正在尝试创建一个带有pandas DataFrame库的hypothesis库，用于使用以下代码测试包：
from hypothesis.extra.pandas import columns, data_frames
from hypothesis.extra.numpy import datetime64_dtypes
@given(data_frames(index=datetime64_dtypes(max_period='Y', min_period='s'),
columns=columns("A B
浏览 1提问于2018-10-30得票数 6
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最近，我遇到了Pandas DataFrames的独特行为，我正试图理解这一点。
如果我们使用以下代码：
col_headers = ['aaa', 'aaa.1', 'aaab', 'aaac', 'aaac.1', 'aaac.2']
data = ['aaa', 'aaa', 'aaab', 'aaac', 'aaac', 'aaac']
df = pd.DataFrame(data=[pd.Ser
浏览 5提问于2022-06-23得票数 0
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我正在使用一个具有数百万行和100+列的Oracle数据库。我尝试使用带有索引的pytables将此数据存储在HDF5文件中。我将在pandas DataFrame中读取这些数据的子集并执行计算。
我尝试了以下几种方法：
使用实用程序将表下载到csv文件中，使用pandas逐块读取csv文件块，并使用pandas.HDFStore附加到HDF5表。我创建了一个dtype定义并提供了最大字符串大小。
但是，现在当我尝试直接从Oracle DB下载数据并通过pandas.HDFStore将其发布到HDF5文件时，我遇到了一些问题。
pandas.io.sql.read_frame不支持分块读取。我
浏览 2提问于2013-12-17得票数 12
我希望逐个元素地阅读pandas DataFrame，但似乎下面的代码不起作用！
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df1 = pd.DataFrame({"A": [2,3,4]})
df2 = pd.DataFrame({"B": [5,6,7]})
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
for row in df.iterrows():
print row['A'], row['B']
按元素访问它的正确方式是什么？
浏览 2提问于2015-04-24得票数 1
假设有一个发货数据集，其中每个shipID都可以包含多个产品：
In [2]: shipDS
Out[2]:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (shipID: 6)
Coordinates:
* shipID (shipID) int64 1 1 2 3 4 4
Data variables:
prodID (shipID) int64 90 91 92 90 90 91
qtyShipped (shipID) int64 1 1 1 1 1 1
在单独的数据集中，每个产品都有一些存储的属性(名称、权重等)
浏览 6提问于2022-11-04得票数 1
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我有一个pandas数据框，其中一列包含带有前导零的数据。我想通过保留前导零来导出CSV格式的数据框。所以我尝试了下面的代码
import numpy as np
import pandas as pd
import os
os.chdir(path)
x=np.array(['0134','0567','0012','0009'])
df=pd.DataFrame(x,columns=['Test'])
df.dtypes
df.Test=df.Test.astype("str")
df.to_
浏览 0提问于2019-06-11得票数 1
1回答
Frozenset列出错误的结果
、、、、
我所做的是：
a = dataframe.antecedants
print(type(a[0]))
print(a[10])
b = a.tolist()
print(type(b[10]))
print(b[10])
c = [list(x) for x in a]
print(type(c[10]))
print(c[10])
我试图将我的先验数据保存到Elasticsearch，因为它包含了frozenset，所以我得到了一些错误，所以我将frozenset转换为list，在这里，当我将我的frozenset转换为list时，我得到了错误的结果。我为什么要这么做？我只想将一个
浏览 2提问于2018-09-02得票数 0
回答已采纳
在类的方法中，我使用以下语句：
self.__datacontainer.iloc[-1]['c'] = value
为此，我得到了一个"SettingWithCopyWarning:值试图设置在来自DataFrame的切片的副本上“。
现在，我尝试复制此错误并编写以下简单代码：
import pandas, numpy
df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(5,3),columns=list('ABC'))
df.iloc[-1]['C'] = 3
在那里我没有错误。为什么我在第一条语句而不是
浏览 0提问于2018-12-16得票数 5
回答已采纳
2回答
我有Dask系列的Dask数据帧。
我想在本系列中建立索引，以获取dask数据帧以供后续工作使用。
但是，使用loc[0]会导致另一个dask系列。使用to_frame也不起作用，因为结果是"Dask系列Dask数据帧的Dask数据帧“。
下面是一个使用Dask系列Pandas数据帧的最小示例(不完全相同，但说明了问题)：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
pdf1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4], 'b': [4,3,2,1]})
pdf2 = pd.Data
浏览 3提问于2020-02-03得票数 1
是否有一种方法可以将一个dataframe水平地附加到另一个-假设两者都有相同的行数？
这相当于pandas concat的axis=1；
result = pd.concat([df1, df4], axis=1)
或者R cbind
浏览 1提问于2018-04-10得票数 4
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我正在尝试在一个pandas DataFrame中生成一个新列，该列与另一个pandas DataFrame中的值相等。当我尝试创建新列时，我只得到新列值的NaNs。
首先，我使用API调用来获取一些数据，'mydata‘DataFrame是按日期索引的一列数据。
mydata = Quandl.get(["YAHOO/INDEX_MXX.4"],
trim_start="2001-04-01", trim_end="2014-03-31",
collapse
浏览 1提问于2014-10-07得票数 26
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我用熊猫来使用.txt文件和flow_from_dataframe来帮助我读取文件夹中的图片。
这是我的密码：
import keras
import pandas as pd
from keras_preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
data = pd.read_csv('/directory/clipart_train.txt', sep
浏览 1提问于2019-02-21得票数 0
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这个已经被询问过很多次了，它似乎也适用于其他DataFrame，但是，当我从不同的DataFrame复制一列时，我得到了NaN的值(df1和df2的长度相同)。
df1
date hour var1
a 2017-05-01 00:00:00 456585
b 2017-05-01 01:00:00 899875
c 2017-05-01 02:00:00 569566
d 2017-05-01 03:00:00 458756
e 2017-05-01 04:00:00 231458
f 2017-05-0
浏览 1提问于2017-08-18得票数 55
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我在pandas中设置了一个简单的DataFrame：
a = pandas.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=['a','b','c'])
>>> print a
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
我希望能够更改的最后一行中的单个元素。在pandas==0.13.1中，我可以使用以下代码：
a.iloc[-1]['a'] = 77
>>> print a
a b c
0
浏览 1提问于2014-08-06得票数 25
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例如,
df = pandas.DataFrame({'name':['a','b','c'], 'age':[10,20,30]})
name age
0 a 10
1 b 20
2 c 30
df[df['age'] > 10]
name age
1 b 20
2 c 30
我的问题是: Pandas是否确保索引顺序被保留？是否有任何可能的结果类似于：
name age
2 c 30
1 b 20
浏览 0提问于2018-09-04得票数 3
1回答
在https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html中， df.iloc[[0]]
a b c d
0 1 2 3 4 提供header，a,b,c,d。 我可以使用print(df.iloc[[0]]）打印第0行，但它将包含标题。有没有什么方法可以不给页眉就打印出来？
浏览 38提问于2021-10-19得票数 0
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6回答
我只是想通过一个整数来访问已命名的pandas列。
您可以使用df.ix[3]按位置选择行。
但是如何按整数选择列呢？
我的数据帧：
df=pandas.DataFrame({'a':np.random.rand(5), 'b':np.random.rand(5)})
浏览 2提问于2013-02-19得票数 133
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3回答
我有一个pandas DataFrame，我想将它划分为没有缺失值的观测和有缺失值的观测。我可以使用dropna()获取行，而不会丢失值。是否有任何类似的方法来获取缺少值的行？
#Example DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1,np.nan,3,4,5],'col2': [6,7,np.nan,9,10],})
#Get observations without missing values
df.dropna()
浏览 3提问于2017-10-08得票数 13
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我需要根据另一列中的ID向dataframe添加一个新列。
我创建了一个关于我想要做的事情的小片段：
import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.DataFrame([['ass-123-43', ['123', '456']],['ass-123-44', ['123', '457']]], columns=['customer_id', 'order_id'])
b = pd.DataFrame([['a
浏览 4提问于2022-03-20得票数 0
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对于sql专家来说，这可能是一个非常简单的问题。但是我如何将pandas轴心转换成sql轴心呢？(注意-我有一个巨大的数据，存储在sql中)，当我试图将其导入Jupyter Notebook以转换为pandas数据帧时，它就是不能(Jupyter内核死了)。
现在我需要帮助才能在SQL中透视
这是我在pandas中的虚拟数据和解决方案
将numpy作为np导入pandas作为pd
创建假数据
newd = {'year': [2001, 2002, 2005, 2002, 2004, 1999, 1999, 1999, 2012, 2000, 2010, 2005, 2006,
浏览 0提问于2018-10-06得票数 0
我想知道普通数组与JuliaDB或DataFrame在对大型数据集(大型但仍然适合内存)上的计算性能是否存在差异？
我可以使用简单的数组和算法来进行排序、分组、缩减等等，那么为什么我需要JuliaDB或DataFrame呢？
我有点理解Python为什么需要Pandas --因为它将缓慢的python转化为快速C，但是为什么Julia需要JuliaDB或DataFrame -- Julia已经快了。
浏览 0提问于2018-03-26得票数 10
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我从pandas.datareader中提取数据，不能按索引访问数据。下面是生成具有单个日期索引行的dataframe的代码：
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
tdata = data.DataReader('SPY', 'iex', '2018-03-23', '2018-03-23')
现在，print(tdata)按预期返回数据：
open high low close volume
date
浏览 0提问于2018-04-01得票数 2
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3回答
Pandas数据帧按索引切片
、、、、
我正在尝试对带有索引的数据帧进行切片，但它给出了错误，因为'TypeError：'Int64Index(1，dtype='int64')‘是一个无效的键’
data = [['Alex', 10], ['Bob', 12], ['Clarke', 13]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
index = df.index[df['Name'] == 'Bob']
print(index)
浏览 7提问于2019-03-01得票数 1
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2回答
我有一个Pandas DataFrame，其中包含一个date列。该列的元素类型为pandas.tslib.Timestamp。
我想按日期对数据进行分组，但不包括更细粒度的时间戳信息(即。按日期分组，其中所有Feb 23, 2011都分组)。我知道如何用SQL来表达这一点，但是对于Pandas来说，这是非常新的。
做了非常类似的事情，但是我不理解代码，它使用datetime对象。
在中，我甚至不知道如何从Pandas时间戳对象中检索日期。我可以转换为datetime对象，但这似乎非常迂回。
根据请求，df.head()的输出
date show network time
浏览 6提问于2013-11-21得票数 10
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2回答
假设我有两个带有部分重复条目的数据文件：
source1=pandas.DataFrame({'key':['a','b'],'value':[1,2]})
# key value
#0 a 1
#1 b 2
source2=pandas.DataFrame({'key':['b','c'],'value':[3,0]})
# key value
#0 b 3
#1 c 0
为了获得具有以下条目的结果框架
浏览 0提问于2018-12-07得票数 3
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考虑一个基本数据框架(使用Pandas)：
testDf = pandas.DataFrame({'c':[1,2],'b':[2,2],'a':[3,4]})
结果表明：
a b c
0 3 2 1
1 4 2 2
而不是：
c b a
0 1 2 3
1 2 2 4
为什么是按字母顺序排序的？我想要第二个结果。
浏览 7提问于2016-06-30得票数 4
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在Python3和熊猫中，我有一个带有代码的列cpf的dataframe
candidatos_2014.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 26245 entries, 0 to 1063
Data columns (total 7 columns):
uf 26245 non-null object
cargo 26245 non-null object
nome_completo 26245 non-null obj
浏览 0提问于2018-02-21得票数 8
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1回答
潘达斯的数据图：
import pandas as pd
codes = ["one","two","three"];
colours = ["black", "white"];
textures = ["soft", "hard"];
N= 100 # length of the dataframe
df = pd.DataFrame({ 'id' : range(1,N+1),
'code' : [rando
浏览 3提问于2014-06-13得票数 1
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2回答
熊猫按值和索引排序DF
、、、
我正在尝试按频率对列表进行排序，然后按名称进行排序(熊猫1.3.2，python3.10)。
首先，我在列表中计算每一个发生，然后，如果数量相等，名称必须按字母顺序排列。
我发现当连(列表)< 19.魔法.
代码：
import pandas
df_data = pandas.DataFrame({
'data':
['14209adobepremiere', 'adobe-flash-player', 'adobe-flash-player-
浏览 6提问于2022-08-11得票数 3
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1回答
我有以下代码：
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
data = {'City': ['NY', 'NY', 'Arizona'], 'Doctor': ['Dr. Prof. Vera', 'Dr. Prof. Vera', 'Dr. Martin'], 'Type': ['Checked', 'Checked', 'Ordered'],
浏览 1提问于2020-04-07得票数 0
我有一个像这样的熊猫数据帧：
year week city avg_rank
0 2016 52 Paris 1
1 2016 52 Gif-sur-Yvette 2
2 2016 52 Paris 1
3 2017 1 Paris 4
4 2016 52 Paris 3
5 2016 52 Paris
浏览 4提问于2017-01-12得票数 3
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