用最小-最大kwargs过滤pandas数据帧
在pandas中，可以使用最小-最大kwargs过滤数据帧。这种过滤方法可以根据列的最小值和最大值来筛选数据。
具体步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建一个数据帧：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}) - 使用最小-最大kwargs过滤数据帧：
filtered_df = df[(df['A'] >= min_value) & (df['A'] <= max_value)]
在上述代码中，min_value和max_value是你想要筛选的最小值和最大值。通过使用>=和<=运算符，我们可以筛选出满足条件的行。
最后，filtered_df将是一个新的数据帧，其中只包含满足最小-最大kwargs过滤条件的行。
这种过滤方法在数据分析和数据清洗中非常有用。它可以帮助我们根据特定的条件筛选出感兴趣的数据，以便进一步分析或处理。
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2回答
我正在尝试计算数据帧中每一列的最大和最小长度，该数据帧中有一些缺失值。Pandas将这些缺失值视为"NaN“，并将长度计为3。如何在计算最大和最小长度时完全忽略缺失值？下面是我的代码： import pandas as pd
columnname=[]
maxColumnLenghts = []
minColumnLenghts=[]
for colname in df.columns:
columnname.append(colname)
for col in range(len(df.columns))
浏览 51提问于2020-11-06得票数 1
回答已采纳
我有一个数据帧，看起来像这样： x frames
0 7729.00
0 7730.00
0 7731.00
1 7735.00
1 7736.00
1 7737.00
1 7738.00
2 7741.00
2 7742.00 正如您所看到的，frames的值是连续的，但是当x发生变化时，frames会发生跳跃。我想继续frames，使其始终递增1，在本例中，将x设为nan。如下所示： x frames
0
浏览 12提问于2021-04-07得票数 1
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我想首先按最大负值对pandas数据框中的列(包括浮点数)进行排序。例如，我的df"values"=0.00378,00878，-0.001，-0.00487谢谢
浏览 1提问于2020-09-17得票数 0
3回答
我有一个函数，它有可选的kwargs (总共8个)，基于用户输入的最小和最大值。 例如，GR_min, GR_max, GR_N_min, GR_N_max, Hi_min, Hi_max etc...where数据框列为GR、GR_N、Hi等... 我希望dataframe根据给定的最小和最大值进行过滤，但如果在函数调用中没有给出一个或多个值，则将默认的最小-最大值设置为列的最小-最大值。 例如，一些伪代码： df = pd.DataFrame({'GR': [1, 2, 3, 4, 2, 3],
'GR_N': [0.8, 0, 1, 0.6, 0.9,
浏览 46提问于2019-03-14得票数 0
我正在用Pandas做练习，必须从.csv文件创建一个数据帧，如下所示
file1_df = pd.read_csv(path1, index_col = ['date'], parse_dates = True, usecols = ['date', 'close'])
file2_df = pd.read_csv(path2, index_col = ['date'], parse_dates = True, usecols = ['date', 'close'])
然后，我必须创建一个从数据帧
浏览 1提问于2020-10-13得票数 0
我有一个装饰器，可以将函数的返回添加到提供的字典或pandas数据框中。只要数据帧在返回时没有不同的DateTimeIndex，这就可以很好地工作。我尝试简单地合并数据帧并将索引考虑在内，但由于某种原因，这意味着收集帧最终为空。 所以这段代码运行得很好： def add_return_to_dict_or_pandas_col_decorator(return_dict):
def actual_decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw
浏览 13提问于2019-10-06得票数 4
回答已采纳
有没有办法检查当前行中的所有列值是否小于pandas数据帧(整个数据帧)中所有前一行(直到当前行)中的相应列值，并相应地创建一个值为1或0的新列？
浏览 0提问于2017-06-15得票数 1
我有一个有700万条记录的pandas数据帧，我正在尝试创建一个dask数据帧，但我总是遇到内存问题。 使用的代码： dd_test = dd.from_pandas(df_lookup_table, npartitions=3) 错误消息： Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "C:\Users\user\venv\lib\site-packages\dask\dataframe\io\io.py", line
浏览 9提问于2019-01-29得票数 1
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我在pandas中有以下数据帧 employee_name age location salary
Harish 31 Mumbai 450000
Marina 30 Mumbai 600000
Meena 31 Pune 750000
Sachin 32 Mumbai 1200000
Tarun 27 Mumbai 1400000
Mahesh 41 Pune 1500000
Satish
浏览 16提问于2020-08-27得票数 0
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1回答
我的数据集是巨大的。我正在使用Azure ML notebooks，并使用azureml.core读取日期集并转换为azureml.data.tabular_dataset.TabularDataset。无论如何，我会过滤tabularDataset中的数据，而不是转换为pandas数据帧。我使用下面的代码来读取数据。由于数据量巨大，pandas数据帧正在耗尽内存。我不需要将完整的数据加载到程序中。仅需要子集。有没有办法在转换为pandas数据框之前过滤记录 def read_Dataset(dataset):
ws = Workspace.from_config()
ds
浏览 69提问于2021-01-06得票数 1
1回答
我有40个三角形的梅尔间隔的滤波器组向量，每个包含257个元素。
我想用我的功率谱(用20 my音频帧的FFT产生的)结果乘以它们，然后把结果加起来，这样我就可以得到mel间隔的功率谱。
但问题是，在257个值中，大部分值为零，这有点过头了。简单地说，我只能存储非零元素，而不是整个257值，但我认为有一种更明智的方法来应用多个滤波器组，可能使用矩阵乘法。我的推理正确吗？如果是的话是怎么做的？
浏览 6提问于2014-10-16得票数 0
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非常基本的Pandas用户，但我在这里遇到了一个障碍。
所以我有一个名为dg的数据帧，它有一个名为'user_id‘的列，还有另外两个目前不需要的列。我还有另外两个数据帧(data_conv和data_retargeting)，它们包含相同的列名和一个名为“timestamp”的列，但是每个“user_id”都有多个时间戳。
我需要在dg中为找到的最小和最大‘时间戳’创建新列。
我目前可以通过一些非常冗长的方法来处理iterrow行，但是对于大约16000的数据帧，它需要45分钟，我想减少它，因为我有更大的数据帧来运行这个数据帧。
for index,row in dg.i
浏览 0提问于2015-05-19得票数 0
我正在python中研究KNN算法，并尝试用MinMaxScaler对我的数据帧进行归一化，以在0到1的范围内转换数据。
然而，当我返回输出时，我观察到某些列的最小/最大输出超过1。我是不是用错了？
下面是我返回的最小/最大值的一个片段：
使用的代码是：
kdd_data_10percent = pandas.read_csv("data/kdd_10pc", header=None, names = col_names)
features = kdd_data_10percent[num_features].astype(float)#num_features cont
浏览 2提问于2016-11-26得票数 0
我有一个这样的数据帧： df = pd.DataFrame({'A' : list('ababababba'),
'B' : [1, 1, 1, 2, 2, 1,1,2,1,1],
'C' : [2.0, 5., 8., 1., 2., 9.,2.0,4.0,5.0,3.0],
'D' : [10,20,30,10,20,30,20,40,50,10]}) 要求： A B C D
0
浏览 24提问于2019-04-22得票数 3
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我需要对数据帧中的每一天应用一行最佳拟合。 到目前为止，我所拥有的是： def lobf(y):
slope, intercept = stats.linregress(np.arange(len(y)), y)[:2]
return((slope * np.arange(len(y))) + intercept)
rolling_lobf = df[["A"]].rolling(24, axis = 0).apply(lobf) 我得到以下错误： Traceback (most recent call last):
File "<stdi
浏览 19提问于2019-09-05得票数 0
1回答
我正在使用编程语言R处理重复测量数据帧mydata，它的第一行如下所示：
ID t Variable_X
100096 0.0 0
100096 1.0 0
100026 0.0 1
100026 1.0 0
100036 0.0 0
100036 0.5 0
100036 1.0 0
100038 0.5 0
100041 0.0 0
100041 0.5 0
100041 1.0 0
100041 2.0 0
100041 3.0 0
100041 3.5 0
100083 0.0 0
正如您所看到的，并不是所有的
浏览 0提问于2017-11-20得票数 1
3回答
我有一个数据框架，比如：
TOTAL | Name
3232 Jane
382 Jack
8291 Jones
我想在数据帧中创建一个新缩放的列，名为SIZE，其中SIZE是一个介于5和50之间的数字。
例如：
TOTAL | Name | SIZE
3232 Jane 24.413
382 Jack 10
8291 Jones 50
我试过了
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd
scaler=MinMaxScaler(feature
浏览 1提问于2018-04-26得票数 10
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我的数据帧包含一个分类特征'Street‘，它可以接受两个可能的值'Grvl’或'Pave‘中的一个。我正在尝试在拟合ML算法之前将这个分类特征转换为数值。我的代码如下所示
dataset['Street']=dataset['Street'].map({'Grvl':0,'Pave':1}).astype(int)
我已经用数据帧中出现次数最多的值填充了缺少的值
dataset['Street'].isnull().sum()
我收到以下错误
ValueError
浏览 6提问于2017-07-25得票数 1
这个问题可能已经在任何地方得到了回答，但是我是R的新手，在寻找了几个小时的解决方案后，我没有找到任何东西，所以我提前为一个可能多余的问题道歉。 我有一个由3列和超过10.000行组成的数据帧。列有时间、速度和加速度。我想要做的是只选择那些速度等于3、3.2、3.4或3.6的行...直到出现在该特定数据帧中的速度的最大值(想象最大值是10.3。因此，我想要过滤的最后一个值将是10.2)。但是，这个最大值在未来的数据帧中会有所不同(这是来自具有特定最大速度的足球运动员的数据)。 我的数据框名为"ASdata“，我想创建另一个名为"ASdata_only”的数据框，其中只包含速度为
浏览 19提问于2021-11-22得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在尝试绘制一个数据帧，其中x轴作为月份，y轴作为交易额。amount列的最大值约为8,000。
由于大约有12,000条记录，因此每天都有多个交易。
代码
s = sns.FacetGrid(df_time[df_time['movement']=='credit'],row='month',height=5,aspect=1.8)
s.map(sns.lineplot,'day','amount')
s.fig.subplots_adjust(top=0.95)
s.fig.suptitle('Tra
浏览 2提问于2020-07-24得票数 1
1回答
我有一个用逗号分隔的csv文件，每行有215列。文件非常大，我使用pandas dataframe pd.read_csv()和块来读取数据。文件中的一行有214列，而不是215列，但dataframe读取数据时将NaN应用于最后一列。 有没有办法在pandas dataframe中标识此行，因为我更喜欢dataframe而不是csv_reader。 注意:最后一列也可以为null，因此按等于null的最后一列过滤数据帧将不起作用
浏览 19提问于2020-09-30得票数 0
我想从系列中构建一个矩阵，但在此之前，我必须对这些系列进行重新采样。但是，为了避免使用replace(np.nan, 0.0)两次处理整个矩阵，我希望将数据帧附加到收集数据帧，然后在一次遍历中删除NaN值。
因此，不是
user_activities = user.groupby(["DOC_ACC_DT", "DOC_ACTV_CD"]).agg("sum")["SUM_DOC_CNT"].unstack().resample("1D").replace(np.nan, 0)
df = df.append(use
浏览 5提问于2016-09-14得票数 12
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我有一个熊猫数据框架，如下所示。 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A':[1,2,3],
'B':[100,300,500],
'C':list('abc')
})
print(df)
A B C
0 1 100 a
1 2 300 b
2 3 500 c 我想要使整个数据帧标准化。由于列C不是编号列，我所做的如下所示(即首先删除C，
浏览 19提问于2020-06-22得票数 1
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1回答
我有两个数据帧: df1、df2
name gender
John 1
David 1
Lilly 0
Young 0
Lisa 0
Wang 1
name gender
Andy 1
Lilly 1
Wang 0
Mina 0
John 0
Claire 1
这两个数据帧都是名称-性别对。我试图在两个数据帧中检测相同的名称但分配不同的性别(例如，df1中的Lilly被分配0，而df2中的Lilly被分配1)。我想打印一个数据帧只显示这一点。
我用的是代码
浏览 0提问于2020-07-28得票数 0
1回答
我有一个csv文件，如下所示：
"06/09/2013 14:08:34.930","7.2680542849633447","1.6151231744362988","0","0","21","1546964992","15.772567829158248","1577332736","8360","21.400382061280961","0","15","0",
浏览 2提问于2013-08-11得票数 0
我目前在Pandas中有5个数据帧: a，b，c，d和e。每个文件都有一个'time‘列，我希望只提取'time’= 0的行。 我所知道的最直接的方法是简单地子集，例如： a_base = a[a['time']==0] 然而，我正在寻找一种更好的方法，而不是为每个数据帧复制同一行5次。循环遍历数据帧名称的数组意味着每次都必须创建一个新的变量。有没有一种更好的方法，用更少的代码行来做到这一点？
浏览 60提问于2021-08-19得票数 0
我有以下一天发生的销售数量的时间序列数据集作为pandas数据框架。
date, sales
20161224,5
20161225,2
20161227,4
20161231,8
现在，如果我必须在这里包含丢失的数据点(即，丢失的日期)和一个常量值(零)，并想让它看起来像下面这样，我如何使用Pandas高效地执行此操作(假设数据帧为~50MB)。
date, sales
20161224,5
20161225,2
20161226,0**
20161227,4
20161228,0**
20161229,0**
20161231,8
**缺少添加到数据框中的行。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 5提问于2017-01-10得票数 1
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3回答
我正在尝试将Pandas数据帧写入分区文件：
df.to_parquet('output.parquet', engine='pyarrow', partition_cols = ['partone', 'partwo'])
TypeError: __cinit__() got an unexpected keyword argument 'partition_cols'
从文档中，我预计partition_cols将作为kwargs传递给pyarrow库。如何使用pandas将分区文件写入本地磁盘？
浏览 3提问于2018-10-23得票数 5
3回答
我有一个熊猫数据框 import pandas as pd
country = ['US', 'US', 'US', 'UK', 'UK', 'Canada', 'Canada', "Mexico"]
rating = [0, 2, 1, 4, 3, 1, 0, 1]
count = [1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 1]
df = pd.DataFrame(list(zip(country,rating, count)), columns
浏览 30提问于2021-07-29得票数 0
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1回答
所以我有一个方程，我必须使V**2=((k*( the ))/T)*0.5(Y2-Y1)**2最大化，而Y2和Y1是数据的平均值。T是数据点的总数。准确地说，k标志着数据的断点，它将数据分割成两部分，从而导致了第一部分Y1和第二部分Y2的平均值。在具有日期时间索引的数据帧(案例)中给出数据。到目前为止，在这里您可以看到我的代码：
def obj(k):
Y1=cases[' New_cases'].iloc[:k+1].mean()
Y2=cases[' New_cases'].iloc[k+1:].mean()
return (
浏览 0提问于2020-10-16得票数 0
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我想使用read_sql_table()使用SQLAlchemy和Pandas将表从Posgresql数据库读取到Pandas数据帧中。对数据库的SQL查询类似于： SELECT col1,col2 FROM my_table WHERE col1=='value' 我尝试使用以下代码从表中获取Pandas数据帧： from sqlalchemy import create_engine
db_uri = environ.get('SQLALCHEMY_DATABASE_URI')
engine = create_engine(db_uri, echo=Tru
浏览 23提问于2021-06-14得票数 0
我查看了pandas文档，有几个选项可以将数据导入pandas数据帧。当涉及到导入文本文件时，常见的方法似乎是导入csv文件。
我要使用的数据是格式如下的日志文件：
timestamp=2018-09-08T11:11:58.362028|head1=value|head2=value|head3=value
timestamp=2018-09-08T11:15:25.860244|head1=value|head2=value|head3=value
我只需要将这些元素中的一部分导入到数据时间框架中，比如说时间戳、head1和head3。
在csv表示法中，数据帧将如下所示：
timesta
浏览 14提问于2018-09-09得票数 1
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我在MongoDB中有一个现有的数据，其中主键设置为'date‘，其中有几个字段。 我想在MongoDB中的现有数据中插入一个带有新字段(列)的新pandas数据帧，连接两个数据帧上的'date‘字段。 例如，假设这是我的日期中的数据帧A(当从MongoDB调用数据时，我用‘MongoDB’字段设置了索引) ? 这是我要插入到MongoDB的新数据帧B ? 这是带有新字段( 'std_50_3000window'，'std_50_300window'，'std_50_500window‘添加在'date’索引上的
浏览 85提问于2020-07-11得票数 0
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假设数据帧如下： import pandas as pd
data = {'Name': ['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],
'Height of Person': [5.1, 6.2, 5.1, 5.2],
'Qualification': ['Msc', 'MA', 'Msc', 'Msc'],
'Country is&
浏览 46提问于2021-09-01得票数 0
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我只需要将pandas数据帧中的特定行输出到CSV文件。换句话说，输出只需要X行中的数据，用逗号分隔的一行中，不需要其他任何数据。我在使用to_CSV时遇到的问题是，我找不到一种只处理数据的方法；我总是收到包含列计数的额外行。
data.to_csv(filename, index=False)
给出
0,1,2,3,4,5
X,Y,Z,A,B,C
第一行只是一个列计数，是数据帧的一部分，而不是数据。我只需要数据。有没有什么方法可以简单地做到这一点，或者我是否需要跳出pandas，在python中进一步操作数据？
注意:前面的示例只有1行数据，但如果也有选择行的语法就更好了。
浏览 0提问于2016-11-04得票数 3
回答已采纳
嗨，我有一个带有pandas数据帧属性的类。我如何编码成json，这样pandas的dataframe属性也能被正确序列化？
class MachineObject(dict):
def __init__(self, *args, **kwargs):
self._MachineName = ''
self._propsDataFrame = None # Pandas dataframe
我是这样序列化的：
print(json.dumps(machine_objects[0].__dict__))
但这给了我错误：
Ty
浏览 2提问于2021-04-10得票数 0
当我试图找到分组数据帧的最大值时，我得到了下面的错误。我在这个数据框中有几十列，我知道有一列或更多列导致了这个问题。但我不知道是哪一个。请不要强迫我去解决这个问题。
什么数据类型会导致此问题？是什么导致断言错误为空？
原始代码：
preclin.groupby(['StudyLocation', 'StudyID',
'ProductLotNo', 'ProductLotNoDetails',
'Do
浏览 20提问于2020-05-07得票数 0
我直接从数据库中获取数据，大约有5-1200万的数据。当我尝试将其转换为pandas数据帧以进行分析时。由于音量太大，它总是崩溃。 举个例子 df1 = spark.sql("select * from database.table")
sample = df1.toPandas() ## this is where it wont execute 我读到有人建议使用dask和chunksize。但这是作为csv读取，然后转换为数据帧，否则我将直接从数据库获取。有没有一种有效的方法可以在很短的时间内将这些数据加载为pandas数据帧？
浏览 7提问于2020-06-22得票数 0
我是数据分析的新手，正在寻找帮助。我正在使用python从头开始创建我的Knn算法。我需要将我的数据帧中的一列字符串转换为浮点数。我正在使用python 2。这是数据帧的外观。 sepal_length sepal_width petal_length petal_width CLASS_LABEL
0 6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor
1 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor
2
浏览 17提问于2019-01-20得票数 1
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我想按特定的数据周期过滤数据帧，如下面的代码所示。
df2 = df2['Dates'].between_time(pandas.to_datetime('5/13/2015 8:41'), pandas.to_datetime('5/13/2015 8:55'))[['Dates','Category']]
但收到错误'TypeError:索引必须为DatetimeIndex‘这是数据帧
我试过了
df2 = pandas.read_csv(path2，parse_dates=)
类似于来自其他帖子的响
浏览 2提问于2017-10-05得票数 5
1回答
我想做的是以下程序：
从网络摄像头上拿个框架。
用H264编码器对其进行编码。
用我自己的“协议”创建一个带有该框架的数据包，通过UDP发送它。
接收并解码它..。
这将是一场直播。
我只需要第二步的帮助。我正在用AForge框架检索相机图像。
我不想写帧文件，然后解码他们，这将是非常缓慢的，我想。
我想处理内存中的编码帧，然后创建要发送的数据包。
我需要使用开源编码器。已经尝试过使用x264，如下所示
但是它似乎只在Linux上起作用，或者至少在我看到用visual c++ 2010编译示例时看到了50个错误之后，我就这样想了。
在写这篇文章之前，我已经做了很多研究
浏览 0提问于2012-03-03得票数 1
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我已经阅读了将csv文件加载到pandas数据帧中，并希望对该数据帧进行一些简单的操作。我不知道如何根据从原始数据框中选择的列来创建新的数据框。我的尝试是：
names = ['A','B','C','D']
dataset = pandas.read_csv('file.csv', names=names)
new_dataset = dataset['A','D']
我想用原始数据帧中的列A和D创建一个新的数据帧。
浏览 1提问于2017-07-11得票数 24
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所以我的问题在于准备一个DataFrame来创建一个使用pandas和seaborn的热图。我的问题是，在将从对象到整数的所有内容都转换为整数时，是否需要保持掩码值为NaN，这样我就可以像sns.heatmap(df，NaN = df.isnull())那样绘制它。
到目前为止，我所做的是将数据输入到我创建的一个新的DataFrame中，它在创建时看起来像这样()。
然后，我使用如下代码将值插入到新的DataFrame中：
start = 16
end = start + 10
dates = range(start,end)
for d in dates:
str(d)
fo
浏览 0提问于2019-04-25得票数 0
我有一个可以通过以下方式生成的数据帧： import pandas as pd
data = [['tom', 10, '20190202',5], ['nick', 15,'20190202',7], ['juli', 16,'20190203',8],
['tom', 17,'20190204',6], ['tom', 10,'20190204',9], ['nick', 15,'20190
浏览 47提问于2020-01-07得票数 1
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1回答
NaN值未替换到dask数据帧中
、、、、
我正在尝试使用以下代码将dask数据帧转换为pandas数据帧： import dask.dataframe as dd
uri = "mysql+pymysql://myUser:myPassword@myHost:myPort/myDatabase"
dataframe = dd.read_sql_table("myTable", uri, "id", columns=["id", "name", "type_id"])
df = dataframe.fillna(0)
print(len(d
浏览 33提问于2021-10-06得票数 0
1回答
我正在尝试获取pandas中数据帧中元素的索引值。我从数据库中获取两个值(日期和价格)，并使用pandas放入dataframe。我找到了如何找到价格的最小和最大值，但是对于那些我想知道的值，打印出来是哪一天。我试着使用numpy where函数，但我无法理解它。我很抱歉。这是我的代码。谢谢。。
import sqlite3
import pandas as pd
import numpy as np
conn = sqlite3.connect('price_daily.sqlite')
cur = conn.cursor()
tables_prices='
浏览 8提问于2018-02-19得票数 1
pandas数据帧有4列： df.columns = ['col1', 'col2', 'question', 'answer'] 如何根据满足第一列的标准对数据帧进行索引，从而为'answer'列的单个条目编制索引？ 即： df['col1'=='apple' and 'col2'=='guitar'].answer
浏览 10提问于2021-01-11得票数 0
我们渲染一个没有阴影/灯光/透明度/等等-纯色顶点的世界。我们有一个360*360度的全景鱼眼相机。我们的分辨率约为200*200 RGB像素。我们希望在给定的帧上获得所有独特的颜色。用OpenGL做这件事最快的方法是什么？
浏览 0提问于2013-03-23得票数 0
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1回答
我有一个用xarray读取的NetCDF数据文件。
import pandas as pd
import xarray as xr
import numpy as np
dataDIR = myNetCDFdatafile
DS = xr.open_dataset(dataDIR)
DS
显示数据集的结构：
如你所见。时间是int32型的。这个整数表示自1970-01-01年以来秒的时间戳.这个时间戳的时间间隔不是相等的。
如何将其转换为日期时间类型？
如果我试着用粗野的方式
DS.time = DS.time.astype('datetime64')
我确实得到了
浏览 5提问于2022-09-26得票数 0
假设有一个形状为(4000,13)的数据帧。假设数据帧“str_labels”中可能有"|“值。如何通过删除所有包含字符串值"|“的行(全部13列)来对pandas数据帧进行排序。示例： list(dataframe["str_labels"])=["abcd","aaa","op|gg","iku | gv"]
filtered_out = ["abcd", "aaa"] ## example code
dataframe["|" not in d
浏览 13提问于2020-10-28得票数 0
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