采样Pandas Dataframe的最快方法？
在采样Pandas Dataframe时，可以使用以下方法来提高采样速度：
- 使用
.sample()方法：Pandas提供了.sample()方法来对Dataframe进行随机采样。可以通过指定n参数来指定采样的行数，或者通过frac参数来指定采样的比例。例如，df.sample(n=100)将随机采样100行数据。 - 使用
.iloc[]方法：.iloc[]方法可以通过索引位置来采样Dataframe。可以通过指定需要采样的行的索引位置来实现采样。例如，df.iloc[indices]将采样指定索引位置的行。 - 使用
.query()方法：.query()方法可以通过条件表达式来筛选Dataframe，并进行采样。可以通过指定条件表达式来实现采样。例如，df.query('column_name > 0')将采样满足条件的行。 - 使用
.numpy.random.choice()方法：可以使用NumPy的.random.choice()方法来实现采样。该方法可以从给定的一维数组或整数中进行随机采样。例如，df.iloc[np.random.choice(df.index, size=100, replace=False)]将随机采样100行数据。
以上方法都可以有效地进行Dataframe采样，并根据需求进行调整。在实际应用中，可以根据数据量和采样需求选择最适合的方法。
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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
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
我想尽可能高效地绘制一个pandas.DataFrame的引导示例。将内置iloc与整数列表一起使用似乎很慢：
import pandas
import numpy as np
# Generate some data
n = 5000
values = np.random.uniform(size=(n, 5))
# Construct a pandas.DataFrame
columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df = pandas.DataFrame(values, colu
浏览 45提问于2015-07-19得票数 25
1回答
我正在尝试重采样一个非常简单的数据格式，但只有以下例外情况才会失败：
TypeError:只对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但有一个“索引”实例
我读了熊猫API文档，看了几十个例子，我不知道自己做错了什么。
# %%
import pandas as pd
print(f"pandas version: {pd.__version__}\n\n")
data = pd.DataFrame({"created": ['2019-03-07T11:01:07.361+0000',
浏览 3提问于2019-09-20得票数 1
回答已采纳
我试图通过使用来自scikit learn的函数将我的数据集分割为训练集和测试集，但我得到了这个错误：
In [1]: y.iloc[:,0].value_counts()
Out[1]:
M2 38
M1 35
M4 29
M5 15
M0 15
M3 15
In [2]: xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X, y, test_size=1/3, random_state=85, stratify=y)
Out[2]:
Traceback (most recent call last):
浏览 0提问于2017-04-03得票数 10
我使用pandas写了一个函数来对数据进行下采样，但是我的一些数据集不适合内存，所以我想用dask尝试一下，这是我现在拥有的工作代码： def sample_df(df,target_column = "target",positive_percentage = 35,index_col="index"):
"""
Takes as input a data frame with imbalanced records, e.g. x% of positive cases, and returns
a datafr
浏览 12提问于2020-01-03得票数 1
3回答
我有一个Pandas DataFrame，其中一个列中有一个整数列表。我想要访问这个列表中的各个元素。我已经找到了一种方法，可以使用tolist()并将其转换回DataFrame，但我想知道是否有更简单/更好的方法。在本例中，我将列A添加到列B中列表的中间元素。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A' : (1,2,3), 'B': ([0,1,2],[3,4,5,],[6,7,8])})
df['C'] = df['A'] + pd.DataFrame(df['B']
浏览 2提问于2016-06-29得票数 6
我希望将以下<'pandas.tseries.resample.DatetimeIndexResampler'>类型的对象转换为pandas DataFrame对象(<'pandas.core.frame.DataFrame'>)。但是，我在pandas文档中找不到允许我这样做的相关函数。
数据采用以下形式：
M30
Date
2016-02-29 -61.187699
2016-03-31 -60.869565
2016-04-30 -61.717922
201
浏览 16提问于2016-09-06得票数 4
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我有一个pandas DataFrame，它在其中一个字段中包含一个以竖线分隔的字符串。我已经将它拆分为apply中的一个列表，并将其添加到DataFrame中。以竖线分隔的字符串中的值的数量和内容各不相同。
df = DataFrame([{'wibble': 'a', 'pipestring': 'aa|aaa|aaa'},
{'wibble': 'b', 'pipestring': 'bb|bbbb|bbb|bbbbbb'}])
df['pi
浏览 1提问于2013-03-13得票数 1
回答已采纳
拥有这个DataFrame：
import pandas
dates = pandas.date_range('2016-01-01', periods=5, freq='H')
s = pandas.Series([0, 1, 2, 3, 4], index=dates)
df = pandas.DataFrame([(1, 2, s, 8)], columns=['a', 'b', 'foo', 'bar'])
df.set_index(['a', 'b'],
浏览 1提问于2016-06-01得票数 8
回答已采纳
2回答
Date
2013-11-30 30
2013-12-31 40
2014-01-31 50
2014-02-28 10
2014-03-31 20
2014-04-30 30
2014-05-31 80
2014-06-30 90
2014-07-31 10
df = pandas.Dataframe()
假设我有一个Dataframe，如上面所示。我怎样才能把每三个月的月份平均下来。并将其作为一个列表返回。
lst[0] = (30 + 40 + 50)/3
lst[1] = (10 + 20 + 30)/3
lst[2] = (90
浏览 2提问于2016-06-21得票数 1
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1回答
这是一个在xarray和pandas中重采样时间序列的MWE。10Min重采样在xarray中需要6.8秒，在pandas中需要0.003秒。有什么方法可以让x数组中的Pandas速度提高吗？熊猫的重采样似乎独立于这个时期，而x阵列则随着时间的推移而变化。
import numpy as np
import xarray as xr
import pandas as pd
import time
def make_ds(freq):
size = 100000
times = pd.date_range('2000-01-01', periods=size,
浏览 9提问于2020-10-09得票数 0
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1回答
我在使用sklearn计算python中的轮廓系数时遇到了问题。下面是我的代码：
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import *
iris = datasets.load_iris()
X = pd.DataFrame(iris.data, columns = col)
y = pd.DataFrame(iris.target,columns = ['cluster'])
s = silhouette_score(X, y, metric='euclidean',sample_size=int
浏览 1提问于2013-12-04得票数 7
回答已采纳
我有一些带NaNs的熊猫DataFrame。如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
raw_data={'A':{1:2,2:3,3:4},'B':{1:np.nan,2:44,3:np.nan}}
data=pd.DataFrame(raw_data)
>>> data
A B
1 2 NaN
2 3 44
3 4 NaN
现在，我想做一个字典，同时删除NaNs。结果应该如下所示：
{'A': {1: 2, 2: 3, 3: 4}, 'B':
浏览 8提问于2014-09-25得票数 34
我有一个包含实例的数据集D的Pandas DataFrame，这些实例都有一些连续值x。x是以某种方式分布的，比如说均匀分布，可以是任何东西。 我想从D中提取n样本，对于这些样本，x有一个我可以抽样或近似的目标分布。这来自一个数据集，这里我只是采用正态分布。 如何从D中采样实例，使x在样本中的分布等于/类似于我指定的任意分布？ 现在，我采样值x，子集D，这样它就包含了所有的x +- eps和其中的样本。但当数据集变得更大时，这是相当慢的。人们肯定想出了一个更好的解决方案。也许解决方案已经很好了，但是可以更有效地实现吗？ 我可以将x拆分成几个层，这样会更快，但是有没有解决方案呢？ 我当前的代码
浏览 35提问于2020-09-04得票数 5
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3回答
是否有任何有效的方法将Pandas列名连接到它的值。我想在我所有的DataFrame值前加上它们的列名。
在大型数据集上，我当前的方法非常慢：
import pandas as pd
# test data
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO('''date value data
01/01/2019 30 data1
01/01/2019 40 data2
02/01/2019 20 data1
02/01/2019 10 data2'''), sep=' ')
# slow meth
浏览 4提问于2020-01-09得票数 2
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我有220 GB的数据。我已经将其作为两列读取到spark dataframe中: JournalID和Text。现在，我的数据帧中缺少27行。
使用NGram类，我在dataframe中添加了另外两个列Unigram和Bigram，其中包含文本列中的单字和双字。然后，我使用一元和二元语法列上的pyspark的TF和IDF类计算TFIDF，并将其作为另一列添加到dataframe中。
现在我为dataframe中的每一行都有了journalID和TFIDF vector。我想将支持向量机应用于所有类型的核，以TFIDF向量作为特征，以JournalID作为标签。由于多类支持向量机不存在于pys
浏览 1提问于2018-12-17得票数 0
1回答
我正在做脑瘤的分类工作。该数据集由来自不同角度的脑图像组成，带有肿瘤位置的边界和掩膜。我已经裁剪了包含肿瘤的矩形，因为图像的其他部分是无关的，并且由于拍摄图像的不同角度而不同。现在，我得到了一系列肿瘤的图像，每个图像都属于3个可能的肿瘤病例中的1个。但为了训练这些数据进行分类，我需要让2d图像阵列具有均匀的形状。 可能的方法： 1)将每个图像裁剪为固定大小(例如100x100)。但这会导致数据丢失，而且根据肿瘤在图像中的位置，我可能会因为到达图像的边缘而面临不均匀的裁剪。 2)将图像填充到固定形状，大于最大的裁剪图像形状(例如350x350)。但这又会在数据中引入噪声，我不确定如何才能在矩形
浏览 52提问于2019-01-27得票数 1
回答已采纳
我想使用Pandas，因为我正在处理皮秒精度的模拟数据。由于数据集不是等距离采样的，所以我想使用Pandas中提供的重采样功能。 据我所知，我需要使用time As datetime数据类型。numpy datetime64数据类型似乎支持皮秒分辨率，但Panda使用ns分辨率。 有没有办法克服这个问题？或者我可以使用非datetime类型的列(例如，普通浮点型)作为pandas.DataFrame.resample的索引
浏览 24提问于2019-09-26得票数 2
我有一个熊猫数据框，看起来是这样的：
import pandas as pd
df= pd.DataFrame({'Date':['2016-12-31','2018-12-31','2017-06-30','2019-06-30',],'Business':['FRC','FICC','FRC','FICC']\
,'Amount':[10,100,20,200]})
df
Amoun
浏览 5提问于2018-01-17得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试通过读取由'#####‘5哈希分隔的csv文件来创建DataFrame
代码是：
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('D:\temp.csv',sep='#####',engine='python')
res = df.compute()
错误是：
dask.async.ValueError:
Dask dataframe inspected the first 1,000 rows of your csv file to guess the
data types of y
浏览 2提问于2015-12-14得票数 4
1回答
我的意思是，Pandas的设计方式，所有的Pandas时间序列函数都是建立在这个假设之上的吗？
几周前，我正在试验，它似乎希望日期时间在索引中。
给出这样的数据：
df = pd.DataFrame({'date' : ['23/10/2017', '24/10/2017', '25/10/2017','26/10/2017','27/10/2017'], 'dax-close' : [13003.14, 13013.19, 12953.41,13133.28,13217.54]})
浏览 3提问于2017-10-30得票数 1
回答已采纳
我有一个很大的数据集，我想在一个IPython笔记本中绘制。
我使用.csv将~0.5GB的DataFrame文件读取到Pandas DataFrame中，这大约需要2分钟。然后我试着绘制这些数据。
data = pd.read_csv('large.csv')
output_notebook()
p1 = figure()
p1.circle(data.index, data['myDataset'])
show(p1)
我的浏览器旋转，没有显示任何情节。我尝试了以下几点：
output_file()而不是output_notebook()
使用Col
浏览 3提问于2015-12-20得票数 9
1回答
我有一个非常简单的问题，我不能在潘达斯解决。首先，我有一个dataframe，用这个dataframe我想应用一些功能。我想重复多次，并在一个新的更大的dataframe中构建/堆栈操作的结果。我在考虑用for循环来完成这个任务。下面是一个我无法工作的简化示例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=list('ABCD'))
large_df = df*0
for i in range(1,10):
df_new = df*i
large_df= pd.c
浏览 3提问于2014-03-21得票数 4
回答已采纳
1回答
是否有一种更短或更优雅的方式来按年将时间序列转到熊猫身上？下面的代码实现了我想要的结果，但是我想知道是否有更好的方法来实现这一点：
import pandas
import numpy
daterange = pandas.date_range(start='2000-01-01', end='2017-12-31', freq='10T')
# generate a fake timeseries of measured wind speeds from 2000 to 2017 in 10min intervals
wind_speed =
浏览 2提问于2018-01-03得票数 0
回答已采纳
我有一个大小为(1064, 10)的Pandas DataFrame，我想每14行洗牌一次，下面是我的代码：
import numpy as np
import scipy
import sklearn
import pandas as pd
dataset = pd.read_excel('/content/drive/MyDrive/melangev2.xlsx')
df = pd.DataFrame({})
for i in list(range(76)): # i \in {0,1,2,...,75}
df.append(dataset.iloc[14*i:
浏览 0提问于2021-10-11得票数 0
我试图使用Pandas从一个相当大的数据集的一分钟数据中计算每小时的平均值。我的数据集存储为.csv，如下所示：
,timestamp_local,pm25
0,5/30/2022 16:59,2.2802
1,5/30/2022 16:58,2.7055
2,5/30/2022 16:57,1.6602
3,5/30/2022 16:56,1.5924
4,5/30/2022 16:55,2.2792
5,5/30/2022 16:54,2.2219
我尝试将.csv文件读取为Pandas DataFrame，然后将每小时的方法存储在一个新的DataFrame中，然后导出：
import p
浏览 11提问于2022-07-21得票数 0
回答已采纳
熊猫为DataFrame和名为resample的时间序列提供了一个方法。
请参阅
和
此方法有一个名为rule的参数。
因此，我们可以这样做(用2小时的采样周期重采样)：
ts2 = ts.resample('2H', how='mean')
我正在寻找一种将这个'2H'字符串参数转换为Pandas pd.tseries.offsets的方法
(因为
In [10]: ts2.index.freq
Out[10]: <2 * Hours>
和
In [11]: type(ts2.index.freq)
Out[11]: pandas.
浏览 4提问于2014-11-15得票数 0
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1回答
我想使用熊猫的功能，但有一个标准，不分组或过滤数据。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=5, size=(10000, 2)),columns=['a', 'b'])
print df.sample(n=100)
这将对100行进行示例，但是如果我想要示例包含df['a']中1的0到50行的50行，该怎么办？
浏览 3提问于2017-11-22得票数 3
回答已采纳
5回答
我试图用Pandas读取一个相当大的CSV文件，并将其分成两个随机块，其中一个是10%的数据，另一个是90%的数据。
这是我目前的尝试：
rows = data.index
row_count = len(rows)
random.shuffle(list(rows))
data.reindex(rows)
training_data = data[row_count // 10:]
testing_data = data[:row_count // 10]
由于某些原因，当我尝试在支持向量机分类器中使用这些生成的DataFrame对象之一时，sklearn抛出此错误：
IndexErro
浏览 0提问于2012-08-30得票数 69
回答已采纳
我试图根据列中的条件在DataFrame中重复行值。如果列中的值更改为1，那么我想重复A、B和C列中的值，直到下一个更改= 1为止。
index = pandas.date_range('20000131', periods=5)
columns = ['A', 'B', 'C', 'Change']
data = {'A': pandas.Series([False, True, False, True, False], index=index)
, 'B': panda
浏览 1提问于2014-06-14得票数 3
回答已采纳
3回答
我想按日期迭代数据轴的长轴日期。
示例：
tdf = df.ix[date]
我遇到的问题是，df.ix返回的类型发生了变化，给我留下了三种可能的情况
如果tdf中不存在日期，则引发错误：KeyError: 1394755200000000000
如果tdf中只有一项：print type(tdf)返回<class 'pandas.core.series.Series'>
如果tdf中有多个项：print type(tdf)返回<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
浏览 1提问于2014-04-30得票数 3
回答已采纳
假设我有以下数据。
import pandas as pd
data = {
'home': ['team1', 'team2', 'team3', 'team2'],
'away': ['team2', 'team3', 'team1', 'team1']
}
df = pd.DataFrame(data)
如何计算每个元素(团队)在两列中出现的时间？预期结果是
team1 3
team2 3
team3
浏览 10提问于2021-12-13得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个数据框架，其中有股票在每个月底的收盘价。我如何聚合这些数据，以便获得每年的收盘价。 示例数据： ? 我有以下代码 import pandas as pd
data = pd.read_csv("historical_data.csv")
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
df.index = pd.to_datetim
浏览 28提问于2020-10-10得票数 1
回答已采纳
我正在尝试在pandas数据帧中查找匹配值。一旦找到匹配项，我就想对数据帧的行执行一些操作。
目前，我正在使用以下代码：
import pandas as pd
d = {'child_id': [1, 2,5,4], 'parent_id': [3, 4,2,3], 'content': ["a","b","c","d"]}
df = pd.DataFrame(data=d)
for i in range(len(df)):
for j in ran
浏览 0提问于2019-03-31得票数 1
我有一个DataFrame，它有许多字符串列和datetime列。我想适当地使用熊猫df.resample()重新整理datetime列。例如，我的数据看起来如下：
from pandas import *
import numpy as np
df = DataFrame({
'username' : ["bob","bob","nancy"],
'session' : ["one","two","three"],
'timestamp' : [n
浏览 3提问于2013-12-26得票数 0
回答已采纳
2回答
将月底数据分成几个星期
、、、、
想把每月的数据分成几周。下面是尝试过的代码：
import pandas as pd
import datetime
d = {'By' : pd.Series(pd.date_range('20171030', periods=2, freq='M')),
'Qty': pd.Series([100,200], index=range(2))}
df = pd.DataFrame(d)
df.resample('W').sum()
...gives me
仅在DatetimeIndex、Timede
浏览 0提问于2017-10-04得票数 0
2回答
我有一个如下格式的Pandas数据帧：
ID|Date|Values
1234|2021-01-01|{"Reason":"Change", "New Value":"Segment 2", "Old Value":"Segment 1"}
我想解析values列并创建一个新的dataframe：
ID|Date|Old|New
值的顺序有时是不同的。如何在Python中提取这些值？
浏览 0提问于2021-06-03得票数 0
7回答
我有一系列的清单
import pandas as pd
s = pd.Series([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
我想要一个DataFrame，每个列都有一个列表。
from_items，from_records，DataFrame Series.to_frame似乎都不起作用。
怎么做？
浏览 21提问于2017-08-27得票数 31
回答已采纳
我使用pandas.DataFrame.resample重采样一个带有时间戳索引的分组Pandas dataframe。
在其中一列中，我希望重采样，以便选择最常用的值。目前，我只成功地使用了NumPy函数，如np.max或np.sum等。
#generate test dataframe
data = np.random.randint(0,10,(366,2))
index = pd.date_range(start=pd.Timestamp('1-Dec-2012'), periods=366, unit='D')
test = pd.DataFrame(
浏览 4提问于2016-04-06得票数 5
回答已采纳
假设我有一个使用pandas.dataframe的列，如下所示：
id available_fruits
1 ['apple', 'banana']
1 []
2 ['apple', 'tomato']
1 ['banana']
2 ['kiwi']
我想要创建没有重复的all_available_fruits列表，应该是['apple', 'banana', 'kiwi', 'tomato']。
换句话
浏览 17提问于2017-08-03得票数 3
回答已采纳
1回答
实际问题
在这个小例子中，我尝试每周重新整理一只熊猫的数据：
import datetime
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{
'A' : datetime.datetime.now() - datetime.datetime.now(),
'B' : 2
},{
'A' : datetime.datetime.now() - datetime.datetime.now(),
'B' : 3
}])
df = df.set_index('A
浏览 0提问于2016-04-14得票数 3
1回答
有很多关于这个主题的帖子。我看了一遍，没有找到我的问题的答案： 我正在做一个熊猫时间序列DataFrame。DataFrame数据是以每日时间范围为单位的，我通过pandas库的resample()函数将其聚合到每周时间范围，如下所示。 daily_df = #daily time series dataframe
def aggregate(daily_df, frequency):
weekly_df = daily_df.resample(frequency, on='date').agg({'open':'first',&#
浏览 16提问于2021-01-20得票数 1
5回答
我在pandas中有两个DataFrames，试图合并它们。但是熊猫一直在改变顺序。我试过设置索引，重置它们，无论我做什么，我都不能得到返回的输出，使行的顺序相同。有什么窍门吗？注意，我们从贷款顺序'a，b，c‘开始，但在合并之后，它是’a，c，b‘。
import pandas
loans = [ 'a', 'b', 'c' ]
states = [ 'OR', 'CA', 'OR' ]
x = pandas.DataFrame({ 'loan' : loans,
浏览 0提问于2013-11-26得票数 34
1回答
你们好，我需要你们的智慧 我仍然是python和pandas的新手，我希望实现以下目标。 df = pd.DataFrame({'code': [125, 265, 128,368,4682,12,26,12,36,46,1,2,1,3,6], 'parent': [12,26,12,36,46,1,2,1,3,6,'a','b','a','c','f'], 'name':['unknow','unknow','unknow&
浏览 18提问于2020-12-18得票数 0
回答已采纳
我需要在本地机器上用Python语言将.parquet文件读取到Pandas DataFrame中，而不需要下载这些文件。拼图文件以分层目录结构存储在Azure blobs上。我正在做一些类似如下的事情，但我不确定如何继续： from azure.storage.blob import BlobServiceClient
blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connection_string)
blob_client = blob_service_client.get_blob_client(cont
浏览 21提问于2020-08-11得票数 3
5回答
熊猫真的很棒，但是我对从Pandas.DataFrame中检索值是多么的低效感到惊讶。在下面的玩具示例中，即使是DataFrame.iloc方法也比字典慢100多倍。
问题是:这里的教训是字典是查找价值的更好方法吗？是的，我明白他们就是为了这个而生的。但我只是想知道，关于DataFrame查找性能，我是否缺少一些东西。
我意识到这个问题更多的是“沉思”而不是“问”，但我会接受一个对此提供洞察力或观点的答案。谢谢。
import timeit
setup = '''
import numpy, pandas
df = pandas.DataFrame(numpy.zer
浏览 0提问于2014-02-28得票数 94
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我想将5分钟的间隔整合为1小时。有没有办法在熊猫身上做到这一点？类似于如何使用重采样来缩小和平均？我想要缩小比例，并使用5分钟数据返回每个1小时周期的积分。
import pandas as pd
np.random.seed(1234)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(300,4), columns=list('ABCD'), index=pd.date_range('2017-01-01 09:00:00', periods=300, freq='5min'))
df=df.resample('1h&
浏览 19提问于2017-02-07得票数 2
对于pandas DataFrame，我可以使用以下命令删除任何现有列
data.drop([col], axis=1)
如果我想删除几列，只要它们都存在于数据中，我可以使用以下命令一次删除它们
data.drop(list_of_cols, axis=1)
如果某些列不存在，我如何删除多个列。我想确保我的列表中的列都不在数据中。
有没有一种标准的方法来删除列的列表，而忽略那些不存在的列，而不是抛出KeyError。
浏览 29提问于2020-03-04得票数 1
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我有一个简单的json文件，我必须将其转换为panda datarame，然后再转换为csv。该文件中的一些示例记录如下： {
'11': ['A', 'fried', 'is', 'a', 'nice', 'companion', '.'],
'2': ['Let', 'the', 'things', 'happen', '.'],
浏览 16提问于2020-10-30得票数 0
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