Pandas Multiindex数据帧删除行
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了强大的数据结构和数据分析功能。Multiindex数据帧是Pandas中的一种数据结构，它允许在数据帧中使用多级索引。
要删除Multiindex数据帧中的行，可以使用Pandas的drop方法。下面是一个完整的示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个Multiindex数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
# 删除指定行
df = df.drop(('Group1', 'A'))
# 打印结果
print(df)上述代码中，我们首先创建了一个Multiindex数据帧df，然后使用drop方法删除了索引为('Group1', 'A')的行。最后，打印出删除行后的结果。
关于Pandas Multiindex数据帧的更多信息，你可以参考腾讯云的文档：Pandas Multiindex数据帧。
请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能因实际情况而异。
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我需要将pandas数据帧中的几行(最多10行)连接到一行。
例如:我有这样的数据帧
a b
0 1 3
1 2 4
转换为
a_0 b_0 a_1 b_1
0 1 3 2 4
逐行合并是愚蠢的，但我不知道如何继续。
浏览 9提问于2020-02-25得票数 1
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这是输入的csv和4个标题行成为最后4列的标题，但我希望1个标题成为前4列的标题(客户，DII，FII和Pro)。同样，pandas数据帧中CSV格式的另外4列的第二个标题：-
如何创建4个标题行，使其占据4个单元格？
浏览 1提问于2020-06-12得票数 2
如果不使用for循环，则无法确定如何从具有3个以上级别的pandas数据帧中删除多级行的列表。 在显式定义索引中的所有值时，这样做效果很好，答案是：Pandas Multiindex dataframe remove rows 例如： mask = dfmi.index.isin(( ('A0','B0', 'C0'), ('A2','B3', 'C4') ))
dfmi.loc[~mask,:] 然而，当一个人想要接受所有可能的第三级时： dfmi.index.isin(( ('A0&#
浏览 11提问于2019-06-20得票数 4
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我需要使用pandas将多行合并为一行，这取决于列“hash”。 我的数据帧视图： hash a b
0 1 1 6
1 1 2 7
2 1 3 8
3 2 4 9
4 2 5 10 我希望将数据帧转换为如下形式： hash a a1 a3 b b1 b2
0 1 1 2 3 6 7 8
1
浏览 12提问于2019-04-15得票数 0
1回答
所以我要做的是创建一个网页，用户可以在导入的数据文件的选定行和列上运行交叉制表分析。我将文件转换为pandas数据帧，然后使用pandas.crosstab对其进行处理。然而，因为交叉表输出一个“堆叠的”或多索引的表格，所以我必须旋转它，以便更容易地使用和输出回网页。我一直在尝试使用pandas的pivot函数，但是很难找到一个好的、动态的例子。
一些我一直在看的pandas中旋转的文档，但它没有显示一个列和行标签是动态的示例。
现在我的交叉表函数是：
cross_tab = pd.crosstab([dataframe[row] for row in selected_rows], [dat
浏览 5提问于2018-02-06得票数 1
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1回答
如何连接两个pandas数据帧，其中一个数据帧具有多个索引列？我需要在最终的数据帧中保留多索引。 import numpy as np
import pandas as pd
df1_cols = ["a", "b"]
df1_vals = np.random.randint(1, 10, [2, 2])
df1 = pd.DataFrame(data=df1_vals, columns=df1_cols)
df2_cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("c", "1"), ("c&#
浏览 15提问于2021-07-14得票数 1
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我有一个多索引熊猫DataFrame，我执行一些操作(包括删除带有空值的列)，然后尝试将.但是，这会导致索引错误。有办法解决这个问题吗？代码如下：
ds = ds.unstack(level='Symbol')
ds.columns = ds.columns.swaplevel(0, 1)
ds = ds[start:end]
ds = ds[equities]
ds = ds.stack(level='Symbol')
ds.dropna(axis=1, inplace=True) # this line breaks the code
ds = ds.uns
浏览 2提问于2018-04-02得票数 3
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假设我有一个pandas数据框架，如下所示：
df = pandas.DataFrame([[1,'A', 'First'],
[3,'A', 'Second'],
[2,'A', 'Third'],
[5,'B', 'Second'],
[4,'B', 'T
浏览 0提问于2015-12-17得票数 0
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我已经读取了excel输入文件，并将其转换为pandas数据帧格式，如下所示。它有三列办公室编号、日小时数、日费率和两行数值[(101，8，60)，102，8，60)输入： OFFICE NO DAY HOURS DAY RATES
101 8 60
102 8 60 我的最终输出在文本文件中只需要两列在一线办公室没有，白天的工作。第二行将需要两个划分的小时，费率列下的“白天工作”主列名称。输出： OFFICE NO DAY JOB
HOURS RATES
101 8
浏览 27提问于2021-08-05得票数 1
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2回答
我有一个包含1000+ csv文件的目录，我希望读取这些文件并将其存储在数据帧中，然后将其保存到一个文件中。我希望数据帧维度是文件，文件中的行，行的内容。这就是我到目前为止想出的：
import pandas as pd
import glob
csv_files = glob.glob("data/*sample.csv")
df = (pd.read_csv(f) for f in csv_files)
dataset = pd.concat(df, ignore_index=True)
这给了我一个数据帧，其中有形状线，线的内容，但我不再能看到线来自哪个文件。有人能帮帮
浏览 0提问于2020-05-28得票数 0
1回答
我正在用熊猫阅读一个excel文件。我想从原始数据帧创建多个数据帧。每个数据帧名都应该是第1行标题。此外，如何跳过每个事务之间的一列。
预期结果：
transaction_1:
name id available capacity completed all
transaction_2:
name id available capacity completed all
transaction_3:
name id available capacity completed all
我试过的是：
import pandas as pd
import pprint as pp
pd.option
浏览 1提问于2020-11-12得票数 0
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2回答
给定以下数据帧 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"ID": [ "1", "1", "1", "1", "1", "2", "2", "3", "3", "3", "4", "4"],
"Feature": [ 2, 6, 4, 5, 6, 3, 1, 6, 3, 5, 7, 1]
}) 使得如果某些ID的
浏览 21提问于2021-11-15得票数 2
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我有一个pandas数据帧，它有两行作为标题，第一行是主列名称(a，b，c)，第二行是次要列名(a1，b1，b2等)： | a | b | | c | |
|----|----|----|----|----|
| a1 | b1 | b2 | b1 | b2 |
|----|----|----|----|----|
| | | | | |
| | | | | |
| | | | | |
| | | | | | 有没有一种方法可以将这样的数据帧扁平化成一个只
浏览 19提问于2021-10-12得票数 0
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我是Python和一般编程的新手。我正在尝试用python自动化一些地下水模型输出数据的处理。一个pandas数据帧测量了具有不同类型的多个列的数据流(左)，另一个对数据流进行了建模(右)。我尝试在列"Name“上使用pd.merge，以便将正确的建模输出值链接到相应的测量站点值。当我使用下面的脚本时，我得到相应的错误： left = measured_df
right = modeled_df
combined_df = pd.merge(left, right, on= 'Name') ValueError:列标签'Name‘不是唯一的。对于多索引，标签
浏览 8提问于2020-03-31得票数 2
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1回答
在从DataFrame创建多索引DataFrame时，我对数据定向有点困惑。我使用read_excel()导入数据，并从以下内容开始： import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['A', 'B', 'A', 'B'], [1, 2, 3, 4]],
columns=['k', 'k', 'm', 'm'])
df
Out[3]:
k k m m
0 A B A B
1 1 2 3 4 我想要对此进
浏览 9提问于2019-04-11得票数 1
回答已采纳
我有一个相当混乱的数据帧，需要将前3行指定为多级列名。这是我的dataframe，我需要索引3、4和5作为我的多索引列名。
例如，“矿物总量”应该是下一项的0级；“TRATAMIENTO(Ts)”应该是1级，直到“LEY Cu(%)”出现为止。
实际上，我需要的是尝试模拟pandas.read_excel在使用多行指定“header”时所做的事情。
请帮帮我！
我在尝试这个，但一点运气都没有：
pd.DataFrame(data=df.iloc[3:, :].to_numpy(), columns=tuple(df.iloc[:3, :].to_numpy(dtype='str&
浏览 17提问于2022-10-20得票数 0
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我在pandas中的数据帧如下所示：
| Location1 | | | Location2 | | | Location3 | | |
|-----------|-----|------|-----------|-----|----|-----------|-----|-----|
| A1 | B1 | C1 | A1 | B1 | C1 | A1 | B1 | C1 |
| 123 | 457 | 268 | 78 | 12 | 34 | 234
浏览 185提问于2021-05-15得票数 1
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1回答
我们如何在现有的Pandas数据帧中添加两个子列标题之上的补充行上的列标题？搜索结果如下： ? 这是当前的代码，它添加了大写标题，但没有正确定位它。 import pandas as pd
OWNER = 'OWNER'
CAPITAL = 'CAPITAL'
USD = 'USD'
CHF = 'CHF'
YIELD = 'YIELD AMT'
df = pd.DataFrame({
OWNER: 2*['JOE']+3*['ROB'],
USD: [
浏览 10提问于2021-04-13得票数 0
1回答
是否可以将单级列数据帧更改为多列数据帧？如果我们有这样的数据帧， import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [0, 1, 2, 3],
'b': [4, 5, 6, 7],
'c': [3, 5, 6, 2],
'd': [1, 5, 7, 0],
}) 我们可以像下面这样更改它的列名吗？所以，简单地说，我尝试做的是在不改变数据帧的值的情况下拥有2级的列索引。 A B
a b c d
0 0
浏览 10提问于2021-02-03得票数 0
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我正在尝试扁平化Pandas Dataframe MultiIndex，以便只有一个级别的索引。基于任意数量的SE帖子，通常的解决方案是使用df.reset_index命令，但这并不能解决问题。
我从Xarray DataArray开始，并将其转换为数据帧。原始数据帧看起来是这样的。
results
simdata a_ss_yr attr attr1 attr2 attr3
run year
0 0 0 0 0 0 0
浏览 1提问于2018-10-12得票数 3
1回答
我有一个有两个索引的Pandas数据
Column1
indexA indexB
1001 aaa 1
bbb 1
ccc 1
1002 ddd 1
eee 1
并且希望indexB对in
浏览 4提问于2016-02-03得票数 2
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2回答
我正在尝试对pandas Dataframe运行一个面板回归：
目前，我有两个数据帧，每个数据帧包含52行(日期)*99列(99个股票) :
运行时：
est=sm.OLS(Stockslist,averages).fit()
est.summary()
我得到形状:ValueError ( 52 , 99 )和(52,99)未对齐:99(尺寸1) != 52(尺寸0)
有人能指出我哪里做错了吗？模型简单地是y(i，t)=x(i，t)+误差项，所以没有截距。然而，我想在未来添加时间效果。
致以亲切的问候，杰伦
浏览 0提问于2016-04-18得票数 7
我是Pandas和python的新手，我正在尝试了解如何将Pandas Dataframe的所有内容(所有字段都是字符串)转换为分类内容。 在将行和列中的所有值转换为分类数字之前，必须将它们作为一个大型的唯一数据集处理。 到目前为止，我已经能够编写以下代码 for col_name in X.columns:
if(X[col_name].dtype == 'object'):
X[col_name]= X[col_name].astype('category')
X[col_name] = X[col_name].ca
浏览 16提问于2019-05-14得票数 1
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2回答
我试图将两个Pandas数据帧合并在一起，但无法获得所需的结果。有一个数据框架已被转置，因此我认为有一个包含列索引的标题行。另一个有带有列名的标题行，但是每个行的列数相同。
数据帧1 (DF1)：
+-----------------------------------------------------+
| NAME RD1 RD2 RD3 RD4 RD5 |
+-----------------------------------------------------+
| 0 Tom 4 2
浏览 2提问于2022-02-16得票数 1
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假设我有一个数据帧，它可以表示为： pd.DataFrame(columns=['X', 'Y'],index=['A','B'])
X Y
A 1 2
B 3 4 然后，我想对每个单元格应用函数，以获得每个行的数据帧、具有列名和索引的单元格的值，如下所示： Col1 Col2 Value
1 X A 1
2 Y A 2
3 X B 3
4 Y B 4 我知道我可以循环它来得到结果，但我希望有一个更好的像
浏览 9提问于2019-05-19得票数 1
回答已采纳
我有一个csv，它有这样的行： Year 1Year 1Year 1Year 1Month 1Month 2Month 3Month 4 我希望将前两列合并为一列，如下所示： |Year1 1-Month1|Year1 1-Month2|依此类推。 我正在使用pandas数据帧读取csv。所有关于堆栈溢出的答案都结合了两列，而不是行。请帮帮忙。
浏览 90提问于2021-02-22得票数 1
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我使用pandas groupby方法来获取以下数据帧。如何从这个数据框中选择整列，比如名为EventID或Value的列。
df' Value‘返回整个dataFrame，而不仅仅是值列。
Value
Realization Occurrence EventID
1 207 2023378 20
213 2012388 25
291
浏览 0提问于2014-02-11得票数 0
1回答
我有一个具有两个多索引级别的pandas数据帧
df
Out[202]:
A B C D
first second
1 1 -0.080810 0.865259 -0.371148 0.346480
2 -0.026636 1.259460 -1.109295 -0.871204
3 0.372008 -1.778272 0.727838 0.6207
浏览 1提问于2018-04-02得票数 6
我正在寻找切片的Pandas数据帧与多索引的一些索引级别的值的列表。 import pandas as pd
index = pd.MultiIndex.from_product((('A','B'),
range(2),
('c','d')))
df = pd.DataFrame(index=index,columns=range(2))
slice_list = [('A&
浏览 27提问于2021-03-30得票数 0
假设我在Matlab中有一个多维元素
M=rand(5,4,3)
其中5行代表客户的姓氏，4列代表他们的{年龄、体重、活动、幸福水平}，而其他3列代表年份{1999,2003,2009}。
我正在尝试将其转换为Pandas中的多索引数据帧。有人能帮帮我吗？
浏览 5提问于2017-04-19得票数 0
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2回答
我从一个Excel文件中获取了以下熊猫数据帧
我想使用Pandas通过将当前标题(前两行)转换为数据帧列来展平Excel表。这就是我想要达到的目标：
segment unit category sub_category value
seg1 kg cat01 sub_cat_1.1 1
seg2 kg cat01 sub_cat_1.1 2
seg1 kg cat01 sub_cat_1.2 3
seg2 kg cat01 sub_cat_1
浏览 14提问于2021-06-11得票数 0
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我有一个带有多个的pandas.DataFrame，如下所示：
In [298]: pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_tuples([['a', 1], ['a', 2], ['b', 1], ['b', 3]]), data={'x': 1})
Out[298]:
x
a 1 1
2 1
b 1 1
3 1
当我想重新分配子数据帧(df.loc['a'])时，我得到了一个奇怪的输出：
In [300]: df.loc['
浏览 2提问于2016-06-04得票数 1
1回答
如何在一个图形中绘制多个数据帧？
、、、、
我有一个程序，输出1-4个熊猫数据帧，每个数据帧的结构如下：
a b
time
2008 11.61 11.99
2009 12.54 10.66
2010 13.64 12.34
2011 14.02 13.20
在每种情况下，如果我添加年份，行可能会增加，如果添加城市，列可能会增加，但在四个数据格式中的每一个数据中，不同的数据库都会返回相同年份和相同城市的结果。
我正在尝试编写一个函数，该函数可以自动完成将所有数据帧组合在一起的步骤，并创建一个表示所有数据帧的大型图形。
To do it with 2 dataframes,
浏览 4提问于2022-11-05得票数 1
1回答
如果我有一只股票，我会计算移动平均值为：
frame = sql.read_frame(...)
frame['ewma'] = ewma(frame['px'], span=15)
因此，如果相反，我有一个充满价格数据的帧，每个股票一个系列：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 819 entries, 2011-06-30 00:00:00 to 2014-08-19 00:00:00
Freq: B
Data columns (total 10 columns
浏览 2提问于2014-08-21得票数 1
如何解决属性错误： The given column for the id is not present in the data 当column_id是用作tsfresh "extract_features“函数输入的pandas数据帧中的”ID“时？
浏览 10提问于2019-01-30得票数 0
1回答
我正在使用Python3和pandas。
我有两个数据帧，有多个索引，一个索引由列a，b组成，另一个由列a，b，c组成。为了这篇文章，我们称数据帧为ab和abc。
我想像这样使用左合并熊猫
abc.merge(ab，how="left")并使用索引创建合并。当然，我在索引中只需要a，b，因为c不在ab中，我如何在不删除级别和没有reset_index的情况下创建这个合并？
使用多索引的简单而有效的解决方案是首选。
谢谢
浏览 10提问于2019-08-15得票数 1
2回答
我将通过以下方式创建一个带有Multiindex的pandas数据帧 import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(columns=['time','features','A','B','C'])
df['time'] = np.repeat(np.arange(5), 3)
df['features'] = np.tile(['p','q','r'],5)
df
浏览 23提问于2019-01-30得票数 1
回答已采纳
我对Python和pandas比较陌生，正在为(层次)索引而苦苦挣扎。我已经掌握了基础知识，但在更高级的切片和横截面中迷失了方向。
例如，使用以下数据帧
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)),
index=pd.Index(['Ohio', 'Colorado', 'New York'], name='state'), columns=pd.Index(['one', &
浏览 2提问于2014-02-09得票数 5
回答已采纳
1回答
给定以下数据帧： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'level_0':[0,0,0,1,1,2,2,2,3,3],'name':['a','b','c','a','b','a','b','c','a','b'],'value':[1,2,3,1,2,1,2,3,1,2]})
df.set_index('level_0', in
浏览 23提问于2021-07-24得票数 0
我有下面的3x3x3 (3行，3列，每个单元格中有3个元素) numpy数组...
[[[1, 1, 19],
[2, 2, 29],
[3, 3, 39]],
[[4, 4, 49],
[1, 1, 19],
[2, 2, 29]],
[[3, 3, 39],
[9, 9, 99],
[8, 8, 89]]]
和下面的熊猫数据帧。
col0 col1 col2 col3
1 1 19 10
2 2 29 20
3 3 39 30
4 4 49 40
8 8 89 80
9
浏览 4提问于2018-02-14得票数 0
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1回答
最近，我观察到熊猫的乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。在如此简单的操作上，这怎么可能呢？这怎么可能呢？pandas数据帧中的底层数据容器是numpy数组。
测量
我使用带形状(10k，10k)的数组/数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randn(10000, 10000)
d = pd.DataFrame(a.copy())
a.shape
(10000, 10000)
d.shape
(10000, 10000)
%%timeit
d * d
53.2 ms ± 333 µs per loop
浏览 1提问于2020-06-17得票数 2
根据下面的示例，我正在将数据帧输出到电子邮件的正文中。是否可以在列标签行的上方添加标题行或标题行？最好是一个单元格的行，数据帧的长度，包含一个字符串？ import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.core.display import display, HTML
dates = pd.date_range('20130101',periods=3)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
st
浏览 65提问于2019-09-29得票数 2
回答已采纳
在使用MultiIndex创建Pandas数据帧时，级别似乎总是排序的：
>>> pd.DataFrame([range(4)], columns=pd.MultiIndex.from_product([["b", "a"], [20, 10]]))
b a
20 10 20 10
0 0 1 2 3
>>> _.columns
MultiIndex(levels=[[u'a', u'b'], [10, 20]],
labels=[[1, 1,
浏览 2提问于2018-10-23得票数 8
2回答
我需要将自定义转换应用于数据帧，如下所示： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'value': ['a'],
'measure':[['b', 'c']]
})
transformed_df = pd.DataFrame({
'measure': ['b', 'c'],
'value': ['a', 'a']
}) 从df到transfo
浏览 26提问于2020-07-17得票数 2
回答已采纳
2回答
我有这样的数据：
index 1 2
Species AGRALB AGRCRI
Count 2 3
但我不希望第一行出现在那里，我只想让数据帧看起来像这样：
Species AGRALB AGRCRI
Count 2 3
我知道您可以使用df.reset_index()重置索引，但我只想对第1行中的运行索引进行重置。
浏览 7提问于2015-07-30得票数 1
回答已采纳
我想使用pandas dataframe在当前列标题上添加一行。第一行应该是包含今天日期的单一合并单元格。
我当前的数据框如下所示
index name field1 field2
1 John blah blah
2 Dave blah blah
.........
但我正在尝试让数据帧看起来像这样：
T O D A Y \' s D A T E
index name field1 field2
1 John blah blah
2 D
浏览 7提问于2016-08-11得票数 1
考虑一个简单的数据帧：
import numpy as np
import pandas as pd
x = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2))
print(x)
0 1
0 0 1
1 2 3
2 4 5
3 6 7
4 8 9
我想创建一个具有以下形式的分层索引数据框架：
0 1
a b a b
0 0 NaN 1 NaN
1 2 NaN 3 NaN
2 4 NaN 5 NaN
3 6 NaN 7
浏览 16提问于2021-05-15得票数 0
回答已采纳
我有两个数据帧。第一个(df1)有一个多索引A，B。第二个(df2)有这些字段A和B作为列。 如何筛选大型数据集的df2 (每个数据集有200万行)，以便仅获取df2中A和B不在df1的多索引中的行 import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([(1,2,3),(1,2,4),(1,2,4),(2,3,4),(2,3,1)],
columns=('A','B','C')).set_index(['A','B'])
df2 = pd.D
浏览 12提问于2019-01-23得票数 1
使用pandas库v17.1，我尝试从一个名为productDataNat的大型(882504行)数据帧中删除行，其中parName=='rt'，但随后所有其他行都变成了NaN
productDataNat = pd.read_csv('https://lobianco.org/temp/productData_P0-Mi-Ei.csv',sep=';', dtype={'value': np.float64})
productDataNat = productDataNat.drop(['Unnamed: 8'
浏览 1提问于2016-03-25得票数 1
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