更改Pandas数据帧
（DataFrame）是指对数据帧中的数据进行修改、更新或删除操作。Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的函数和方法来处理和操作数据帧。
在Pandas中，可以通过以下几种方式来更改数据帧：
- 修改单个元素：可以使用索引和列名来定位数据帧中的某个元素，并直接赋予新的值来修改它。例如，可以使用
df.loc[row_index, column_name] = new_value来修改指定位置的元素。 - 修改整行或整列：可以通过索引或列名来选择整行或整列，并赋予新的值来修改它们。例如，可以使用
df.loc[row_index] = new_values来修改整行的值，使用df[column_name] = new_values来修改整列的值。 - 添加新行或新列：可以使用
df.loc[row_index] = new_values来添加新行，使用df[column_name] = new_values来添加新列。 - 删除行或列：可以使用
df.drop(row_index)来删除指定的行，使用df.drop(column_name, axis=1)来删除指定的列。
需要注意的是，对数据帧的修改操作通常会返回一个新的数据帧，原始数据帧不会被直接修改。如果需要在原始数据帧上进行修改，可以使用inplace=True参数。
Pandas数据帧的优势在于其灵活性和高效性。它可以处理大量的数据，并提供了丰富的数据操作和转换方法。同时，Pandas还具有良好的兼容性，可以与其他Python库和工具进行无缝集成。
Pandas数据帧的应用场景非常广泛，包括数据清洗、数据分析、数据可视化等。它可以用于处理结构化数据，如CSV、Excel等格式的数据，也可以用于处理数据库查询结果。在机器学习和数据科学领域，Pandas数据帧也是常用的数据结构之一。
腾讯云提供了云原生数据库TDSQL、云数据库CDB、云数据库Redis等产品，可以用于存储和管理大规模的数据。这些产品提供了高可用性、高性能和强大的数据处理能力，适用于各种场景的数据存储和访问需求。具体产品介绍和链接如下：
- 云原生数据库TDSQL：腾讯云的云原生数据库，支持MySQL和PostgreSQL，提供了高可用、弹性扩展和自动备份等功能。详细介绍请参考：云原生数据库TDSQL
- 云数据库CDB：腾讯云的云数据库服务，支持MySQL、SQL Server和MariaDB，提供了高可用、自动备份和数据迁移等功能。详细介绍请参考：云数据库CDB
- 云数据库Redis：腾讯云的云数据库服务，支持Redis和Memcached，提供了高性能、高可用和自动备份等功能。详细介绍请参考：云数据库Redis
以上是关于更改Pandas数据帧的完善且全面的答案。
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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
我编写了以下代码，在其中创建了pandas数据帧字典：
import pandas as pd
import numpy as np
classification = pd.read_csv('classification.csv')
thresholdRange = np.arange(0, 70, 0.5).tolist()
classificationDict = {}
for t in thresholdRange:
classificationDict[t] = classification
for k, v in classificationDic
浏览 1提问于2017-03-19得票数 0
我已经丢弃了一个扩展基于this answer的json编码器的数据帧字典。我只是改变了转储数据帧的方式，出于我自己的目的，将表的“记录”改为orient=的“表”。 不知何故，我无法从json读取数据帧；准确地说，pandas似乎可以正确读取它(没有引发异常)，但它充满了NaN值。 有没有人可以检查我是否做错了什么，或者这是不是熊猫的bug (可能指的是多索引数据帧)？ 我使用的是pandas版本1.1.4。 下面的代码足以(我希望)测试pandas是否在我的机器上是KO的，或者我是否以某种方式弄乱了数据帧的格式。我还尝试用一个包括两个索引的虚拟数据帧来重现它，并且没有遇到问题。 还要注意
浏览 13提问于2020-12-03得票数 0
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我有一个13M行的pyspark数据帧，我想把它转换成pandas数据帧。然后，将根据其他参数以不同的频率(例如1秒、1分钟、10分钟)对数据帧进行重新采样以进行进一步分析。
从文献[，]中，我发现使用以下任何一行都可以加快pyspark到pandas数据帧之间的转换：
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
但是，
浏览 11提问于2021-11-19得票数 0
如果我用"inplace=True“(跟在后面)重置我的Pandas数据帧的索引，它会返回一个类”NoneType“。如果我用"inplace=False“重置索引，它会返回包含新索引的数据帧。为什么？
print(type(testDataframe))
print(testDataframe.head())
返回：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
ALandbouwBosbouwEnVisserij AantalInkomensontvangers AantalInwoners \
0
浏览 2提问于2017-03-17得票数 13
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有没有办法在不将数据帧转换为pandas的情况下绘制Spark dataframe中的信息？
我在网上做了一些调查，但似乎找不到方法。我需要自动将这些图另存为.pdf，因此使用databricks的内置可视化工具将不起作用。
现在，这就是我正在做的(作为示例)：
# df = some Spark data frame
df = df.toPandas()
df.plot()
display(plt.show())
我想要生成折线图、直方图、条形图和散点图，而不将我的数据帧转换为pandas数据帧。谢谢!
浏览 17提问于2019-07-30得票数 8
我正在尝试将数据框导出到mysql数据库中。我正在通过订单和库存API调用来获取数据。
我已经成功地将订单和库存API调用保存到数据帧中，并将订单数据帧导出到MySQL表中。
然而，清单数据帧抛给了我一个错误：
TypeError: sequence item 0: expected str instance, dict found
我不确定我做错了什么，我确实怀疑清单的dataframe在许多列中包含许多嵌套的json，但不确定该怎么办。
到目前为止，我的清单代码如下：
import pandas as pd
#python libary to compare today date for
浏览 15提问于2018-02-02得票数 1
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我正在尝试将mongodb集合数据导入到pandas数据帧中。当数据库名称简单如'admin‘时，它能够加载到数据帧中。但是，当我尝试一个名为asdev-Admin的所需数据库(第5行)时，我得到一个空的dataframe。显然，这个错误与db名称中的特殊字符有关，但我不知道如何绕过它。我如何解决这个问题？？
import pymongo
import pandas as pd
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client.asdev-Admin
collection = db.system.gro
浏览 15提问于2019-11-26得票数 0
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当我添加一个新的"NaN“列("C")到一个数据帧(比如df)来填充它时，它会被添加到其他类似的数据帧(这里是: sto)，这不是我的情况。那么，我应该如何避免这种情况并保持其他数据帧不变呢？ import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3],"B":[3,4,9]})
display(df) ? sto=df
df.loc[:,"C"]=np.nan
display(df) ? display(sto) ?
浏览 12提问于2021-03-30得票数 0
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我将一个数据帧传递给一个函数。有时是Pandas数据帧，有时是Spark数据帧。我的函数需要采取相应的行动。有没有简单的方法，比如df.isPandas()，来确定一个数据帧(作为“df”接收)是Pandas数据帧还是Spark数据帧？提前谢谢。
浏览 17提问于2019-05-14得票数 1
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我可以将一个ann文件读入pandas dataframe，如下所示： df = pd.read_csv('something/something.ann', sep='^([^\s]*)\s', engine='python', header=None).drop(0, axis=1)
df.head() 但我不知道如何将多个ann文件读取到一个pandas数据帧中。我尝试使用concat，但结果并不是我所期望的。 如何将多个ann文件读入一个pandas数据帧？
浏览 6提问于2021-08-16得票数 0
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1回答
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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我尝试将Pandas数据帧转换为Pyspark数据帧，并得到以下与pyarrow相关的错误： import pandas as pd
import numpy as np
data = np.random.rand(1000000, 10)
pdf = pd.DataFrame(data, columns=list("abcdefghij"))
df = spark.createDataFrame(pdf) /usr/lib/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/session.py:714: UserWarning: creat
浏览 30提问于2020-06-29得票数 2
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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我将csv文件读入pandas数据帧，并希望将具有二进制答案的列从yes/no字符串转换为1/0整数。下面，我展示了其中一列("sampleDF“是pandas数据帧)。
In [13]: sampleDF.housing[0:10]
Out[13]:
0 no
1 no
2 yes
3 no
4 no
5 no
6 no
7 no
8 yes
9 yes
Name: housing, dtype: object
非常感谢您的帮助！
浏览 18提问于2016-12-01得票数 53
我正在从mongoDB读取数据到pandas数据帧..
client = MongoClient('localhost',27017)
db = client.test_insert ## name of the database
collection = db.dataset2
df = pd.DataFrame(list(db.dataset2.find()))
这将是mongoDB的dataset2集合中的所有文档。然后我将它转换为pandas数据帧。接下来，我将存储最后插入的文档的objectID。
last_inserted
浏览 1提问于2015-12-08得票数 2
我想将torch张量转换为pandas数据帧，但是通过使用pd.DataFrame，我得到了一个用张量而不是数值填充的数据帧。
import torch
import pandas as pd
x = torch.rand(4,4)
px = pd.DataFrame(x)
以下是我在变量浏览器中单击px时得到的结果：
0 1 2 3
tensor(0.3880) tensor(0.4598) tensor(0.4239) tensor(0.7376)
tensor(0.4174) tensor(0.9581) tensor(0.0987) tensor(0.6359
浏览 2提问于2019-09-15得票数 13
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1回答
仅语法问题
我读入了一个按日期对齐的大型数据帧。我有一个关注关键日期(时间窗口)的80+数据帧列表。我想循环遍历该列表并绘制每个项目(时间窗口)，x轴作为时间轴，y轴作为来自每个数据帧的特定数据列。所有数据帧都具有相同的格式和相同的列标题。然后，我希望我的for循环根据列表变量名保存每个绘图。
但是，我不确定如何以正确的语法将这些参数传递给for循环。
对于下面的问题，我假设温度是所有数据帧中的公共常量，并且是要为所有DF返回的Y轴。
我能找到的最相关的例子(第21-24行)：
In [21]: winter = daily['2012-12-01': '2013-0
浏览 0提问于2019-07-31得票数 0
我使用python和pandas调用带有元组Time、Name、Good、Bad的Excel数据。 我想将数据帧重新处理为满足特定条件的另一个数据帧。 具体地说，我想打印出一个数据帧，它存储了整个时间内每个名称的好数据和坏数据的总和。 请帮助我谁知道蟒蛇，熊猫。 enter image description here
浏览 23提问于2020-04-29得票数 1
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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
如何按特定的列名对pandas的数据帧进行排序？我的数据框列如下所示： +-------+-------+-----+------+------+----------+
|movieId| title |drama|horror|action| comedy |
+-------+-------+-----+------+------+----------+
| |
+-------+-------+-----+------+------+----------+ 我只想按列对数据帧进行排序=‘戏剧’
浏览 17提问于2020-08-31得票数 2
我正在尝试创建一个仅包含obect数据类型的列的子数据帧：
df=df.select_dtypes(include=['object']).columns
Returns error: AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'df'
浏览 5提问于2019-08-01得票数 0
我想将几个大型Pandas数据帧转换为Spark数据帧，然后对它们进行操作和合并，如下所示：
import pandas as pd
from pyspark import SparkContext,SQLContext
df1 = pd.read_csv('data1.cat',delim_whitespace=True)
df2 = pd.read_csv('data2.cat',delim_whitespace=True)
sc = SparkContext()
sql = SQLContext(sc)
spark_df1 = sql.createDa
浏览 208提问于2020-06-08得票数 0
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我有下面定义的pandas udf schema2 = StructType([ StructField('sensorid', IntegerType(), True),
StructField('confidence', DoubleType(), True)])
@pandas_udf(schema2, PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def PreProcess(Indf):
confidence=1
sensor=Indf.iloc[0,0]
df = pd.Dat
浏览 76提问于2020-08-14得票数 5
1回答
我有一个这样的结构；用来创建一个pandas数据帧：
my_dict = { 'name' : ["joe", "jack", "jill", "joan", "jesse","jacob", "jonas"],
'age' : [20,27, 35, 55, 18, 21, 35],
'designation': ["VP", "CEO
浏览 6提问于2019-07-15得票数 0
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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
可以使用psycopg2将Pandas数据帧写入PostgreSQL数据库吗？
最终目标是能够将Pandas数据帧写入Amazon RDS PostgreSQL实例。
浏览 0提问于2015-11-29得票数 7
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复杂的行选择表达式是通过创建一个布尔序列并将其传递给[]运算符来完成的，例如： df_usa_2018 = df[(df.Year == 2018) & (df.Country == 'USA')] 但是，这需要将数据帧分配给一个变量。有没有快捷方式可以过滤数据帧表达式而不赋值它？我要找的基本上是一个函数，比如 df_usa_2018 = pandas.read_csv(...).select(Year = 2018, Country = 'USA')
浏览 11提问于2019-09-08得票数 1
1回答
从菜单中，我调用了一个函数，该函数将csv文件加载为Pandas数据帧。我想让数据帧可以从其他函数访问和更改。其他函数可以做一些事情，比如，drop na等。
如何确保正在访问和更改global df中的数据帧
浏览 2提问于2020-09-26得票数 1
我在Jupyter Notebook中有以下代码：
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_colwidth', 80)
my_df.select('field_1','field_2').show()
我想增加列宽，这样就可以看到field_1和field_2的完整值。我知道我们可以对pandas数据帧使用pd.set_option('display.max_colwidth', 80)，但它对spark数据帧似乎不起作用。
有没有办法增加spark数据帧的列宽，就像我们对p
浏览 2提问于2016-08-26得票数 2
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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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
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我有一个excel文件列表，我正在从它们创建数据帧。我在数据帧上执行了一些任务，然后尝试将这些数据帧写回文件中(更像是完全替换它们)。但是我不能写这些文件。
以下是代码
for file in files:
file_name = os.path.basename(file)
table = pd.read_excel(file, 0)
## (Perform Operations here)
writer = pd.ExcelWriter(file)
df.to_excel(writer,'Sheet1')
浏览 52提问于2017-01-14得票数 0
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我正在使用pandas.to_sql()将一个熊猫数据帧写入到一个红移数据库中，如下所示：
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
conn = create_engine('postgresql://user:password@redshift-url.amazonaws.com:5439/db')
dataframe.to_sql('table_name', conn, index=False, if_exists='replace', schema='sc
浏览 28提问于2020-05-06得票数 2
1回答
创建数据帧的问题
、、
我正在尝试使用for循环来创建一个数据帧。它可以工作，但数据帧的输出不正确。数据帧的每个单元包含所有数据。我可以知道怎样才能修好它吗？ 代码如下： from pandas_datareader import data
import datetime
from math import exp, sqrt
import pandas as pd
records = []
test = ['AAPL','AAL']
for i in test:
stock_price = data.DataReader(test,
浏览 11提问于2021-04-16得票数 0
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我有一段看似简单的代码，但不知何故它无法工作。代码的目标是找到文件夹中的所有pickle数据，加载for循环中的第一个数据作为pandas数据帧，该数据帧在以前不存在的变量下命名，如果该变量存在，它应该加载剩余的pickle文件作为pandas，并将它们附加到第一个循环中新创建的pandas数据帧中： import pandas as pd
import os
# Creating the first Dataframe using dictionary
df1 = pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3, 4],
浏览 27提问于2020-06-24得票数 3
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1回答
这段代码建立了一个来自data的数据名字典，它本身就是一个数据帧。data是从文件中读取的：
data = pandas.read_csv(QuoteData, usecols=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22])
因为data数据帧混合了许多不同的时间帧，所以我将它们分离到一个按时间索引的数据帧字典中。然后根据所示的标准对字典中的每个数据帧进行排序。
无论我如何尝试，都无法访问dodf[k]['underlying_bid']的第一个元素。例如，dodf[k]['underlying
浏览 6提问于2017-01-28得票数 2
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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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1回答
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧，但是我得到了以下错误； "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上，我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB)，我计划将每个熊猫数据帧转换为dask，然后将它们全部附加到一
浏览 18提问于2019-07-02得票数 2
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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
2回答
我想找出pandas数据帧中的哪些列具有不连续的数据。所谓“不连续”，我的意思是这些值从某个值变为零，然后再有一些值。
[0,0,0,1,2,3,4,5,0,0,0] # continuous
[0,0,0,1,2,0,4,5,0,0,0] # not continuous
我已经设法实现了一些可以做到这一点的代码，使用for循环来迭代数据帧的每一列。我在下面制作了一个工作代码片段来说明我的意思：
import numpy as np
import pandas as pd
def find_discontinuous(series):
switch = 0
for inde
浏览 0提问于2017-08-16得票数 1
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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
我使用python pandas包创建了一个空数据帧(df1)，其中只包含以下列: var1、var2、var3
我还有另一个数据帧(df2)，它看起来像这样:列: var 2，var1，var3值: 1，2，3
当我向df1追加df2时，数据帧中列的顺序发生了变化。我尝试使用sort_values和sort重新排序数据帧和旧的列列表，但不起作用。有人知道我怎么解决这个问题吗？我使用的是python版本2.7
浏览 5提问于2018-01-18得票数 0
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我刚接触pandas，想知道是否有可能将文本和pandas数据帧组合到一个csv文件中。
我可以毫无问题地将数据帧写入csv文件，但我想将一些描述放在数据帧之上，以描述我何时收集数据。请参阅附件关于我想要实现的目标。
提前谢谢你。
浏览 2提问于2020-07-11得票数 0
我从CSV文件中获取了数据，并将其保存在我的Dask数据帧中并对其进行操作。然后，我需要将数据写入数据表。我还没有真正遇到过任何解决方案。Pandas的to_sql函数具有内置的功能，所以我不确定是否需要首先转换为Pandas？我目前认为，将Dask数据帧转换为Pandas会导致它被完全加载到内存中，这可能会违背最初使用Dask的目的。
将Dask数据帧写入datatable最好、最快的方法是什么？
浏览 4提问于2020-03-27得票数 1
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
2回答
如何比较2个不同Pandas数据帧的列名。我想要比较测试数据帧中缺少某些列的训练数据帧和测试数据帧？？
浏览 0提问于2018-05-07得票数 13
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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
在python jupyter notebook中读取excel文件时，我正在尝试将pandas数据帧的列数据类型从object更改为float，每次尝试时都会收到ValueError: and‘t convert string to float：'Variable by base style’的信息。'Variable by base style‘是什么意思？
浏览 0提问于2021-10-14得票数 0
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
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