生成一个新的pandas Dataframe，由唯一的用户in和其他列中的模式组成
。
首先，我们需要导入pandas库：
import pandas as pd然后，我们可以创建一个包含唯一用户in和其他列的字典：
data = {
'用户in': ['user1', 'user2', 'user3'],
'模式1': ['pattern1', 'pattern2', 'pattern3'],
'模式2': ['pattern4', 'pattern5', 'pattern6']
}接下来，我们可以使用该字典创建一个pandas Dataframe：
df = pd.DataFrame(data)最后，我们可以打印出这个新的Dataframe：
print(df)输出结果如下：
用户in 模式1 模式2
0 user1 pattern1 pattern4
1 user2 pattern2 pattern5
2 user3 pattern3 pattern6这个新的Dataframe包含了唯一的用户in和其他列中的模式。你可以根据实际需求修改数据和列名。
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'col1': [99, None, 99],
'col2': [4, 5, 6],
'col3': [7, None, None]})
col_list = ['col1', 'col2']
df[col_list].dropna(axis=1, thresh=2, inplace = True)
这将返回一个警告，并保持dataframe不变：
SettingWithCopyWarning:
A v
浏览 0提问于2018-06-26得票数 1
我正在尝试用另一个更新数据帧。我注意到'update‘只更新匹配列处的值，而不会从另一个框架添加新列。如何执行这两个功能:更新值和添加新列？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [400, 500, 600]})
new_df = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]})
df.update(new_df, join='left')
更新的df没有'C‘列。为什么会这
浏览 0提问于2018-10-20得票数 1
2回答
我有一个Pandas DataFrame，我有一个特殊的列，我想用另一个由values组成的列绘制成一个boxplot。数据框由49609个观察值组成，但感兴趣的列由79 unique features组成。
下面是我的尝试：
sns.boxplot(x="values", y="column_of_interest",data=df)
但是这些轴连接得太紧密了
浏览 26提问于2020-03-10得票数 0
回答已采纳
我试图从csv中创建一个(使用scala)，其中包含如下条目:这是由5列组成的单个行条目：
{“用户名”：“john_doe，”id：“123411”}{“国家”：“IN”，“城市”：“BOM”}
所以，有些列是JSON格式的，而有些则不是。我确实编写了一些代码，将JSON列作为字符串处理，并将它们按行顺序直接添加到dataframe中，但剩下的其他列，我不得不手动将它们添加到dataframe中，因为我创建了一个单独的dataframe，向它添加了一个"id“列，做了一个自然的连接，每次删除"id”列，这将是一个代价高昂的过程。
任何帮助都将不胜感激！
浏览 0提问于2018-01-29得票数 0
2回答
我有一个有两个列的dataframe : name和version。
我想在一个额外的列中添加一个布尔值。所以如果最高版本则为真，否则为假。
import pandas as pd
data = [['a', 1], ['b', 2], ['a', 2], ['a', 2], ['b', 4]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'version'])
df
最好用groupby来做这个吗？我试过了。就像这样，但我不知道
浏览 3提问于2022-04-25得票数 1
回答已采纳
我对蟒蛇和熊猫很陌生。我不知道如何以优雅的方式解决以下问题。
假设我们有一个简单的熊猫数据。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,10), columns=['Value'])
现在设置一个变量，例如：
n = 3
目标是将列添加到df，由n个前面的值的数组组成的，如下所示：
下一步可能是将NaNs设置为零。
有什么明智之举吗？
谢谢你的帮助，
吉尔伯特
浏览 4提问于2016-06-22得票数 2
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2回答
利用熊猫功能与火花放电
、、、、
我正在尝试用Pyspark重写Python脚本( Pandas )，但我找不到一种更高效地应用Pandas函数的方法：
我的职能如下：
def decompose_id(id_flight):
my_id=id_flight.split("_")
Esn=my_id[0]
Year=my_id[3][0:4]
Month=my_id[3][4:6]
return Esn, Year, Month
def reverse_string(string):
stringlength=len(string) # calculate le
浏览 3提问于2021-06-30得票数 1
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1回答
我有一个包含3个序列和一个时间轴的pandas时间序列对象。我想训练一个带有时间窗口的神经网络，因此我需要创建一个由不同移位的重复pandas列组成的矩阵。我可以用pandas.concat手动完成，但这样做需要很长时间，而且灵活性也不高。我现在尝试的是：
# Make 40 columns with the original dataframe first column and
# make 20 columns with the original dataframe second column
param_array = pandas.DataFrame()
for i in range(
浏览 3提问于2015-06-04得票数 4
我尝试基于一个现有的dataframe的列创建多个数据文件。为了保持代码的简单和可伸缩性，我使用了一个循环。这就是我试过的：
import pandas as pd
for index in range(df.shape[1]):
df_index = df.iloc[:, [0, index]]
上面的代码的输出是一个dataframe，它由dataframe的第一列和最后一列组成。所需的输出是多个数据格式，由第一列和单次迭代中的索引组成。
我使用的数据集由85列组成。所需的输出将由85个数据文件组成。
浏览 5提问于2019-12-02得票数 0
回答已采纳
在我的项目中，我需要检查整个dataframe列中是否存在一些值。示例dataframe：
df=pd.DataFrame([['abc', 'a'], ['def', 'x'], ['aef', 'f']])
df.columns=['a', 'b']
>>>df
a b
0 abc a
1 def x
2 aef f
这个静态代码运行良好：
df['a'].str.contains('f')
浏览 0提问于2019-09-25得票数 1
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1回答
删除由重复字母组成的单词
、、、
我有一个包含文本数据的dataframe列。它几乎没有完全由重复字母组成的单词，也没有几个部分由重复字母组成的单词。我想删除由完全重复的字母组成的单词，只保留第一次出现的字母(如果重复字母的计数超过2)在dataframe列中。该怎么做呢？例如，如果我的dataframe有这样的词-
<code>A0</code>
输出应为-
<code>A1</code>
浏览 15提问于2019-03-31得票数 0
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我有一个Pandas系列，它由一对组成的数组组成：
In [177]: pair_arrays
Out[177]:
15192 [[1, 9], [2, 14], [4, 1], [5, 36], [6, 8], [7,...
16012 [[0, 107], [1, 42], [2, 22], [3, 59], [4, 117]...
17523 [[0, 44], [1, 36], [2, 43], [3, 28], [4, 52], ...
...
我想把它重新组合成一个有两个列'x‘和'y’的dataframe，它的形状类似于：
In [179
浏览 3提问于2015-03-30得票数 2
回答已采纳
我有一个数据帧，由来自64个通道的EEG信号和3个分类列和时间戳列组成。我想对数值列进行下采样，并消除相应的分类值。我使用了pandas.resample，但它将我的分类值转换为NaN。我也使用了signal.decimate，但它也会对类别值抛出类型错误。 关于我能做些什么来达到预期的结果，有什么建议吗？ DataFrame的结构是这样的： headers = list(range(64)) #Numerical columns to be down sampled
headers.append('ActualChar', 'PossibleCharCol'
浏览 14提问于2020-12-04得票数 0
我有一只熊猫，它的每一栏都是按比例排列的，值是男性还是女性。我的目标是创建2列与OneHotEncoder (按比例男性，按女性)的值1或0适当。
我正在使用Azure ML设计器，它使用Execute Python脚本组件，该组件以dataframe作为参数，然后它可以输出2个dataframes。
我输入的代码是：
# The script MUST contain a function named azureml_main
# which is the entry point for this module.
# imports up here can be used to
impor
浏览 11提问于2022-03-01得票数 0
1回答
我有一个pandas dataframe，其中一列有几个缺失值。
数据框由成百上千行组成，但是在第4列中，有5个值是?。
我想删除此列中值为?的行。
我试过使用像这样的东西
df = df[np.isfinite(df[:,4])]
浏览 2提问于2016-09-24得票数 1
我有一个非常宽的数据框架(20,000列)，主要由Pandas中的float64列组成。我想将这些列转换为float32并写入Parquet格式。我这样做是因为这些文件的下蒸汽用户是内存有限的小容器。
目前我在Pandas中施展角色，但这是一组非常慢的数据集，然后写到了拼板上。在执行写to_parquet进程本身时，可以转换类型吗？下面是一个虚拟示例。
import pandas as pd
import numpy as np
import pyarrow
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3000, 15000)) # make dummy data se
浏览 0提问于2018-10-17得票数 6
回答已采纳
我有一个Pandas DataFrame和一个DateIndex行。我想要定义一些逻辑来创建一个新列，该列将展望符合某些条件的下一行，然后计算该未来行上的列与当前行之间的差的值。
例如。使用以下DataFrame：
df = pd.DataFrame({'measurement': [101, 322, 313, 454, 511, 234, 122, 134, 222, 321, 221, 432],
'action': [0, 0, 1, 0, 0, -1, 0, 1, 0, 0, 0, -1]})
我想在每一列中添加
浏览 0提问于2018-10-29得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个包含数字数据的pandas dataframe df。我还有一个系列s，它的索引与df相同，值由df列标签组成，例如 import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
index=[0, 1, 2], columns=[0, 1, 2],
data=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
)
s = pd.Series(index=[0, 1, 2]), data=[0, 1, 2]) 如何使用s对df进行切片，并获取另一个系列s1，该系列包含与s中的df对相对应的(index, value)值，作为它们在df中
浏览 19提问于2020-08-06得票数 3
回答已采纳
我在HDF5文件中保存了一个pandas.DataFrame。DataFrame由多个列组成，大小非常大。HDF5文件中每个表的大小都大于2 2GB。对于分析，希望仅将表的列的子集加载到存储器中。
使用SQLite3，这是一项微不足道的工作。只需使用"select column1，colum2，... from table1“查询即可。在Python中有没有一种简单的方法可以做到这一点？
请注意，pandas.read_hdf不是一个好的解决方案。此函数将整个表加载到内存中，然后删除未使用“columns= ..”指定的列。论点。因此，在开始时不可避免地会有非常大的内存使用量。
此外，
浏览 2提问于2019-08-07得票数 0
1回答
大熊猫元组数据的可变异性
、、、
我们都知道，在Pandas中向DataFrame对象分配变量只会是一个引用，而不是一个新实例。但是，如果我将一个变量t赋值给一个由字符串和熊猫DataFrame组成的元组，会怎样呢？
df=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
t=('example',df)
当我这么做时：
new=t[1]
变量是对原始对象' df‘的引用(即可变的和公开的)，还是现在引用到一个新实例(在这种情况下，df是不可变的)？
谢谢。
浏览 3提问于2017-08-24得票数 0
回答已采纳
对于推荐系统，我需要计算整个Spark DataFrame的所有列之间的余弦相似度。
在Pandas中，我经常这样做：
import sklearn.metrics as metrics
import pandas as pd
df= pd.DataFrame(...some dataframe over here :D ...)
metrics.pairwise.cosine_similarity(df.T,df.T)
这会生成列之间的相似性矩阵(因为我使用了转置)
有没有办法在Spark (Python)中做同样的事情？
(我需要将它应用于由数千万行和数千列组成的矩阵，所以这就是为什么我
浏览 3提问于2017-05-12得票数 13
2回答
熊猫中的一部份
、、
我试图通过将字符串的一部分分组成列来构建一个新的dataframe。
import pandas
df = pandas.DataFrame([{'A': 'string_300_bla1', 'B': "Hi", 'C': 3},
{'A': 'string_300_blaa2', 'B': "Hello", 'C': 4},
{'A
浏览 1提问于2020-05-19得票数 5
1回答
我有一个dataframe，其中一列由Sympy符号组成，另一列由值组成。 import sympy as sym
import pandas as pd
d1,c,bc = sym.symbols("\delta, c, b_c")
values = [(d1,1),(c,2),(bc,3)]
df = pd.DataFrame(values, columns = ['Symbol', 'Value'])
df['Symbol'].sort_values() 当我运行上面的代码时，我得到了错误(这是意料之中的，因为Sympy
浏览 27提问于2020-01-04得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用sqlalchemy将熊猫数据框插入到SQL中。该表已存在于数据库中，其中包含ID、Brand和Price三列。ID是标识列。如何在插入pandas数据框中的每一行之前检查该品牌是否已经存在。
import pandas as pd
cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
'Price': [22000,25000,27000,35000
浏览 2提问于2020-07-30得票数 1
我正在使用一个Pandas DataFrame来做一个逐行的t-test，按照下面的例子：
import numpy
import pandas
df = pandas.DataFrame(numpy.log2(numpy.randn(1000, 4),
columns=["a", "b", "c", "d"])
df = df.dropna()
现在，假设我有"a“和"b”作为一个组，而"c“和"d”作为另一个组，我将逐行执行t测试。但是，如果我的
浏览 1提问于2012-05-25得票数 53
例如，如果我有一个由100行/4列组成的DataFrame，我如何创建5个分别由20行/4列组成的新DataFrames呢？ 也就是说，如果原始DataFrame的任意列包含列表[0, 1, 2, 3, ..., 98, 99]，我如何创建5个新的DataFrames，使得第一个DataFrame的任意列包含列表[0, 1, 2, ..., 9]，第二个DataFrame的任意列包含列表[10, 11, 12, ..., 19]，依此类推？ 我尝试使用由单列A组成的DataFrame来保存列表[0, 1, 2, 3, ..., 98, 99]，但是它给了我100个CSV文件，每个文件只有一行
浏览 43提问于2020-07-29得票数 0
回答已采纳
1回答
用Pandas总结跨两列的频率
、、、、
我正在寻找一个Pandas函数，该函数具有以下基本操作，给定由两列组成的DataFrame。我希望获得第一列中给定第二列中每个特定值的元素的有条件分布。
下面是一个例子。给予：
import pandas as pd
pd.DataFrame([['a', 'b'], ['a', 'b'], ['a', 'b'], ['b', 'b'], ['b', 'b'],['a','a']])
看上去像是：
浏览 4提问于2017-05-11得票数 0
回答已采纳
我有python pandas dataframe，它由用于执行python脚本的power bi数据源转换支持，其中一列由lastname, firstname组成，我需要它由firstname lastname组成。 我尝试了以下拆分、反转、连接方法，该方法适用于独立的字符串参数，但当我尝试对pandas数据帧中的列数据使用该方法时，会生成AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'。 name = 'LastName, FirstName'
' '.joi
浏览 62提问于2020-06-17得票数 2
回答已采纳
我有以下数据框 # import Pandas as pd
import pandas as pd
# create a new data frame
df = pd.DataFrame({'Name': ['1234567 A: John Larter 123456 451151515 A: Robert Junior 4646466 9865513 A: Jonny Depp 9456561'],
})
df 所有数据都堆积在单列上。我需要在sepearte列中每个A:之后获取数据 预期的DataFrame
浏览 26提问于2020-03-21得票数 0
我想知道对于显而易见的任务，是否有一种简单的方法来从DataFrame数组列表生成pandas numpy，其中列是数组。默认行为似乎让数组成为行，我完全不明白为什么。下面是一个快速示例：
names = ['data1', 'data2', 'data3']
data = [np.arange(10) for _ in names]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=names)
这会产生一个错误，表明pandas需要10列。
如果我这样做了
df = pd.DataFrame(data=data)
我得
浏览 0提问于2017-03-22得票数 13
回答已采纳
我在Python中有一个dataframe，它由1行但100列组成。看起来是这样的：
_id d.0.id d.0.name d.0.dep.id d.0.dep.name d.0.dep.1.id d.0.dep.1.name ....
A B C D E F G
我需要以以下方式将dataframe转换为csv文件：
_id d.0.id d.0.name d.dep.id d.dep.name
A B C D
浏览 1提问于2018-06-27得票数 1
回答已采纳
1回答
我在python 2.7.9的pandas 0.18.0中工作。
获取一个示例DataFrame并按几列分组，然后对不同的列求和以得到结果，如下所示：
>>> df = pandas.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[1,2,9]], columns=['a','b','c'])
>>> print df
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 1 2 9
>>> df.groupby(['a','b']
浏览 10提问于2016-07-29得票数 4
我有一个Pandas DataFrame，它的某些列在每一行中都具有相同的值。
所以就像：-
Col1 Col2 Col3 .... ColX ColY ColZ
323 False 324 4 abc Sync
232 False 342 4 def Sync
364 False 2343 4 ghi Sync
所以我想把Col2，ColX和ColZ从上面的DataFrame中删除。
浏览 7提问于2016-11-08得票数 2
回答已采纳
我一直在开发一个工具，可以自动地以pandas.DataFrame格式对数据进行预处理。在这个预处理步骤中，我想以不同的方式处理连续数据和分类数据。特别是，我希望能够只对分类数据应用(例如，OneHotEncoder )。
现在，让我们假设我们被提供了一个pandas.DataFrame，并且没有关于DataFrame中数据的其他信息。使用什么好的启发式方法来确定pandas.DataFrame中的列是否是绝对的？
我最初的想法是：
1)如果列中有字符串(例如，列数据类型为object)，则该列很可能包含分类数据。
2)如果列中某些值的百分比是唯一的(例如，>=20%)，那么该列很可能包
浏览 4提问于2016-03-06得票数 29
1回答
这就是我如何使用pandas读取和创建数据帧 def get_sheet_data(sheet_name='SomeName'):
df = pd.read_excel(f'{full_q_name}',
sheet_name=sheet_name,
header=[0,1],
index_col=0)#.fillna(method='ffill')
df = df.swapaxes(axis
浏览 95提问于2021-11-22得票数 0
回答已采纳
我有两个环境：
环境#1:
Python3.7.5Pandas 0.23.4
环境#2:
3.8.10Pandas 1.3.4 Python
我在两个版本中都有相同的代码，没有对其进行任何修改。但是，我有这一行特定的代码，这些代码似乎导致了问题/产生了不同的输出：
df_result = pd.merge(df_l, df_r, left_on=left_on, right_on=right_on, how='inner', suffixes=suffixes)
df_l和df_r只是读取Excel文件。我在两个版本的调试器中检查了它们，它们是完全相同的，所以应该没问题。另外
浏览 1提问于2021-12-14得票数 0
回答已采纳
我有一个熊猫DataFrame我想经常查询(射线通过一个API)。我试图加快它的装载，但它需要大量的时间(3+s)把它变成熊猫。对于我的大多数数据集，它是快速的，但这个不是。我猜是因为其中90%是字符串。
[742461 rows x 248 columns]
它在磁盘上大约是137 on。为了消除磁盘速度这一因素，我将.parq文件放置在tmpfs挂载中。
现在我试过：
pyarrow/parquetReading 用pyArrow Parquet (read_table)阅读，然后把它扔给熊猫(读到桌子上是即时的，但使用to_pandas需要3s)，玩了几乎所有我在pyArrow上能想到的
浏览 8提问于2020-05-28得票数 4
几个月来，我一直使用同一个类连接到Server数据库，运行查询，将数据插入暂存表，等等。就在昨天，每当我的代码试图插入一个暂存表时，我就会得到错误：
TypeError: issubclass() arg 2必须是类或类的元组
调试时，我了解到这种情况发生在automap.py模块(sqlalchemy库)中的方法automap.py中。具体来说，这个块失败了，因为referred_cls为None，而且issubclass方法不支持这一点。
if local_cls is not referred_cls and issubclass(
local_cls, referre
浏览 0提问于2019-07-19得票数 3
我有一个由57列组成的Pandas dataframe，它看起来如下所示：
这个dataframe的每个单元格都有一个名为"Quantity“的键，它位于字典中。我希望选择每个"Quantity“键，以便得到如下所示的dataframe：
我知道，通过键入类似于: total = data.str.get("Quantity")之类的内容，可以只选择一个列。但是如何选择这个dataframe中的所有57列呢？总计=data0:57.str.get(“数量”)似乎不起作用。换循环会是个主意吗？
浏览 7提问于2022-10-17得票数 0
对于python中的pandas，序列必须是多列还是一列？如果我执行dataframe[column1，column2]，它会返回一个dataframe还是series？任何帮助都将不胜感激
浏览 26提问于2020-02-14得票数 0
1回答
我有一个由两列组成的数据，这些列是唯一的，我想根据这些列进行分组，并能够显示结果。例如：
import pandas as pd
d = {'label': ['A','A','B','B','B','C','E','E'],
'value': [30,30,40,40,40,0,10,10]}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)
结果：
label value
0 A 30
浏览 1提问于2021-04-28得票数 1
回答已采纳
我有一个Pandas Dataframe，看上去如下：
streak
0 1.0
1 2.0
2 0.0
3 1.0
4 2.0
5 0.0
6 0.0
我想删除streak列中的第一个streak之后的每一行。
结果应该如下所示：
streak
0 1.0
1 2.0
浏览 0提问于2018-03-18得票数 1
回答已采纳
import pandas as pd
value = [1,1,2,2,2,1,2,2,2,3,3,4]
df = pd.DataFrame(value)
df['count'] = [2,2,3,3,3,1,3,3,3,2,2,1]
我想生成'count‘列，而不是循环，因为原始数据很大。
有没有函数或其他有效的方法来做到这一点？
浏览 4提问于2019-11-28得票数 2
1回答
我试图加速一些用来计算熊猫时间延迟、索引数据格式的代码。dataframe包含由ID列标识的200 k时态序列。我试过达斯克，但没有得到任何改善(比熊猫本身花费的时间更长)。
下面是一个可以生成具有可比较大小的虚拟数据的示例：
import itertools as it
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1)
#Series for ID
ID_data = pd.Series(np.arange(0,200000), name='ID')
#Array of data - create panda
浏览 2提问于2021-08-03得票数 0
回答已采纳
我在pandas DataFrame中有一列图像路径。它由989,000行组成。 例如： data['ImagesPaths'] = {'path1', 'path2', etc...} 我想对这一列应用cv2.read()，以获得图像数组的列 你建议如何做才能快速见效呢？
浏览 41提问于2020-07-21得票数 0
回答已采纳
我正在尝试获取pandas中一列中的值，并从另一列中删除该值。然而，replace的行为并不像我预期的那样工作。
在本例中，我试图使col2中的值等于'something‘
import pandas as pd
#Build the dataframe
col1 = ['ABC', 'DEF']
col2 = ['something - ABC', 'something - DEF']
df1 = pd.DataFrame(['ABC', 'DEF'], columns = [
浏览 0提问于2017-10-17得票数 0
1回答
由于numpy.nan是python中的一种特殊的浮点类型，所以我有一个pandas.Dataframe，一些列由整数和南组成。如我们所知，这些列将是浮动数据类型。我想将CSV文件pandas.Dataframe.to_csv复制到数据库中。但是，由于CSV中的这些列是浮动数据类型(即使我在熊猫中为它们设置了“object”类型，但当我执行.to_csv时，它们被转换为浮动)，但是DB中这些列的表模式是整数类型，因此它们将被拒绝加载。这就是我遇到的问题。解决这个问题的好办法是什么？更改DB模式是不好的。
例如，我有一个data = pandas.Dataframe()，如下所示。ID:浮动值:
浏览 6提问于2017-06-02得票数 2
回答已采纳
考虑一个Pandas数据帧，它有一个'id‘列，该列的行由表示类别的字符串列表组成。获取伪变量的有效方法是什么？
示例：
输入：
df1 = pd.DataFrame({'id': ['0,1', '24,25', '1,24']})
输出：
df2 = pd.DataFrame({'0':[1, 0, 0],
'1': [1, 0, 1],
'24':[0, 1, 1],
'2
浏览 4提问于2017-01-27得票数 3
回答已采纳
我必须处理一个Pandas DataFrame，它可以由不同的datetime列组成(它们可以不同，我可以有0..N个datetime cols)。我知道每个datetime列时区都是UTC，我需要将它们的数据转换到另一个时区。如果我这样做的话：
df['a_datetime_column'].dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert('my_timezone')
它可以工作，但我需要提前知道日期时间的列名(好的，我可以以某种方式得到它们)。
是否有一种特定的方法可以同时对所有DataFrame进行此转换，而不依赖
浏览 9提问于2020-02-19得票数 0
回答已采纳
2回答
我对Pandas很陌生(但不是数据科学和Python)。这个问题不是关于如何解决这个具体的问题，而是如何处理这样的问题，熊猫路。
请随意改进这个问题的标题。因为我不知道什么是正确的条款。
这是我的MWE
#!/usr/bin/env python3
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 3, 1, 4],
'B': ['One', 'Two', 'Three', 'Three', 'Eins', 'Four&
浏览 5提问于2021-05-25得票数 1
回答已采纳
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