Pandas如何将2列数据帧转换为序列？
Pandas是一个流行的数据分析和处理工具，它提供了丰富的功能和方法来操作和处理数据。要将2列数据帧转换为序列，可以使用Pandas的concat()方法将这两列数据帧按列连接起来，然后使用squeeze()方法将连接后的数据帧转换为序列。
下面是具体的步骤：
- 首先，使用concat()方法将两列数据帧按列连接起来。假设这两列数据帧分别为df1和df2，可以使用以下代码进行连接：
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)这将按列连接df1和df2，得到一个新的数据帧df_concat。
- 接下来，使用squeeze()方法将连接后的数据帧转换为序列。可以使用以下代码进行转换：
series = df_concat.squeeze()这将把df_concat转换为一个序列，存储在变量series中。
完成上述步骤后，你就成功地将2列数据帧转换为序列。可以通过使用series变量进行进一步的数据处理和分析。
值得注意的是，Pandas还提供了其他一些方法来处理和转换数据，具体使用哪种方法取决于数据的结构和需求。在实际应用中，可以根据具体情况选择最适合的方法来转换数据。
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请注意，以上推荐的产品和链接地址仅为示例，实际选择应根据具体需求和情况来确定。
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1回答
如何将sklearn缩放器应用于pandas数据帧的所有行。这个问题与相关。如何将sklearn缩放器应用于一行的所有值？
注意:我知道对于特性缩放来说，在列中包含特性和按列缩放特性是很正常的，就像refenced问题中那样。然而，我想使用sklearn标度器来预处理可视化数据，在我的例子中，按行扩展是合理的。
浏览 11提问于2019-11-13得票数 1
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我需要将第一行转换为字典，然后删除所有"nan“值。这行得通..。 pd.Series(df.head(1).T.to_dict()[0]).dropna() 或。这一个..。 df.head(1).dropna(axis=1).T.to_dict()[0] 但是，有没有其他方法可以实现这一点呢？数据帧的类型是稀疏的，如果这很重要的话。 type(df)
pandas.core.sparse.frame.SparseDataFrame 我之所以这样问，是因为我不认为它是pythonic式的，我想肯定有一种方法可以做到这一点。
浏览 7提问于2019-08-24得票数 0
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我有一个熊猫数据框架： type(df_s1)
Out[362]: pandas.core.frame.DataFrame 这是它的一行。它是一个系列，而不是一个数据帧。但我希望它是一个数据帧。我该怎么做呢？ type(df_s1.iloc[(j+2), 0:n_s])
Out[363]: pandas.core.series.Series 对于数据帧中的多个行，这不是问题。 type(df_s1.iloc[(j-1):(j+2), 0:n_s])
Out[364]: pandas.core.frame.DataFrame
浏览 7提问于2020-04-22得票数 0
1回答
如何使用Pandas模块将项目列表[1,2,3,4,5]写入excel文件中的特定选项卡中，从特定的行和列位置开始？是否涉及pandas.DataFrame.to_excel函数?在将list写入excel文件之前，是否需要将其转换为dataframe？
我是否要先将列表转换为序列，然后将序列转换为数据帧，然后将数据帧写入excel文件？
浏览 24提问于2016-08-04得票数 0
我想在现有的数据框中填入另一列。该列将包含字典的值。这些值是令牌列表。到目前为止，它还不起作用，有没有办法将它们添加到数据帧中？
df = pd.read_csv(sys.argv[1], na_values=['no info', '.'], encoding='Cp1252', delimiter=';')
s = pd.DataFrame(dict1).T.reset_index()
print(s)
#result
'''
index 0 1 2
0
浏览 40提问于2019-07-16得票数 1
我有一个尺寸为21392x1972的Python数据帧。我想要完成的是将数据帧转换为列表列表，这样我的数据帧的第一列是长列表中的第一个列表，数据帧的第二列是具有一个长列表的第二个列表，依此类推。 我尝试使用tolist()将数据帧转换为列表列表。现在发生的情况是，我的数据帧的每一行都变成了长列表中的一个列表。但是，我想要完成的是，数据框的每一列都应该成为长列表中的一个列表。我刚开始使用Pandas和Python，所以在这方面的任何帮助都是非常感谢的。干杯! import pandas as pd
mydataset = pd.read_csv('final_merged_data.c
浏览 21提问于2019-01-18得票数 0
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我正在使用shapefile，它将属性数据存储在DBF文件中。我需要使用Pandas操作属性，并将新的DBF数据写回磁盘。
不幸的是，Pandas数据帧没有df.to_dbf方法(而R有)。我到处寻找，但似乎没有看到任何明显的方法来完成这项任务。
如何将pandas数据帧保存为DBF文件？
浏览 208提问于2017-07-04得票数 4
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5回答
如何将数组转换为数据
、、、
我以前代码的输出。
from pandas import DataFrame
cursor.execute("SELECT * FROM DOCTOR")
row = cursor.fetchall()
row
如何将数组转换为数据帧。预期输出如下图所示。
如何将数组转换为数据帧。
浏览 8提问于2021-05-27得票数 0
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2回答
我一直在尝试将特定键的值存储到pandas数据帧中，该数据帧来自具有字典列表的另一个数据帧。有人能教我怎么做吗？？ source data frame result data frame
浏览 11提问于2021-02-08得票数 0
我有一个名为params.csv的csv文件。我打开ipython qtconsole并使用以下命令创建了一个熊猫dataframe：
import pandas
paramdata = pandas.read_csv('params.csv', names=paramnames)
其中，paramnames是字符串对象的python列表。paramnames示例(实际列表长度为22)：
paramnames = ["id",
"fc",
"mc",
"markup",
"asplevel",
&#
浏览 2提问于2012-07-06得票数 122
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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
我正在尝试将数据框导出到mysql数据库中。我正在通过订单和库存API调用来获取数据。
我已经成功地将订单和库存API调用保存到数据帧中，并将订单数据帧导出到MySQL表中。
然而，清单数据帧抛给了我一个错误：
TypeError: sequence item 0: expected str instance, dict found
我不确定我做错了什么，我确实怀疑清单的dataframe在许多列中包含许多嵌套的json，但不确定该怎么办。
到目前为止，我的清单代码如下：
import pandas as pd
#python libary to compare today date for
浏览 15提问于2018-02-02得票数 1
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我有一个从熊猫数据帧创建的样本spark数据帧-
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.config(&
浏览 3提问于2020-09-09得票数 0
我正在运行一个变量为pandas.core.series.Series类型的函数。
type of the series shown below.
<class 'pandas.core.series.Series'>
product_id_y 1159730
count 1
Name: 6159402, dtype: object
我想把它转换成数据帧，这样，我就可以得到
product_id_y count
1159730 1
我试过这样做：
series1 = series1.to_frame(
浏览 1提问于2016-12-09得票数 15
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我使用的是pandas数据帧。数据包含3032列。所有列都是'object‘数据类型。如何将所有列转换为“float”数据类型？ ? ?
浏览 30提问于2020-12-01得票数 1
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如何将熊猫数据帧发送到hive表？
我知道如果我有一个spark数据帧，我可以将它注册到一个临时表中，使用
df.registerTempTable("table_name")
sqlContext.sql("create table table_name2 as select * from table_name")
但是当我尝试对registerTempTable使用pandas dataFrame时，我得到了以下错误：
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'regis
浏览 0提问于2016-04-28得票数 9
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1回答
我有一个包含每月时间序列(各种金融和经济变量)的数据框架，如下所示：
var1 <- c('1','2','3')
var2 <- c('1','2','3')
Date <- as.Date(c('1995-11-1','1995-12-1','1996-1-1'))
df <- data.frame(Date, var1, var2)
我想添加一些我正在从FRED下载的其他变量，如下所示：
library('quan
浏览 8提问于2017-12-22得票数 1
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7回答
漂亮的打印熊猫数据帧
、、、
如何将pandas数据帧打印为基于文本的漂亮表格，如下图所示？
+------------+---------+-------------+
| column_one | col_two | column_3 |
+------------+---------+-------------+
| 0 | 0.0001 | ABCD |
| 1 | 1e-005 | ABCD |
| 2 | 1e-006 | long string |
| 3 | 1e-007 | ABCD
浏览 2提问于2013-08-30得票数 178
我想要将一个矩阵(非常稀疏，有数百万个零和几个其他数字)作为熊猫数据帧保存到.csv文件中，但是数据帧将0保存为0.0 (浮点数而不是整数)，因此文件变得非常大。所以我想将0.0保存为0，以减小输出.csv文件的大小。我正在尝试类似这样的东西： import pandas
table = [[0.88, 4], [0, 0.5]]
pd = pandas.DataFrame(table, columns = ['C1', 'C2'])
pd.to_csv('output.csv', index = False)
pd 并获得输出： C1
浏览 37提问于2020-07-24得票数 0
2回答
我正在从一个Pandas数据帧创建一个矩阵，如下所示：
dense_matrix = np.array(df.as_matrix(columns = None), dtype=bool).astype(np.int)
然后转换成一个稀疏矩阵：
sparse_matrix = scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix)
有没有办法从df直接转到稀疏矩阵？
提前谢谢。
浏览 0提问于2013-12-09得票数 48
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我想使用.astype方法将数据帧(pandas)中的多个列转换为"category“类型。下面是我的代码： df['Field_1'].astype('category').cat.codes 然而，它仍然有效 categories = df.select_types('objects')
categories['Field_1'].cat.codes 不会的。 有人能告诉我为什么吗？通常，问题是如何将方法(.astype)应用于数据帧？我知道如何将方法应用于数据帧中的列，但是，将其应用于数据帧并不成功，即使使用for
浏览 9提问于2020-07-07得票数 1
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我有一个timeseries pandas数据帧，它每分钟动态增加列： 首字母： timestamp 100 200 300
2020-11-01 12:00:00 4 3 5 下一分钟： timestamp 100 200 300 500
2020-11-01 12:00:00 4 3 5 0
2020-11-01 12:01:00 4 3 5 25 数据帧每分钟都有这些更
浏览 41提问于2020-11-28得票数 0
使用Python3.6和Pandas0.22，我创建了一个Pandas dataframe IRdaily，其中包含各种利率每日变化的时间序列。我可以使用以下命令轻松地将Pandas数据帧写入Excel：
writer = pd.ExcelWriter(outFileName)
IRdaily.to_excel(writer, 'Daily Changes')
但是，如果我现在计算特征值分解(特征值的向量和特征向量的矩阵都是numpy ndarray)，并尝试将它们写入同一工作表，我会得到一个错误：
covD = deltaIRdaily.cov()
eigValD, eig
浏览 0提问于2018-06-11得票数 1
我已经编写了代码来水平寻找最大值。现在我想使用.iloc[]函数将它存储到数据框中的其他位置。我不能这样做，因为它的数据类型是系列。如何将序列转换为浮点值？
代码：
master = pd.read_csv("new.csv")
a = master.iloc[:, 154:181].max(axis=1)
print(type(b))
b = pd.to_numeric(a, downcast='integer')
print(type(b))
master.to_csv(new, index=False)
输出：
class 'pandas.core
浏览 1235提问于2017-12-22得票数 0
1回答
我有一个格式为[27.214 27.566]的数组-可以有几个数字。另外，我还有一个Datetime变量。 now=datetime.now()
datetime=now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
time.sleep(0.5)
agilent.write("MEAS:TEMP? (@101:102)")
values = np.fromstring(agilent.read(), dtype=float, sep=',') 数组的输出是27.214 27.566 现在，我想将其写入到具
浏览 85提问于2020-11-09得票数 0
1回答
我得到了以下数据帧：
import pandas as pd
test = pd.DataFrame([["Bugatti","Veyron"],
["Bugatti","Chiron"],
["VW","Golf"],
["VW","Passat"],
["VW","Polo&
浏览 7提问于2019-11-28得票数 0
回答已采纳
2回答
说到Python，我还是个初学者，但我学校的一个项目需要我在这个reddit流行度数据集上执行分类算法。这些文件是巨大的.zst文件，可以在这里找到：无论如何，我只是不确定如何将其提取到数据库中，因为到目前为止我们刚刚完成的作业使用了.csv数据集，我可以很容易地将其放入pandas数据框中。我偶然发现了一个不同的帖子，并尝试使用代码：
def transform_zst_file(self,infile):
zst_num_bytes = 2**22
lines_read = 0
dctx = zstd.ZstdDecompressor
浏览 7提问于2020-04-07得票数 2
我可以将一个ann文件读入pandas dataframe，如下所示： df = pd.read_csv('something/something.ann', sep='^([^\s]*)\s', engine='python', header=None).drop(0, axis=1)
df.head() 但我不知道如何将多个ann文件读取到一个pandas数据帧中。我尝试使用concat，但结果并不是我所期望的。 如何将多个ann文件读入一个pandas数据帧？
浏览 6提问于2021-08-16得票数 0
回答已采纳
我正在解析URL中POST请求中的JSON数据，希望提取date并将其转换为Python中的Date类型，这一切都是我在dask中完成的。如何将其转换？ 在此之前，我曾尝试使用pandas数据帧，使用： datetime.strptime(i, '%Y-%m-%d').date().__str__()
浏览 9提问于2020-01-28得票数 1
我有一个包含100多列的pandas数据框架。例如，在以下df中： df['A','B','C','D','E','date','G','H','F','I'] 如何将日期移到最后一列？假设数据帧很大，并且我不能手动编写所有的列名。
浏览 236提问于2019-10-04得票数 4
回答已采纳
1回答
我有一个pandas数据框，其中数据框的每一列都对应于给定股票的收盘价(IBOVESPA-BRASIL)。我想计算每个数据帧股票(df0)的RSI值，并用这个数据(df1)创建一个新的数据帧。我正在尝试使用pandas-ta库，但我被与收盘价对应的参数卡住了。我该如何解决这个问题呢？
#!pip install yfinance
#!pip install pandas-ta
#Used Packages
import pandas as pd
import pandas_ta as ta
from pandas_datareader import data as pdr
import yf
浏览 4提问于2021-04-29得票数 0
我有一个填充了项目的numpy chararray，我需要让每个项目都是html中的一个可点击链接。但是当我这样做时，href标记显示为文本： grid = np.chararray(shape=[2,2]).astype('|S55')
item = "<a href='#'>%s</a>" % str(item_number)
grid[1,1] = item 我不知道这有什么关系，但我使用pandas创建了一个数据帧，然后使用to_html()方法将其作为html发送到django模板。 df = pd.Dat
浏览 7提问于2019-01-22得票数 0
回答已采纳
1回答
具有数组和密钥对的数据帧
、、、、
我有一个JSON结构，我需要它转换成数据帧。我已经通过pandas库进行了转换，但我在两列中遇到了问题，一列是数组，另一列是键对值。 Pito Value
{"pito-key": "Number"} [{"WRITESTAMP": "2018-06-28T16:30:36Z", "S":"41bbc22","VALUE":"2"}] 如何将列分解为数据帧。
浏览 7提问于2020-01-28得票数 0
我需要一个数据被,拆分的单线CSV。我的问题是，当我尝试使用apply遍历我的Dataframe时，我得到了一个Series对象，to_csv方法给了我一个拆分成行的str，将None设置为""，没有任何,。但是，如果我使用for遍历数据帧，我的方法将获得一个Dataframe对象，并在一行中给出一个包含,的str，而不会将None设置为""。 下面是测试这一点的代码： import pandas
def print_csv(tabular_data):
print(type(tabular_data))
csv_data = tabula
浏览 28提问于2021-04-22得票数 3
回答已采纳
我有一个非常大的Pandas数据帧，我想把它保存到磁盘上，以便以后使用。数据帧仅包含字符串数据。
然而，无论我使用哪种格式，保存过程都会导致我的Google Colab环境崩溃，因为除了CSV之外，所有可用的RAM都会用完，CSV甚至在5小时后都不会完成。
但这也破坏了环境。
有没有办法把一个大的文本熊猫数据帧保存到磁盘上？
我尝试过to_json、to_feather、to_parquet、to_pickle，它们都会使环境崩溃。
我还通过使用以下命令尝试了to_sql
from sqlalchemy import create_engine
engine = sqlalchemy.crea
浏览 2提问于2019-05-29得票数 2
3回答
要从numpy创建一个pandas数据帧，我可以使用：
columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2] , [1,5] , [2,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1
如果我改用：
columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2,2] , [1,5,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1
其中每个阵列是一列数据。但这会抛出错误：
浏览 7提问于2018-05-25得票数 4
回答已采纳
我刚开始使用NaN数据帧，正在尝试找出一种在数据帧单元格内定位pandas值的方法。我在isna()函数中使用了if条件。
我的方法是，如果值为NaN，则打印"value empty“而不是返回布尔值"True”。这是我的方法：
import pandas as pd
x= pd.read_csv("mdata_short.csv", header =[0])
print(x["retail_price"].iloc[12:13])
if x["retail_price"].iloc[12:13].isna() == True:
浏览 0提问于2019-05-27得票数 5
我在for循环中访问一系列Excel文件。然后，我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起，然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的：
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&
浏览 2提问于2015-02-23得票数 111
回答已采纳
我是Python的新手，我有一个InfluxDB查询，我想将它设置为一个熊猫数据帧。但是，输出似乎只包括测量值，而不包括标记值。
我的代码如下所示：
import pandas as pd
from influxdb import InfluxDBClient
def main():
host = 'localhost'
port = 8086
user = 'abc'
password = 'xyz'
dbname = 'rain_rate'
client = Influx
浏览 12提问于2020-05-29得票数 0
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1回答
Pandas数据帧多个数据库表
、、、、
我有一个API包装器，可以从特定的产品中提取数据。我面临着如何将json数据映射到数据库(postgresql)的问题。我已经阅读了Pandas dataframe，但我不确定这是不是正确的方法。我有几个问题需要帮助。
1)是否可以选择哪些行可以进入数据帧？
2)数据帧内的每一行都需要插入到两个不同的数据库表中。我需要在TableA中插入10列，获得新插入行的id，然后在TableB中插入5列，包括返回的id。我该怎么做呢？
3)是否可以为数据帧中的每一列指定数据类型？
4)是否可以将列名称重命名为数据库字段名称？
5)是否可以遍历特定的列并替换某些数据？
对于我正在尝试实现的目标，有没有可以
浏览 14提问于2020-05-15得票数 1
回答已采纳
我有福尔。列表：
list_vals = ['col_a col_B col_C', '12.0 34.0 10.0', '15.0 111.0 23']
如何将其转换为pandas数据帧？
我可以这样开始：
df = pd.DataFrame(columns=list_vals[0].split())
有没有一种方法可以填充其余的数据帧？
浏览 10提问于2017-02-11得票数 8
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我有可能很大的数据帧，大约有10列和1e6行，具有不同的维度。假设行在两个数据帧中都是唯一的。由于这些数据帧不能加载到内存中，我如何找到一个数据帧中存在于另一个数据帧中的所有行？我目前只处理较小的数据帧，但我很快就会弄清楚这一点。 我非常喜欢使用pandas，但我愿意使用不同的包(xarray?)如果有显著的好处。如果您推荐一个不同的包，请提供一些代码来进行比较。 下面是我如何与内存中适合的pandas数据帧进行比较： import pandas as pd
def row_intersection(df1, df2):
noNA = df2.fillna(0)
retur
浏览 23提问于2021-09-02得票数 0
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下面是我正在使用的JSON：
{
"2021-05-24": {
"RSI": "75.1354"
},
"2021-05-21": {
"RSI": "74.5561"
},
"2021-05-14": {
"RSI": "78.1510"
},
"2021-05-07": {
"RSI": &#
浏览 0提问于2021-05-25得票数 0
我在Pandas中创建了以下数据帧'user_char‘：
## Create a new workbook User Char with empty datetime columns to import data from the ledger
user_char = all_users[['createdAt', 'uuid','gasType','role']]
## filter on consumers in the user_char table
user_char = user_char[user_char
浏览 14提问于2018-02-28得票数 0
回答已采纳
在我尝试按country列对我的Pandas数据帧进行排序后：
times_data2.reindex_axis(sorted(times_data2['country']), axis=1)
我的数据帧是这样的：
Argetina Argentina .... United States of America ...
NaN Nan .... NaN ....
浏览 2提问于2016-04-29得票数 0
我已经在我的数据帧上使用pandas和numpy编写了一段代码。它可以工作，但我想知道如何定义一个函数来做同样的事情，并将其应用于我的数据帧。
import pandas
def f(row):
if row['time_download'] == 0:
val = 0
else:
val = (row['volume_download'] - row['volume_last_second'])/(row['time_download']/1000)
return val
浏览 9提问于2019-08-14得票数 0
回答已采纳
我将csv文件读入pandas数据帧，并希望将具有二进制答案的列从yes/no字符串转换为1/0整数。下面，我展示了其中一列("sampleDF“是pandas数据帧)。
In [13]: sampleDF.housing[0:10]
Out[13]:
0 no
1 no
2 yes
3 no
4 no
5 no
6 no
7 no
8 yes
9 yes
Name: housing, dtype: object
非常感谢您的帮助！
浏览 18提问于2016-12-01得票数 53
已经在数据集上实现了ANN回归。预测值和实际值存储在数据帧中。实际值为float类型，当我使用df.info()检查它时，数据帧中的预测值被显示为类型对象。
dataframe中的预测值类似于以下代码：
import pandas as pd
a=[[1.4],[3.6],[6.7]]
df = pd.DataFrame()
df['a']=a
但是，我希望df‘’给出以下输出。
df['a'] = 1.4 3.6 6.7
我试过df‘..astype(Float)，df’..flatten()，但是它们没有工作。如何将dataframe列中的一维数组元素的列表
浏览 7提问于2022-02-23得票数 0
sktime库需要一个非常“特殊”的data format。对于n个时间序列，每个序列的T值需要存储在长度为T的pandas序列的pandas Dataframe中，如下所示： DataFrame： index | Data
0 | pd.Series
1 | pd.Series
... | ...
n-1 | pd.Series 我试图通过读取另一个数据帧来填充循环中n=2和T=3的空数据帧，但没有成功。下面是我的简化版本，在每一行中使用一个常量pd.Series： import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
浏览 14提问于2020-06-17得票数 1
回答已采纳
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