Pandas Dataframe子集未按预期工作
Pandas是一个流行的Python数据分析库，提供了强大的数据结构和数据分析工具。其中最常用的数据结构是DataFrame，它类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。
当我们尝试对DataFrame进行子集操作时，有时候可能会遇到一些意外的结果。这可能是由于以下几个原因导致的：
- 语法错误：在进行子集操作时，可能会出现语法错误，比如使用了错误的索引或列名。在这种情况下，需要仔细检查代码并确保使用正确的语法。
- 逻辑错误：有时候我们期望的子集操作可能与实际情况不符。这可能是由于我们对数据的理解不准确或者对子集操作的逻辑有误。在这种情况下，需要重新审查数据和子集操作的逻辑，并进行必要的更正。
- 数据类型不匹配：DataFrame中的每一列可以有不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。在进行子集操作时，需要确保所选的列和数据类型是匹配的。如果数据类型不匹配，可能会导致意外的结果。
- 缺失值处理：DataFrame中可能存在缺失值，即空值或NaN。在进行子集操作时，需要考虑如何处理这些缺失值。可以选择删除包含缺失值的行或列，或者使用填充方法来填充缺失值。
为了更好地理解和解决Pandas DataFrame子集未按预期工作的问题，可以参考以下步骤：
- 检查代码：仔细检查子集操作的代码，确保语法正确，并使用正确的索引或列名。
- 确认逻辑：审查数据和子集操作的逻辑，确保与预期一致。可以使用打印语句或调试工具来跟踪代码执行过程，以便更好地理解问题所在。
- 检查数据类型：确认所选的列和数据类型是匹配的。可以使用DataFrame的dtypes属性来查看每一列的数据类型，并进行必要的类型转换。
- 处理缺失值：根据实际需求，选择适当的缺失值处理方法。可以使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列，或者使用fillna()函数填充缺失值。
如果以上步骤仍然无法解决问题，可以参考Pandas官方文档、在线教程或社区论坛，以获取更多关于DataFrame子集操作的帮助和指导。
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3回答
这个看似简单的练习让我抓狂了，我敢肯定这是我看不到的简单的东西。
假设我有一个数据帧
datas = pd.DataFrame({'age':[10,20,30],
'name':['John','Mark','Lisa']})
我现在想使用名称'Mark‘来子集数据帧，所以我这样做了：
if (datas['name']=='Mark').any():
datas.loc[datas['n
浏览 12提问于2020-05-13得票数 1
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在玩具例子dataFrame中有2组坐标: x，y和ex，ey。
d = {'x': [1, 2, 3, 4], 'y': [3, 3, 3, 3], 'ex': [1, 2, 3, 4], 'ey': [6, 6, 6, 6]}
toy = pd.DataFrame(data=d)
每组都需要先绘制分散图，然后用一条线连接起来。
plt.scatter(toy['x'],toy['y'], color='b')
plt.scatter(toy['ex'],toy[&
浏览 0提问于2018-11-01得票数 0
我有一只形状为12k * 150的熊猫DataFrame。其中一列是Lat。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'id': [0, 1, 2, 3],
'Lat': [83.21, np.nan, np.nan, 83.42],
'Lon' [-19.21, np.nan, np.nan, -20.56]
})
这不是一个可重复的例子，因为我的DataF
浏览 29提问于2022-09-23得票数 0
1回答
因此，我正在尝试编写一个函数，它可以在适当的位置编辑数据帧-删除一列并向其中添加另一列。在函数内部，我得到了预期的输出，但当我试图在函数外部打印数据帧时，它仍然打印原始值： import pandas as pd
import numpy as np
def login_table(id_name_verified, id_password):
"""
:param id_name_verified: (DataFrame) DataFrame with columns: Id, Login, Verified.
:param id_p
浏览 20提问于2020-08-25得票数 0
下面是我的函数：
def clean_zipcodes(df):
df.ix[df['workCountryCode'].str.contains('USA') & \
df['workZipcode'].astype(str).str.len() > 5, 'workZipcode'] = \
df['workZipcode'].astype(int).floordiv(10000)
df.ix[df['contractCountryCode'].str
浏览 0提问于2016-09-07得票数 0
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2回答
我知道pandas中的replace函数：
但是我已经做了这个简单的测试，当我尝试替换一个浮点值时，它并没有像预期的那样工作：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 4), columns=list('ABCD'))
print(df.head(n=1))
A B C D
0 1.437202 1.919894 -1.40674 -0.316737
df = df.replace(1.437202
浏览 0提问于2018-11-22得票数 3
我有一个Pandas DataFrame，我想用下面的代码更改列的所有值： df["Population"] = round(df["Population"]/1000000,1) 我收到以下警告： A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returnin
浏览 60提问于2020-11-23得票数 2
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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我在使用pandas时遇到了一个奇怪的错误。 我有一个对数据进行装箱和排序的函数。这完全可以正常工作。但是，当我尝试对数据帧进行子集时，它不再工作，而数据帧看起来是一样的。 抛出错误的代码： idxsort = dataframe[header].value_counts().sort_index()
bins = np.round(len(idxsort) / 10)
if bins < 10:
bins = 10
gsort = idxsort.groupby(pd.cut(idxsort.index, bins=bins))
distribution = gsort.d
浏览 25提问于2019-03-06得票数 0
2回答
根据日期条件删除行
、、、、
我有一个名为new的Pandas DataFrame，其中YearMonth列的日期格式为YYYY-MM.。我想删除基于以下条件的行:如果日期超过"2020-05“。我试着使用这个：
new = new.drop(new[new.YearMonth>'2020-05'].index)
但是显示语法错误"invalid token“是行不通的。
下面是一个示例DataFrame：
>>> new = pd.DataFrame({
'YearMonth': ['2014-09', '2014-1
浏览 1提问于2019-12-13得票数 1
在Pandas DataFrame中创建两列的浅表副本时，我发现了一些困难。
我有以下代码：
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(np.zeros((5,3)), columns=["a","b","c"])
print(data)
b = data.loc[:, "a"]
b += 1
print(data)
通过这种方式，我可以引用dataframe的第一列，b+1有效地将1添加到第一列数据(打印数据，我可以看到值发生了变化)。我想做一些类似的
浏览 1提问于2021-03-19得票数 2
回答已采纳
1回答
我给一个dataframe分配了一些值，并得到了以下警告消息：
# temp is some data
x = temp[temp.loc[:, cat] == 1]
x.loc[:, "category_id"] = cat # warning occurred here
/home/jupyter-inhyeok_yoo/.conda/envs/test/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py:1596: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set
浏览 1提问于2021-06-03得票数 0
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下面有一个名为DataFrame的mydf，从它派生出另一个DataFrame，它是mydf的尾部。我正在进行实验，以了解下面的tail5 DataFrame实际上是否包含底层mydf DataFrame的副本或视图。但是，当我使用.iloc方法更新单元格的值时，它会引发SettingWithCopyWarning。知道为什么吗？Pandas 没有提到tail方法返回的数据的性质(不管它返回的视图可以修改原始数据源，还是副本由于某些原因而不应该修改)。下面是代码：
>>> mydf = pandas.DataFrame(numpy.random.rand(10,3), col
浏览 2提问于2019-02-06得票数 0
是否可以在不导入非本机类型所来自的类的情况下提示该类型？
例如，我有一个函数，它需要一个'pandas.DataFrame‘对象并使用它的'index’方法。在这种情况下，导入'pandas‘是没有用的，但我不能在不导入后者的情况下声明我的输入，因为'DataFrame’不是原生python类型：
def foo(x: DataFrame):
print(x.index)
浏览 0提问于2021-02-04得票数 2
我正在尝试从其他三个列的元素之间的逻辑操作生成一个pandas数据帧列。我知道我可以一行一行地吃力地完成它，但我相信有一种更简洁的方法来实现这一点。下面是如果标准操作在dataframe列之间工作的话我会怎么做(显然这段代码不能工作)。该操作依赖于访问该列中的前一个值，因此最后一行中的.shift()。
if dataframe['C'] > dataframe['H']:
dataframe['Result'] = 1
else:
if dataframe['C'] < dataframe['
浏览 3提问于2021-02-28得票数 0
1回答
我在试着画一个股票预测模型。在我尝试索引和绘制之前，一切都运行得很好。
valid['Predictions'] = 0
valid['Predictions'] = preds
valid.index = new_data[valid_nbr:].index
train.index = new_data[:train_nbr].index
plt.plot(train['Close'])
plt.plot(valid[['Close', 'Predictions']])
这是我在运行后得到的错误消息：
/usr/
浏览 1提问于2019-09-13得票数 0
如何将MultiIndex数据帧中的列与多个标量(来自另一个数据帧)相乘？ 对于普通的数据帧，它是fairly straightforward，但当它到达MultiIndex数据帧时，我会感到困惑。有什么建议吗？ 虚拟数据： import pandas as pd
import numpy as np
def mklbl(prefix, n):
return ["%s%s" % (prefix, i) for i in range(n)]
miindex = pd.MultiIndex.from_product([mklbl('C', 4), mk
浏览 8提问于2019-02-06得票数 1
回答已采纳
1回答
是否可以在列名中添加背景颜色，同时根据单独的条件更改单元格背景色？
我目前能够根据条件高亮显示单元格，但不确定如何向列名中添加背景颜色：
# create dataframe
import pandas as pd
data = {'Cuisine':['Italian','Indian','Nepalese','Mexican', 'Thai'],
'Geographic Location':['Europe','Asia','As
浏览 0提问于2018-11-05得票数 1
1回答
当附加到熊猫DataFrame时，附加的值不会添加到DataFrame中。
我正在尝试创建一个空的DataFrame，然后能够在后面的代码中添加更多的行。
import pandas
df = pandas.DataFrame(columns=["A"])
df.append(DataFrame([[1]]))
print(df)
输出：
Empty DataFrame
Columns: [date, start_time, end_time]
Index: []
知道我可能做错了什么吗？
根据文档，这应该像预期的那样在A列下的一个新的值1行中工作，但是，如上所述，它没有追
浏览 4提问于2021-06-19得票数 1
回答已采纳
为什么这是有效的？ import pandas as pd
numbers = {'mynumbers': [51, 52, 53, 54, 55]}
df = pd.DataFrame(numbers, columns =['mynumbers'])
df.loc[df['mynumbers'] <= 53, 'mynumbers'] = 'True'
print (df) 输出： mynumbers
0 True
1 True
2 True
3 False
4
浏览 19提问于2021-10-02得票数 0
回答已采纳
我们可以在不使用的情况下同时索引大熊猫的行和列吗？文件上说
使用DataFrame，在[]中切片行。
但是，当我想以相同的方式包含行和列时，它是不工作的。
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
data[0:2] #only rows
data.iloc[0:2,0:3] # works.
data[0:2,0:3] # not working in python, but it works similarly in R
浏览 2提问于2017-02-19得票数 0
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1回答
import pandas
df = pandas.DataFrame({'a':[1,2,3,4], 'b':[30,40,10,20]})
df['rank'] = df['b'].rank()
按照预期工作。
df['rank'] = df['b'].rank(ascending=True)
生成：
TypeError: rank() got an unexpected keyword argument 'ascending'
有人知道我做错了什么吗？
浏览 1提问于2013-08-01得票数 2
当Pandas DataFrame中缺少数据时，索引就不能像我所期望的那样工作。
import pandas as pd
from datetime import datetime
df = pd.DataFrame({'a' : [datetime(2011, 1, 1), datetime(2013, 1, 1)],
'b' : [datetime(2010, 1, 1), datetime(2014, 1, 1)]})
df > datetime(2012, 1, 1)
按预期工作：
a
浏览 1提问于2016-03-30得票数 4
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2回答
我试图从dataframe中选择一个值。但是问题是输出是带有数据类型和列名的。这是我从csv文件中读取的数据框架，
Name,Code
blackberry,1
wineberry,2
rasberry,1
blueberry,1
mulberry,2
这是我的测试代码-
dataFrame=pd.read_csv("test.csv")
value = dataFrame.loc[dataFrame['Name'] == 'rasberry']['Code']
print(value)
strvalue=str(value)
i
浏览 5提问于2017-01-29得票数 6
回答已采纳
我有一个带有几个列的Pandas DataFrame，但是我想在一个列(有条件的)中操作所有的值，如下所示：
df[my_column] = df[my_column].apply(lambda x: -float(x))
这很有效，但是Pandas给了我一个SettingWithCopyWarning。
SettingWithCopyWarning:一个值试图在来自DataFrame的片的副本上设置。尝试使用.locrow_indexer，col_indexer = value代替
我处理这个专栏的方式有问题吗？
浏览 1提问于2020-02-17得票数 0
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1回答
稀疏分类交叉熵未按预期工作
、、、、
我正在使用MIMIC3数据集对患者进行分类。我有7000个类，类的取值范围最大可达50000个，标签是整数。所以我使用了稀疏分类熵损失，这样我就不必担心标签的大范围。但是我的模型在标签上给出了大于7000的nan损失。
n_timesteps, n_features, n_outputs = 50, 59, 7000
batch_size=32
model = Sequential()
model.add(CuDNNLSTM(32, input_shape=(n_timesteps,n_features)))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(25
浏览 3提问于2020-05-23得票数 2
我正在尝试将DataFrame london中的列london(它是另一个no_eco的副本)替换为只包含contains()方法中的字符串的行。守则如下：
london = no_eco
london.loc[:,'let'] = london.loc[:,'let'].str.contains('E' or 'D' or 'F' or 'G' or 'H' or 'I' or 'J')
london.loc[:,'let'] = l
浏览 0提问于2018-11-07得票数 1
回答已采纳
我有一个包含一系列列的pandas dataframe，包括列"A“，我想向其中添加3个新列，此方法有效： for sample in samples:
df= df1.loc[df1['sample'] == sample, ]
df.reset_index(inplace=True, drop=True)
df["new"] = df["A"].diff()
df["new2"] = df["new"].diff()
df["new3
浏览 20提问于2020-08-14得票数 0
回答已采纳
我正在设置一个pandas dataframe df1，并根据excel表格中的公式创建新列。我需要使用pd.corr函数来查找多个列之间的相关性，并使用结果在相同的数据帧df1上创建一个新列。 示例df1数据： trc_2017 trc_2016 trc_2015 tsr_2017 tsr_2016 tsr_2015 roe
0.21 1.23 2.54 9.42 6.14 -0.01 2.35
1.02 -3.21 0.12 9.32 5.24 6.90 3.29
浏览 15提问于2019-01-02得票数 1
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我试图将一个字符串转换为熊猫数据帧中的日期字段。
df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'],format='%d%b%Y')
但我收到警告：
C:\anaconda2\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:17: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer
浏览 0提问于2018-05-16得票数 0
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1回答
我试图使用答案(newdf)将dataframe (newdf)的索引复制到一个新列(temp_index)，但正在接收臭名昭著的SettingWithCopyWarning。我尝试了答案，它说要添加.loc[:, colname]，但是它会抛出更多的警告。所有错误都抛出在最后一行代码上；如果代码在创建newdf时停止，则不会出现错误。
复制索引的正确方法是什么？我宁愿不重新设置指数，我希望df和newdf的指数是合适的。我只需要另一种东西的拷贝列。
示例可复制代码
col1 = [0,1,1,0,0,0,1,1,1]
col2 = [1,5,9,2,4,2,5,6,1]
df = pd.Da
浏览 5提问于2021-01-24得票数 0
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我需要检查整个字符串列表是否都在一列中。这是我的代码： import pandas as pd
frame=["foo", "abc", "story"]
df = pd.DataFrame({'col1': ['foo abc', 'foobar abc', 'bar32', 'abc 45'], 'col2': ['story', 'epic', 'story', 'baz']})
浏览 20提问于2020-04-16得票数 0
回答已采纳
2回答
在Pandas中，我试图过滤出数据帧中具有特定日期(设置为多索引的第一级)的行。
过滤后，我想检查第一级的最后一个索引值是否与我的最新日期匹配。但是，我不能让Pandas返回正确的值。
举个例子可能会有所帮助。我首先使用multiindex创建原始的df：
index = pd.date_range('2016-01-01', freq='B', periods=10), ["AAPL", "GOOG"]
df = pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_product(index))
prin
浏览 11提问于2017-01-09得票数 3
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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
我正在用Python/Pandas开发一个脚本来比较两个数据格式的内容。
这两个数据文件都包含固定列表中列的任何组合，例如：
"Case Name", "MAC", "Machine Name", "OS", "Exec Time", "RSS"
某些列的组合被用作唯一的键，但其中一些列可能有时缺少。另外，两个数据文件都包含(和遗漏)相同的列(以避免额外的复杂性)。
因此，如果我从另一个dataframe获得一个密钥，那么我想从一个dataframe中检索一个行(我确定该键匹配每个dataframe
浏览 3提问于2021-10-29得票数 1
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2回答
只是一个基本的问题，但这阻碍了我很多。如何从DataFrame中提取列并以DataFrame作为输出？
假设我们有：
>>> dfM
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 17544 entries, 2015-01-01 00:00:00 to 2016-12-31 23:00:00
Data columns (total 23 columns):
T1 17544 non-null values
T2 17544 non-null values
&
浏览 1提问于2014-03-23得票数 0
回答已采纳
例如，我在代码中使用了大量的pandas.DataFrames。这是一个非常大的类，有很多片段，而且它有一个非常类似于函数的API，在这里您倾向于将它的方法调用链接在一起。
如果能够轻松地向这个现有类添加功能，同时仍然保持功能流畅的API，那就太好了。
我想将这个类转换为一些特定于域的代码，以便删除许多在使用该类时经常使用的特定于域的样板代码。
比方说，在我的梦里，我可以做这样的事情：
pandas.read_csv('sales.csv') \
.filter(items=['one', 'three']) \
.apply(m
浏览 4提问于2017-02-09得票数 2
回答已采纳
如何在dask DataFrame上调用唯一？
如果我尝试以与常规pandas数据帧相同的方式调用它，我会得到以下错误：
In [27]: len(np.unique(ddf[['col1','col2']].values))
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-27-34c0d3097aab> in <module>()
----> 1 len(np.unique(ddf[['
浏览 2提问于2016-11-28得票数 9
回答已采纳
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
回答已采纳
我喜欢认为我不是傻子，但也许我错了。有人能给我解释一下为什么这个不起作用吗？我可以使用'merge‘来达到预期的效果。但是我最终需要加入多个pandas DataFrames，所以我需要让这个方法工作。
In [2]: left = pandas.DataFrame({'ST_NAME': ['Oregon', 'Nebraska'], 'value': [4.685, 2.491]})
In [3]: right = pandas.DataFrame({'ST_NAME': ['Oregon&#
浏览 0提问于2012-04-12得票数 20
回答已采纳
1回答
我正在使用我从Lynda.com上获得的sklearn MinMaxScaler代码来缩放我的数据集，以获得预测代码。特征范围应该是(0, 1 )，但我在我的试验数据中注意到一些列大于1。我相信这会导致我的预测代码不正确。有人能帮上忙吗？Belo是我使用的代码...
import pandas as pd
from sklearn.preproMinmaxcessing import MinMaxScaler
# Load training data set from CSV file
training_data_df = pd.read_csv("10596_data_traini
浏览 0提问于2018-12-18得票数 1
我的问题本质上是这样的:当我尝试使用带有to_sql =‘if_exists’和名称的if_exists时，会将其设置为Server上已经存在的python崩溃的表。
这是我的密码：
@event.listens_for(engine, 'before_cursor_execute') def receive_before_cursor_execute(conn, cursor, statement, params, context, executemany):
if executemany:
cursor.fast_executemany = True
浏览 0提问于2018-07-26得票数 0
回答已采纳
在pandas 0.23.0和python 3.6.5中，我看到了在DataFrame上使用iloc[int]时不理解的行为。
如果DataFrame只有一列，并且该列的类型是“category”，则iloc[int]将返回标量值而不是系列。
当"answer“列是一个对象数据类型时，我会得到一个预期的Series：
>>> df = pandas.DataFrame({'answer': ['no', 'no', 'yes']})
>>> df['answer'] =
浏览 1提问于2018-08-24得票数 0
我有一个具有下列列和行的数据集
Scored Probabilities for Class "1" Scored Probabilities for Class "2" Scored Probabilities for Class "3" Scored Labels
0.258471 0.009299 0.005433 1
0.154108 0.009577 0.527308
浏览 5提问于2017-01-13得票数 2
回答已采纳
如何将单个数据行创建为pandas.core.frame.Pandas object
因此，当您使用for row in df.itertuples()迭代一个dataframe (df)时，每一行都将是一个pandas.core.frame.Pandas对象。我想要创建一个这种类型的对象。
例如：
import pandas as pd
d = [{'a': 1, 'b': 2}]
df = pd.DataFrame(d)
print(type(df))
print("a", df.a)
for row in df.itertuples()
浏览 7提问于2021-09-15得票数 3
回答已采纳
我很难理解为什么这会返回一个包含DataFrame的列表，而不仅仅是DataFrame。代码有什么问题吗?还是只返回DataFrame的方法？如果不放在函数中，它就会像预期的那样工作。
import sqlite3
import pandas as pd
def get_tbl_info(db ='MyDatabase', table ='Measurements'):
database = "/Users/Mary/Documents/Database/{DB}.db"..format(DB=db)
con
浏览 1提问于2020-01-14得票数 0
回答已采纳
我找到了一个很好的函数pandas.merge_asof。从文件中
pandas.merge_asof(left, right, on=None, left_on=None, right_on=None)
Parameters:
left : DataFrame
right : DataFrame
on : label
Field name to join on. Must be found in both DataFrames.
The data MUST be ordered.
Furthermore this must be a numeric column,such as d
浏览 3提问于2018-05-04得票数 19
回答已采纳
我对Pandas和DataFrame的概念很陌生，并通过实验学习。在创建一个新的DataFrame时，我尝试使用以下代码，但给出了一些错误。请建议一下。
import pandas as pd
akshit = pd.DataFrame({'Name': 'Akshit', 'Last': 'Gupta'})
我预期会创建dataframe，但是我得到了以下错误：
ValueError:如果使用所有标量值，则必须传递索引
浏览 0提问于2019-06-02得票数 1
回答已采纳
当我在一次创建多索引表时，sortlevel()按预期工作。但是，如果我连接多个表来创建相同的多索引表，则不能再使用sortlevel()。完整示例如下：
import pandas as pd
a=pd.DataFrame({'country':'Zimbabwe','name':'Fred'}, index=[1])
b=pd.DataFrame({'country':'Albania','name':'Jeff'}, index=[0])
not_working
浏览 2提问于2017-09-12得票数 6
假设我有两个DataFrames a和b，其中a大于b，并且都是NaN。b.index是a.index的子集，但是b具有实数值。我希望将b中的值合并到a中。
In [102]: mset
Out[102]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 9446 entries, 2012-11-02 07:00:00 to 2012-11-05 15:24:00
Data columns:
open 9207 non-null values
high 9207 non-null v
浏览 2提问于2012-12-06得票数 1
回答已采纳
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