Pandas将列解释为数据帧而不是列，并返回错误
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，特别适用于处理结构化数据。在Pandas中，数据被组织成为一个二维的表格，称为数据帧（DataFrame），其中每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。
当你将列解释为数据帧而不是列，并返回错误时，可能是因为你在使用Pandas的函数或方法时，传入的参数类型不正确或者参数的取值范围不符合要求。这种错误通常是由于数据类型不匹配或者数据结构不正确导致的。
为了解决这个问题，你可以检查以下几个方面：
- 数据类型：确保你的数据是Pandas支持的数据类型，例如，如果你的数据是一个列表或数组，你可以使用
pd.Series将其转换为Pandas的Series对象，或者使用pd.DataFrame将其转换为Pandas的DataFrame对象。 - 数据结构：确保你的数据结构正确，即每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。你可以使用
df.head()查看数据的前几行，确保数据结构符合预期。 - 函数或方法的使用：仔细阅读函数或方法的文档，确保你正确地使用了它们，并传入了正确的参数。你可以查阅Pandas官方文档或者其他相关的教程来获取更多关于函数或方法的详细信息。
在处理这个问题时，你可以考虑使用腾讯云的相关产品，例如：
- 腾讯云服务器（CVM）：提供了可靠的云服务器实例，可以用于搭建和部署你的应用程序和服务。
- 腾讯云数据库（TencentDB）：提供了多种类型的数据库服务，包括关系型数据库（如MySQL、SQL Server）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis），可以满足不同的数据存储需求。
- 腾讯云对象存储（COS）：提供了高可靠性、低成本的对象存储服务，适用于存储和管理大量的非结构化数据，如图片、视频、文档等。
- 腾讯云人工智能（AI）：提供了丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，可以帮助你实现更智能化的数据处理和分析。
以上是一些腾讯云的相关产品，你可以根据具体的需求选择适合的产品来支持你的云计算和数据处理工作。更多关于腾讯云产品的详细介绍和文档可以在腾讯云官方网站上找到。
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1回答
我正在尝试使用.sum()和pandas对数据帧中的列的值进行求和。但是，对于数据类型为“float64 64”的所有列，pandas将返回“0.00”。对于设置为整数的列，它似乎工作得很好。 这是我到目前为止尝试过的： df = pd.read_csv(csv_file, delimiter=';')
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) *#I want to convert values to numeric*
print(df['UE'].dtype) *#I p
浏览 6提问于2021-03-17得票数 0
1回答
我正在使用to_sql将pandas数据帧写入SQL server数据库。数据帧很小(1列，100行)。然而，我得到了一个错误：
cursor.executemany(statement, parameters)
MemoryError
该列的dataType为object (即string)。如果我将dataType转换为INT，则代码执行时不会出现错误。
为什么对象数据会导致内存不足错误?我如何修复它？
浏览 3提问于2020-09-19得票数 0
我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架，我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想：
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤)，并在该子集上计算关联矩阵，然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列，创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后，得到的数据帧将是一个相关性矩阵，其中列索引是地理位置，行索引是其他44个变量。
到目前为止，我拥有的代码是：
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
浏览 0提问于2020-10-26得票数 2
我似乎无法打印以下行：summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size()
不会得到错误：
File "C:\Users\rspatel\untitled0.py", line 76, in <module>
print(summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size())
File "C:\Users\rspatel\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\serie
浏览 0提问于2021-09-20得票数 2
有没有人知道pandas，python中的所有列？我刚刚为pandas创建了一个包含超过20,000列的数据帧，但我得到了内存错误。
非常感谢
浏览 5提问于2013-10-07得票数 1
2回答
我正在尝试解析单个列的columns.My数据帧，并获取具有多个pyspark数据帧的数据帧，如下所示：
a b dic
0 1 2 {'d': 1, 'e': 2}
1 3 4 {'d': 7, 'e': 0}
2 5 6 {'d': 5, 'e': 4}
我想要解析dic列并获得数据帧，如下所示。如果可能的话，我期待着使用pandas UDF。我的预期输出如下：
a b c d
0 1 2 1 2
1 3 4 7
浏览 40提问于2020-03-01得票数 0
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我再次对Python上下文中的pandas数据帧索引感到困惑。我试图通过调用df[colname][0]来获取列的第一个元素。但是，它适用于直接从文件读取的数据帧，但不适用于采样/切片的数据帧，并报告错误` `KeyError 0‘。我能问一下这里发生了什么吗？有关于这个索引问题的博客/教程吗？非常感谢！
浏览 7提问于2018-08-13得票数 1
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我有一个模式：
patternDel = "( \\((MoM|QoQ)\\))";
我想删除pandas dataframe中列df['Event Name']与此模式匹配的所有行。哪种方法是最好的？数据帧中有超过100k行。
浏览 8提问于2016-10-10得票数 26
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3回答
有一个包含三列数据帧的CSV格式文件。第三列包含长文本。当我尝试使用pandas.read_csv打开文件时，出现此错误消息
message : UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa1 in position 0: invalid start byte.
但使用以下命令打开该文件没有问题
with open('file.csv', 'r', encoding='utf-8', errors = "ignore") as csvfile
浏览 1提问于2018-01-22得票数 3
我想在列表理解中对熊猫数据帧的行运行一个函数。Dataframe可以有不同数量的列。如何利用这些数据帧的列？
import pandas as pd
df = {'chrom': ['chr1', 'chr1','chr1'], 'start': [10000, 10100, 12000], 'end':[10150,10120,12250], 'S1':[1, 1, 1],'S2':[2, 2, 2],'S3':[3, 3, 3] }
df =
浏览 0提问于2019-10-26得票数 1
2回答
我有一个数据帧，它要求列的子集具有具有多个值的条目。下面是一个包含“runtime”列的dataframe，其中包含程序在各种条件下的运行时：
df = [{"condition": "a", "runtimes": [1,1.5,2]}, {"condition": "b", "runtimes": [0.5,0.75,1]}]
df = pandas.DataFrame(df)
这就形成了一个数据帧：
condition runtimes
0 a [1,
浏览 0提问于2014-11-08得票数 8
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2回答
如何在一个命令中过滤Pandas数据帧中的行并仅获取pandas数据帧中的列的子集。
我正在试着应用像这样的东西...
frame[(frame.DESIGN_VALUE > 20) & (frame['mycol3','mycol6']))]
谢谢。
浏览 0提问于2015-10-02得票数 17
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我有一个这样的Pandas数据帧：
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({1: [2, 4, 0, 0, 2], 2: [5, 6, 0, 0, 34], 3:[6,12,0,3,0], 4:[6,7,0,7,0]})
1 2 3 4
0 2 5 6 6
1 4 6 12 7
2 0 0 0 0
3 0 0 3 7
4 2 34 0 0
我想逐行检查，如果在第1列或第2列中有任何非零元素，那么在第3列或第4列中也至少有一个非零元素；如果第1列或第2列中的元素都为零，那么第3列和第4列也
浏览 13提问于2020-02-28得票数 0
我正在努力确定为什么我在python中收到这个错误。在我的代码中，我在pandas中合并了两个数据框：
result = pd.merge(credit_record, application_record, on="ID")
然后删除特定列中缺少值的行：
new_data = result.dropna(subset = ["MONTHS_BALANCE"], inplace=True)
然后，我尝试查看更新后的数据帧，但收到一个错误：
new_data.head()
AttributeError：'NoneType‘对象没有'head’属性
浏览 0提问于2020-08-18得票数 0
2回答
我正在尝试从两个现有帧的列创建一个新的DataFrame，但是在concat()之后，列名丢失了，我无法分配新的名称：
import pandas
import datetime
dt = datetime.datetime
df1 = pandas.DataFrame({'value': [1.1, 2.1], 'foo': ['a', 'b']}, index=[dt(2015, 11, 1), dt(2015, 11, 2)])
df2 = pandas.DataFrame({'value': [1.2,
浏览 12提问于2015-11-11得票数 2
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我有一个小的Pandas数据帧(2000行，35列)，我将它与一个大的Dask数据帧(600万行，550列)合并在一起。我将小Pandas数据帧转换为Dask数据帧，并使用以下代码进行合并： final_df=dd.merge(left=small_df,right=big_df,how='inner',on=('var1','var2','var3')) 合并操作非常快，但运行这些代码需要一段时间： final_df.head() 或者： final_ddf.to_csv('file.csv',header=T
浏览 28提问于2020-07-16得票数 0
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我不明白如何在pandas dataframe上添加列名，一个简单的例子可以说明我的问题：
dic = {'a': [4, 1, 3, 1], 'b': [4, 2, 1, 4], 'c': [5, 7, 9, 1]}
df = pd.DataFrame(dic)
现在，如果我输入df，那么我会得到
a b c
0 4 4 5
1 1 2 7
2 3 1 9
3 1 4 1
现在假设我仅通过对前一个数据帧上的列求和来生成另一个数据帧
a = df.sum()
如果我输入'a‘，我会得到
a 9
b
浏览 8提问于2016-07-29得票数 6
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1回答
我正在努力减少数据帧中不需要的数据列，但让它在OOP的范围内工作。数据帧中的列是从'A‘到'M’。
示例：
import pandas as pd
# columns 'A' 'B' and 'C' are what I want kept
vibe_df = pd.read_csv('C:Location/Document.csv')
vibe_df = vibe_df[['DateTime', 'A', 'B', 'C']]
上面的工作，但是，我
浏览 0提问于2020-08-27得票数 1
1回答
提高非常大的数据帧上的迭代性能
、、、、
我有一个pandas数据帧，它由300万行和50列组成，所有列都包含整数(正数或负数)。我想创建一个名为'feature‘的新列，它从现有的50列中提取最大的负数。
例如，如果对于给定行，50列包含以下值
-25,-24,-23,...,-1,1,...,23,24,25
“feature”列应返回-1。
因为我的数据帧太大了，所以我尝试的解决方案花费的时间太长了。例如，我尝试过使用列表理解，但是因为我求助于iterrows()，所以它太慢了(itertuples()的性能并没有明显的提高)：
import numpy as np
import pandas as pd
from tq
浏览 3提问于2019-07-17得票数 1
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我有多个pandas数据帧，我想写一个函数，它将取出数据帧每列中的值，并将它们放入自己的numpy数组中。
示例数据帧
In [1]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [4, 6]], columns=['A', 'B'])
In [2]: df
Out[2]:
A B
0 1 2
1 1 3
2 4 6
如何从A列和B列的值中生成两个不同的numpy数组
浏览 1提问于2019-04-10得票数 0
1回答
仅语法问题
我读入了一个按日期对齐的大型数据帧。我有一个关注关键日期(时间窗口)的80+数据帧列表。我想循环遍历该列表并绘制每个项目(时间窗口)，x轴作为时间轴，y轴作为来自每个数据帧的特定数据列。所有数据帧都具有相同的格式和相同的列标题。然后，我希望我的for循环根据列表变量名保存每个绘图。
但是，我不确定如何以正确的语法将这些参数传递给for循环。
对于下面的问题，我假设温度是所有数据帧中的公共常量，并且是要为所有DF返回的Y轴。
我能找到的最相关的例子(第21-24行)：
In [21]: winter = daily['2012-12-01': '2013-0
浏览 0提问于2019-07-31得票数 0
2回答
我有一个由;分隔的具有Encoding: latin-1的Pandas数据帧。size: 350000 x 3800的数据量几乎是非常大的。我最初想使用sklearn，但是我的数据帧缺少值(NAN values)，所以我不能使用sklearn的随机森林或GBM。因此，我不得不使用H2O's分布式随机森林来训练数据集。主要的问题是当我执行h2o.H2OFrame(data)时，数据帧不能有效地转换。我检查了提供Encoding选项的可能性，但文档中没有任何内容。
有人知道这是怎么回事吗？任何线索都能帮到我。我还想知道是否有其他像H2O这样的库可以非常有效地处理NaN值？我知道我们可以推算
浏览 2提问于2017-10-27得票数 18
2回答
我正在尝试从csv文件中的AB列在Pandas中创建数据帧。(AB是第27列)。
我使用的是这一行：
df = pd.read_csv(filename, error_bad_lines = False, usecols = [27])
..。这将导致以下错误：
ValueError: Usecols do not match names.
我是Pandas的新手，有人能指出我做错了什么吗？
浏览 1提问于2016-09-08得票数 2
回答已采纳
我有两个熊猫数据帧，它们共享相同的密钥，但每个对象的名称不同。
df = pd.DataFrame({"ID":[1,2,3], "Flag":[0,0,1]})
results = pd.DataFrame({"client_id":[1,2,3], "score":[600,700,800]})
df.columns
Index(['ID', 'Flag'])
results.columns
Index(['client_id', 'score'])
我想将它们合
浏览 0提问于2019-08-28得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用django_pandas包从存储的Django模型中获取Pandas数据帧。 df = qs.to_dataframe(['time', 'price_open', 'price_high', 'price_low', 'price_close'], index='time') 现在，我想通过datetime访问数据帧，但是，这不起作用。打印df如下所示，其中的time列有一个奇怪的位置： ? 如果我执行print(df.keys())，我会得到以下结果: Index('p
浏览 19提问于2021-01-30得票数 0
2回答
我对Python / Pandas还比较陌生，我正在尝试为数据帧中的每一列打印值类型。但是，当我尝试使用.dtypes()函数时，我会得到一系列错误。
下面是我使用的一些代码：
file = pd.read_csv('Nudge.csv', sep=",")
data = pd.DataFrame({'SR_ID': file['SR ID'], 'On_Time_%': file['On-Time %'], '#_Tardy': file['# Unex Tardy&#
浏览 14提问于2022-01-26得票数 -1
2回答
在删除一列后，我正在尝试将一个pandas数据帧转换为recarray。原始数据有33列，删除'a‘列后，我只剩下32列。但是，在dataframe上调用to_records()之后，原始列被重新插入为空值。有没有办法防止这种情况发生？
dat = pd.read_csv("testing.csv")
dat = dat.astype("float32")
dat.drop(['a'], axis=1, inplace=True)
temp = dat.to_records()
>>> dat.shape
(500,
浏览 12提问于2017-01-14得票数 2
我有下面定义的pandas udf schema2 = StructType([ StructField('sensorid', IntegerType(), True),
StructField('confidence', DoubleType(), True)])
@pandas_udf(schema2, PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def PreProcess(Indf):
confidence=1
sensor=Indf.iloc[0,0]
df = pd.Dat
浏览 76提问于2020-08-14得票数 5
我正在尝试在dataframe.from_dict操作之后命名我的新数据帧的列。
只需使用pandas.dataframe.from_dict函数：
df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict,orient='index')
生成不带列标题的数据帧。
data=pd.DataFrame.from_dict(my_dict,orient='index).rename(columns = {'name','number'})
这不会产生任何错误: TypeError：'set‘对象不可调用。
有谁有线索吗
浏览 2提问于2017-07-14得票数 4
回答已采纳
这是Python和Pandas的新手，所以请耐心听我说。
我已经创建了一个10行的数据帧，其中有一个名为'Distance‘的列，我想用apply和我创建的一个lambda函数来计算一个新列(TotalCost)。该函数的以下代码片段
def TotalCost(Distance, m, c):
return m * df.Distance + c
其中Distance是数据帧df中的列，而m和c只是我之前在主代码中声明的常量。
然后，我尝试以以下方式应用它：
df = df.apply(lambda row: TotalCost(row['Distance']
浏览 4提问于2019-11-28得票数 0
2回答
我有一个包含21个不同列的banking_dataframe，其中一个是目标，其中10个是数字特征，10个是分类特征。我已经使用pandas的get_dummies方法将分类数据转换为one-hot编码。返回的dataframe有74列。现在，我想将编码的数据帧与原始数据帧合并，这样我的最终数据就应该有一个分类列的热编码值，但数据帧的原始大小是21列。
Pandas的 to get_dummies函数：
对分类要素调用get_dummies的代码片段
encoded_features = pd.get_dummies(banking_dataframe[categorical_feature_
浏览 2提问于2019-08-01得票数 0
我有一个名为"df“的熊猫数据帧，它是我使用对Netezza数据库的SQL查询结果创建的。我在Jupyter笔记本上工作。数据帧有两行，其中两列(CREATEDDATE和STAGEDATE)包含日期时间值。当我运行print(df)时，结果如下所示：
ID ISDELETED PARENTID CREATEDBYID \
0 017o000003tQRftAAG false a0no000000Hrv1IAAR 005o0000001w8wgAAA
1 017o000003jl52cAA
浏览 2提问于2021-03-17得票数 3
在熊猫中，这可以通过column.name来完成。
但是，当它的spark数据帧列时如何做同样的事情呢？
例如，调用程序有一个spark数据帧: spark_df
>>> spark_df.columns
['admit', 'gre', 'gpa', 'rank']
此程序调用我的函数: my_function(spark_df 'rank‘)在my_function中，我需要列的名称，即’rank‘
如果是pandas数据帧，我们可以在my_function内部使用
>>> pand
浏览 1提问于2016-09-28得票数 55
我有两个从CSV文件加载的pandas数据帧。每个CSV都有两列，列A是一个id，在两个CSV中具有相同的值和顺序。列B是一个数值。 我需要创建一个新的CSV，A列与前两个相同，B列是两个初始CSV的平均值。 我正在创建两个数据帧，如下所示 df1=pd.read_csv(path).set_index('A')
df2=pd.read_csv(otherPath).set_index('A') 如果我这样做了 newDf = (df1['B'] + df2['B'])/2
newDf.to_csv(...) 则newDF在A列
浏览 10提问于2020-01-20得票数 0
回答已采纳
我有一个带有列‘distance’的pandas数据帧，它的数据类型是‘Float64’。
Distance
14.827379
0.754254
0.2284546
1.833768
我想把这些数字转换成整数(14,0,0,1)。我尝试这样做，但得到错误“ValueError: Cannot convert NA to integer”。
df['distance(kmint)'] = result['Distance'].astype('int')
任何帮助都将不胜感激！！
浏览 2提问于2016-12-08得票数 0
我正在尝试处理一些时间序列数据，并且对pandas dataframe还是个新手。我有一个包含两列的数据帧，如下所示：
+---+-----------------------+-------+--+
| | 0 | 1 | |
+---+-----------------------+-------+--+
| 1 | 2018-08-02 23:00:00 | 456.8 | |
| 2 | 2018-08-02 23:01:00 | 457.9 | |
+---+-----------------------+------
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
3回答
下面的代码查找B列的任何字符串。是否可以循环遍历数据帧的多个列，输出包含每列字符串的单元格？ import pandas as pd
for i in df:
print(df[df['i'].str.contains(r'^[a-zA-Z]+$')]) 链接到https://stackoverflow.com/a/65410078/12801962上的代码
浏览 19提问于2020-12-23得票数 0
我正在尝试从这个数据帧中选择一些特定的行：
df Name Book
1 a1 a2
2 b1 b2
3 c1 c2
4 d1 d2
我有一个变量result，它包含从数据帧的第一行到最后一行生成的数字。现在我用df_new=df.loc[result,:]试了一下，它给了我一个错误。当我使用不带book列的df时，它可以工作，但df_new只包含第一列。我不知道如何让它在选择特定行的同时返回多个列。我想要的示例：
df_new Name Book
2 b1 b2
3 c1 c2
我拥有/获得的内容：
df_n
浏览 0提问于2020-04-17得票数 0
1回答
当我使用std函数只使用它的一部分时，我正在尝试对数组进行切片。这个部分是1:t，因为t是一个整数，它随for循环的每一次迭代而增长。Y是我的熊猫数据集，列是'TempK‘，它指定为列参数。当数据集相当大或者是其他东西时，您可以对其进行切片限制吗？
def calc_std(t, y, column):
deviationPrediction = np.std(y.loc[1:t, [column]])
return deviationPrediction
我收到的错误是：
回溯(最近一次调用)：文件"C:\Users\Kabla\Anaconda3\envs
浏览 0提问于2019-04-17得票数 0
回答已采纳
2回答
下面显示的简单数据帧replace不起作用。
NewPhone列包含与原始列相同的值。
import pandas as pd
SF = pd.read_csv(r"xxx.csv")
SF['NewPhone'] = SF['Phone'].replace("(",'xxx')
print(SF['NewPhone'])
浏览 0提问于2018-05-23得票数 4
2回答
我试图在下面的数据帧中使用values列的元素作为字典中的键。
In [1]: import numpy as np
...: import pandas as pd
...: rng = pd.date_range('2021-06-01', periods=4)
...: values = [1, -1, 0, np.nan]
...: df = pd.DataFrame(values, index=rng, columns=['values'])
In [2]: df
Out[2]:
values
2021
浏览 1提问于2021-06-07得票数 2
回答已采纳
我想将一个SAS7BDAT文件加载到pandas数据帧中，然后加载到数据库中。
我知道允许加载SAS7BDAT，但我也想检索SAS列标签并将其存储在数据库中。(注意--这与列名不同，通常是列的详细文本描述)。
是否可以使用Pandas为每一列加载SAS文本标签？
浏览 0提问于2017-04-04得票数 1
1回答
我有下面的代码。我想做的是把不同的变压器应用到熊猫数据栏的每一列。首先，我只想让我的两列通过而不进行任何转换。
import pandas as pd
from sklearn.compose import ColumnTransformer
df = pd.DataFrame({'pre0': [2, 0, 1, 2], 'pre1': [99, 56, 85, 78]})
column_meta_data = [("p1", "passthrough", "pre0"), ("p2",
浏览 0提问于2021-02-15得票数 1
回答已采纳
1回答
基于来自stackoverflow的qs：
我试过了：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame()
df1['col1'] = [1,2,3,4,5]
str = ','.join([str(x) for x in df1['col1'].unique().tolist()])
但是，我看到了下面的错误：
TypeError: 'list' object is not callable
我希望将一列中的所有唯一项查询到另一个SQL表中，然后将这些结果附加到我的原始数据帧中
有没有其他内置的
浏览 11提问于2016-08-04得票数 0
有没有办法创建一个由两列组成的pandas数据帧？第一列的数据类型是int，第二列的数据类型是字典。然后迭代地将数据插入到数据帧中。
浏览 0提问于2018-07-29得票数 0
我正在使用from_pandas()函数从熊猫数据帧创建一个dask数据帧。当我尝试使用方括号[ ]从dask dataframe中选择两列时，我得到了一个KeyError。 根据dask文档，dask dataframe支持像pandas dataframe一样的方括号列选择。 # data is a pandas dataframe
dask_df = ddf.from_pandas(data, 30)
data = data[dask_df[['length', 'country']].apply(
lambda x: myfun
浏览 67提问于2019-10-04得票数 1
我有一个pandas数据帧，需要清理Status列。我的数据如下所示：
id Status
123 100%
124 0%
125 1%
126 100%
127 0.25%
我想排除所有不是100%或0%的行。该列的类型为object
我希望我的数据是这样的：
id Status
123 100%
124 0%
126 100%
我尝试过以下几种方法：
df = df.drop(df[(df.Status == '100%') & (df.Sta
浏览 9提问于2020-03-04得票数 2
回答已采纳
1回答
我已经编写了以下Python/Pandas代码，将M行x N列数据帧(A)的每一列乘以M x 1数据帧(b)，得到M x N数据帧C：
def multiply_columns(A, b):
C = pd.DataFrame(A.values * b.values, columns=A.columns, index=b.index)
return C
换句话说，它将矩阵的每一列乘以长度相等的列向量。
代码运行良好，但是我想不起这个操作的正式名称了。有什么想法？
浏览 12提问于2015-03-17得票数 1
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
编辑:看起来这是Pandas中的一个潜在的bug。查看@NicMoetsch提出的这个GitHub ，注意到与frame的__setitem__()和__getitem__()之间的差异有关的意外行为赋值。
在前面的代码中，我使用字典重命名了一些列：
cols_dict = {
'Long_column_Name': 'first_column',
'Other_Long_Column_Name': 'second_column',
'AnotherLongColName':
浏览 3提问于2021-04-06得票数 8
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