Pandas将dataframe作为参数传递，但变量在函数中没有获得正确的值
Pandas是一个用于数据分析和处理的开源Python库。它提供了DataFrame数据结构，用于存储和操作二维表格数据。当将一个DataFrame作为参数传递给函数，但是函数内部未能正确获取到DataFrame的值时，可能存在以下几个可能的原因和解决方法：
- 参数传递错误：请确保正确传递DataFrame参数给函数。可以通过在函数定义时指定参数名和类型，以及在调用函数时传递正确的DataFrame参数。
- 作用域问题：如果函数中定义了与传递的DataFrame参数同名的局部变量，那么函数将使用局部变量而非传递的参数。解决方法是修改局部变量的命名，以避免与参数重名。
- 数据未正确读取或处理：如果函数内部对传递的DataFrame进行了数据处理或操作，但是结果不符合预期，可能是数据未正确读取或处理导致的。可以检查数据读取的源头是否正确，以及处理逻辑是否符合预期。
- 函数返回值问题：如果函数返回了错误的结果，可能是函数内部操作导致了数据错误。可以检查函数内部的数据处理逻辑和操作，确保返回值与预期一致。
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请注意，以上提供的链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估。同时，还有其他的云计算品牌商和产品可供选择，根据具体情况选择适合的解决方案。
相关·内容
在标准库和主要第三方库中，我看到了几个接受函数作为输入的函数(和方法)的例子。
例如，考虑 of Pandas DataFrame，该方法的文档建议您可以将另一个函数(如sum()或numpy.sqrt() )传递到函数中，如apply(sum)或apply(numpy.sqrt)。
类似地，标准库函数显式地记录了
键指定一个参数的函数，该函数用于从可迭代的每个元素(例如，key=str.lower)中提取比较键。
我如何编写自己的函数，以这种方式工作，接受一个函数作为输入之一？
浏览 8提问于2022-05-22得票数 0
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我有一个1,500,000行的DataFrame。这是我从QuantQuote.com那里买来的一分钟的股市数据。(打开，高，低，关闭，音量)。我正试图对股市交易策略进行一些自制的回溯测试。直接的python代码处理事务太慢了，我想尝试使用numba来加快速度。问题是。
谷歌搜索发现，有关熊猫使用numba的信息少得令人吃惊。这让我想知道我是不是在考虑这个错误。
我的设置是Numba 0.13.0-1，Pandas 0.13.1。Windows 7，MS VS2013 with PTVS，Python2.7，Enthought
我现有的Python+Pandas内部循环具有以下一般结构
计
浏览 1提问于2014-05-13得票数 16
1回答
我有一个简单的用例，需要打印表达式并自动执行它们。我看到几个帖子建议避免这样做，因为有两个更好的选择。在这种情况下，我无法决定其他选择。这就是问题所在。我有一个元素列表，我试图1.遍历每个元素2.打印一个表达式3.执行表达式
这是一个psuedocode
#Define the dataset
import pandas as pd
df_scr_crd = {'Subject': ['MATH', 'MATH', 'MATH', 'MATH', 'PSY', 'PSY',
浏览 0提问于2016-03-13得票数 0
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我使用下面的库将修改后的数据(财务数据的指示符) 填充到Dataframe
但是，库中有许多类似乎遗漏了某些属性；或者缺少来自另一个类的继承。
我已经创建了一个pandas.Series，其中充满了要演示的内容。我从类AroonIndicator中调用AroonIndicator ()方法，并将前面的系列作为输入，但是我得到了一个' series‘对象没有属性' _check_fillna '“错误。我看到AroonIndicator类中没有属性_check_fillna，但是IndicatorMixin中有属性_check_fillna。我尝试通过IndicatorM
浏览 5提问于2022-09-14得票数 0
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下面的pandas DataFrame需要将exec函数应用于所有行。
import pandas as pd
var = 2.5
df = pd.DataFrame(["var*1", "var*3", "var*5"])
预期结果
我需要的预期结果是：
0
0 2.5
1 7.5
2 12.5
使用exec函数与apply
但是，如果我这样做的话：
df.apply(exec)
甚至：
df.apply(lambda x:exec(x))
我得到以下错误：
TypeError: exec() arg 1必须是字符串、字
浏览 7提问于2022-11-25得票数 0
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我需要在一个函数中使用作为参数传递的值将一行附加到pandas dataframe。
import pandas as pd
# Declare global DataFrame
global df
df = pd.DataFrame([['1','2','3']], columns=['x','y','z'])
def append_row(a,b,c):
vlist = [a,b,c]
cols = ['x','y','z'
浏览 4提问于2021-02-04得票数 0
我正试着用dataframe-go做一个简单的过滤器。我改编自Github示例，并尝试在过滤器函数中使用简单的>运算符，但编译器给出了invalid operation: vals["day"] > 4 (operator > not defined on interface)错误(请参阅下面的代码) 好的，我把类型改成了map[string]int64，但是，它给出了错误：cannot convert func literal (type func(map[string]int64, int, int) (dataframe.FilterAction, e
浏览 32提问于2020-04-21得票数 0
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我正在尝试使用Dask，并希望向所有工作节点发送一个查找pandas.DataFrame。不幸的是，它失败了，原因是： TypeError: ("'Future' object is not subscriptable", 'occurred at index 0') 当使用lookup.result()['foo'].iloc[2]代替lookup['baz'].iloc[2]时，它工作得很好，但是:对于较大的输入数据帧实例，它似乎一次又一次地卡在from_pandas上。此外，看起来很奇怪的是，未来需要手动阻
浏览 13提问于2019-05-11得票数 1
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我是一个Ruby，做了很多数据工作，并决定改用Python。我很享受到目前为止的转型，被潘达斯，木星笔记本等风吹走了。
我目前的任务是编写一个轻量级的Google，在RESTful API下运行针对BigQuery的查询。
我在Flask中运行了一个非常简单的测试，这很好，但是我在将BigQuery响应呈现为JSON时遇到了问题。为了解决这个问题，我使用了Pandas，然后将dataframe转换为JSON。虽然它很有效，但这似乎是一个不必要的步骤，我甚至不确定这是否是Pandas的合法用例。我还读过，随着数据量的增加，创建数据帧的速度可能会很慢。
下面是我在烧瓶里的小模拟测试。从经验丰富的P
浏览 0提问于2019-07-03得票数 1
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什么是header=0在pandas中，它将第一行识别为gspread中的标题
熊猫进口声明(正确)
import pandas as pd
# gcp / google sheets URL
df_URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wKtvNfWSjPNC1fNmTfUHm7sXiaPyOZMchjzQBt1y_f8/edit?usp=sharing"
raw_dataset = pd.read_csv(df_URL, na_values='?',sep=';'
浏览 23提问于2022-03-10得票数 5
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当不存在global或nonlocal语句时，在执行该函数之后，何时会保留对函数中的全局变量所做的更改，我对此感到困惑。
import pandas as pd
import numpy as np
d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
e = {'col3': [5, 7], 'col4': [8, 9]}
df = pd.DataFrame(data=d)
dfe = pd.DataFrame(data=e)
print("function 1:")
def func1(
浏览 0提问于2018-06-15得票数 0
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手动创建熊猫数据文件，没有列名
、、、、
我想创建以下没有列名的dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([0,423,2342],[12,123,1231], [1,3,5])
我得到了一个错误
TypeError: unhashable type: 'list'
我做错了什么？
我也尝试过{}，但是没有帮助。
df = pd.DataFrame({[0,423,2342],[12,123,1231], [1,3,5]})
浏览 4提问于2015-08-18得票数 3
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使用Featuretools，我希望将某个功能的值转换为级别。
这将是确切的问题。如果有人能帮我，请回答。
首先，下面的代码使用熊猫的秩函数并显示结果。我相信这个结果是正确的。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [50, 80, 100, 80,90,100,150],
'col2': [0.3, 0.05, 0.1, 0.1,0.4,0.7,0.9]})
print(df.rank(method="dense",ascending=True))
但
浏览 10提问于2021-07-08得票数 0
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当使用pandarallel在我的数据文件上运行.apply方法时使用所有核心时，我遇到了一种以前从未见过的语法。相反，这是一种我不理解的使用点语法的方法。
import pandas as pd
from pandarallel import pandarallel
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b'])
到目前为止还不错，只是建立了一个数据框架。接下来，为了让pandarallel做好准备，我们做了
pandarallel.initialize()
接下来是我感到困惑的地方
浏览 12提问于2020-08-25得票数 3
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将熊猫数据转换为布尔值
、、、、
我正在尝试编写一个代码，以检查熊猫系列中的Unix列中是否有任何副本。它应该返回bool值True for DataSet，因为130被重复了两次，而False返回了DataSet2。我如何才能得到以下预期的输出？
import pandas as pd
DataSet = pd.DataFrame({'Unix':[130, 140, 150, 130],
'Value':[11,2,3,4]})
DataSet2 = pd.DataFrame({'Unix':[130, 140, 150, 160],
浏览 9提问于2022-03-15得票数 -1
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我想用基于值的对数(以10为底)的背景色设置Pandas DataFrame显示的样式，而不是基于数据帧值本身。数字显示应显示原始值(以及指定的数字格式)，而不是值的对数。
我见过许多涉及apply和applymap方法的解决方案，但不太清楚如何使用这些方法，特别是因为我不想更改底层数据帧。
下面是我所拥有的数据类型的一个示例。使用“梯度”来突出显示并不令人满意，但是基于对数基数10的突出显示将是非常有用的。
import pandas as pd
import numpy as np
E = np.array([1.26528431e-03, 2.03866202e-04, 6.64793
浏览 4提问于2021-06-07得票数 0
1回答
我有一个dataframe df1，其中包含有关业务的信息。每一行都是生意。列G有业务的id，列R和Z(以及其他的)有整数，告诉我收入的不同度量。A栏有年度。我想要生产一个新的数据line，它只有一行业务与不同年份的价值相加。比方说B栏每年不会变，但是R和Z行。
为了实现这一点，我正在做df1.groupby("G", as_index=False)["Z"].sum()，以便从Z栏中获得收入总额。我也会做类似的df1.groupby("G", as_index=False)["R"].sum()等等。
我希望最后一个名为df2的
浏览 3提问于2014-03-07得票数 0
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我希望将新的记录添加到alldata文件中，方法是将newdata连接到它。不知怎么的，所有的数据在每一个周期之后都会被消灭。你能帮我修一下吗？
import schedule;import sched;import pandas as pd;
alldata=pd.DataFrame()
def myfunc(outside_file):
newdata = pd.DataFrame({'id':['A', 'c'],
'value': [20, 0]},
浏览 1提问于2022-08-29得票数 -1
1回答
我正在使用一个数据集，并试图学习如何使用集群分析和KMeans。我从绘制2个属性的散点图开始，当我添加第三个属性，并尝试绘制另一个质心时，我会得到一个错误。我正在运行的代码如下：
import numpy as np ##Import necassary packages
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use("ggplot")
from pandas.plotting import scatter_matrix
from sklear
浏览 4提问于2020-04-13得票数 3
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我试图定义一个函数，该函数选择dataframe的一部分，按dataframe中的列分组，并将后缀附加到列名
def diagnosis(x):
x = df.query('x == 1').groupby('gender').count()
return x.rename(lambda y: y[:11] + '_' + x[0], axis='columns')
其中：
诊断-功能名称
具有选择标准的x列
dataframe
这是我运行代码时的错误
-------------------------------
浏览 2提问于2022-08-09得票数 0
2回答
我是个初学者。我有两个功能:第一，创建数据帧和一些打印语句；第二，将数据帧下载到colab中的csv。 我想通过df_name下载所有的数据帧。代码： def fun1():
import pandas as pd
d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
d2 = {'col1': [-5, -6], 'col2': [-7, -8]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df2 = pd.DataFrame(data=d2)
print('inf
浏览 52提问于2021-09-25得票数 4
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我想使用lmfit来拟合我的数据。 我使用的函数只有一个参数features。features的内容会不同(列和值都不一样)，所以我不能初始化参数。 我试图创建一个数据帧作为here，但我不能使用guess方法，因为这是针对LorentzianModel的，而我只想使用Model。 import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import lmfit
from sklearn.linear_model import LinearRegression
df = {'a': [0
浏览 7提问于2020-07-10得票数 0
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我有一个问题，试图显示一个简单的绘图与结果从3个小组，它不能转换为ColumnDataSource，您的帮助是感谢！！
我对Bokeh和Python都很陌生，如果这段代码有一些严重的问题，我可以使用一些技巧！
#importing libraries
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import output_file, show
import pandas as pd
from bokeh.models import ColumnDataSource
# initialize list of lists
data = [[&
浏览 0提问于2019-10-22得票数 0
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我是python的新手，我希望输出到pandas dataframe，这样其他包就可以使用它了。 有人能解释一下我在实践中需要做什么吗？ 例如，要将表输出到交叉表，我将执行以下操作： import pandas as pd
income_final =
pd.read_csv("D:\\data\\income17-18_data.csv")
income2 = income_final[(income_final.benefits == 1)]
pd.crosstab(income2.benefits, income2.taxes) 我该如何将其输出到pan
浏览 30提问于2020-04-14得票数 0
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我有一个Pandas DataFrame，列包含x、y和z-值.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Age': x,
'Mileage': y,
'Price': z})
使用scipy.optimize.curvefit()，我能够拟合一个单变量指数函数y = exp(-bx)：
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
# fit y to x
def
浏览 2提问于2020-02-05得票数 0
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在与熊猫合作的过程中，我发现使用data-Frame 创建新的的两种最常见的方法如下：
1. pandas.read_csv() Type: < class 'pandas.core.frame.DataFrame' >
pandas.DataFrame() 2. Type: < class 'pandas.core.frame.DataFrame' >
两种方法都使用不同的参数将列名的list作为输入。
语法：
对于，pd.read_csv，是给出的；
pandas.read_csv(filepath，sep='，
浏览 15提问于2020-01-04得票数 2
1回答
Python 2.7，Pandas 0.18。
我有一个DataFrame，还有一些方法可以通过一个条件参数来选择行的子集。我想知道一种更惯用的方法来编写与所有行匹配的条件。
下面是一个非常简单的例子：
import pandas as pd
def apply_to_matching(df,criterion):
df.loc[criterion,'A'] = df[criterion]['A']*df[criterion]['B']
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B
浏览 3提问于2016-10-27得票数 1
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1回答
尝试降序排序值时出错
、、、
我尝试按降序对这些值进行排序，但每次运行代码时都会抛出一个错误。我尝试对每个键值运行ANOVA并对F个统计值进行排序，然后在降序中对F个统计值进行排序，直到排序部分看起来工作正常。
def PAregression() :
m_p_values = result
values=m_p_values.iloc[:,0].str.split('_', expand=True)
m_p_values=pd.concat([values,m_p_values], axis=1)
m_p_values.columns=['Parent',&
浏览 0提问于2020-06-13得票数 0
3回答
有一个api函数
get_next_trading_date(exchange='SZSE', date='2017-05-01')
我有一个DataFrame backTestRecordAfterModified显示如下
当我跑的时候
backTestRecordAfterModified['createdAt']=backTestRecordAfterModified['createdAt'].apply(func=get_next_trading_date, exchange='SZSE')
控制台显
浏览 0提问于2018-01-31得票数 0
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假设我有以下简单的情况：
import pandas as pd
def multiply(row):
global results
results.append(row[0] * row[1])
def main():
results = []
df = pd.DataFrame([{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 3, 'b': 4}, {'a': 5, 'b': 6}])
df.apply(multiply, axis=1)
p
浏览 6提问于2017-07-27得票数 1
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因此，我有一个熊猫面板，其中包含了每个面板项目的时间序列数据。我现在要做的是将每一项与一组引用数据进行比较，以确定项目数据是否在任何时候超过了引用数据，以便生成所有超过引用数据的项的列表。因此，我的意图是构建一个布尔数据面板，并使用any()对其进行简化，从而生成一个一维结构来掩盖项目。就比较而言，如果我想考虑一个单一的dataframe，那么比较就会成功，但是如果我尝试将整个面板与一个系列进行比较，那么我将得到一个dataframe而不是一个面板。
>>>datapanel = pd.Panel(...)
>>>datapanel
<class &#
浏览 4提问于2016-03-30得票数 1
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很抱歉，我问了个粗俗的问题，因为我想在研究生院的金融课上用Python。
我目前正试图载入历史上的道琼斯指数( DOW )、标准普尔500指数( S&P 500)和纳斯达克指数( NASDAQ )。可悲的是，谷歌金融( Google )对股指毫无用处，因此我需要帮助克服这个障碍。
下面是处理加载过程的代码行：
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as web
import matplotlib.pyplot as plt
ticker = ['^DJI', '^INX', &#
浏览 3提问于2017-06-21得票数 0
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假设我有一个DataFrame，其中一个列为y变量，多列为x变量。我希望能够对y与x1、y与x2、.等进行多元回归，并将预测存储回DataFrame中。另外，我需要通过一个组变量来完成这个任务。
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'y': np.random.randn(20),
'x1': np.random.randn(20),
'x2': np.random.randn(20),
'grp': [
浏览 6提问于2014-07-03得票数 9
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拥有以下代码： tlfx = pandas.DataFrame()
writer = pandas.ExcelWriter(file)
writer.book = load_workbook(file)
writer.sheets = dict((register.title, register) for register in writer.book.worksheets)
tlfx = tlfx.append({'Name': person, 'Telephone': telephone}, ignore_index=True)
reader = p
浏览 12提问于2021-01-08得票数 0
假设我初始化一个“空的”DataFrame如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(index=list('AB'), columns=list('CD'))
生成的df具有以下形式
C D
A NaN NaN
B NaN NaN
有没有一种用其他值替换NaNs的方法，比如-np.inf？当然，一种方法是简单地将其指定为数据：
df = pd.DataFrame(data=np.ones((2,2))*(-np.inf), index=list('AB
浏览 11提问于2016-07-28得票数 3
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试图使此代码工作，但我不确定是否正确传递父类，self.data的使用是否正确？有没有一种更简洁的方法来编码这个..。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader.data as web
import os
import pandas_datareader as pdr
start = pd.to_datetime("Jan 1st 2013")
end = pd.to_datetime("Dec 31st 2018
浏览 4提问于2019-10-04得票数 0
我想准备我的文本数据，是在熊猫的数据为情感分析与nltk。为此，我使用了一个函数的代码，该函数将熊猫数据的每一行转换为一个语料库。
import nltk
# convert each row of the pandas dataframe of tweets into corpus files
def CreateCorpusFromDataFrame(corpusfolder,df):
for index, r in df.iterrows():
date=r['Date']
tweet=r['Text']
浏览 3提问于2022-06-30得票数 0
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我想比较几对pandas数据格式中的一个列，并将共享值写入一个空列表中。我已经编写了一个函数，它可以用一对数据文件来完成这个任务，但是我似乎无法将它放大。
def parser(dataframe1,dataframe2,emptylist):
for i1 in dataframe1['POS']:
for i2 in dataframe2['POS']:
if i1 == i2:
emptylist.append(i1)
其中'POS
浏览 15提问于2015-04-20得票数 0
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1回答
我试图添加一个新的计算列到一个数据，基于一个函数，做一些数学。该函数使用来自我的数据的c1和c2的值作为输入，以及一些预定义的常量变量。
作为函数的一部分，c2的值通过使用lambda在字典中查找值。这个过程抛出一个"TypeError：'DataFrame‘对象是可变的，因此它们不能对我进行散列“。
我的数据文件中没有空值或奇怪值。
函数调用如下所示：
df['new column'] = some_function(df['c1'], var1, var2,... df['c2'])
"some_function“中失
浏览 1提问于2021-05-07得票数 2
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海运文档非常不清楚它们之间的差异，我无法理解它们。似乎它们具有非常相似的功能，如果不是完全相同的话。
具体的区别是什么，你什么时候使用其中一种和另一种？关于map_dataframe的海运文档说：“与map方法不同，这里使用的函数必须”理解“Pandas对象。”这是map_dataframe文档与地图文档的唯一不同之处。什么样的对象被发送到map中的函数，那么如果不是dataframe，为什么这很重要？我也不太理解color的论点，必须接受目标函数。color论点中有什么信息？
浏览 10提问于2020-09-15得票数 9
3回答
编辑:我用一个更简单的案例重新定义了这个问题。
我还是不明白是一个系列还是一个牢房(例如。在下面的代码行中使用x传递序列化0，0)：
df.apply(lambda x: "Y" if x > 0 else "N")
我假设x是一个值，这个函数是分段执行的。
然而，这似乎与我最近的申请尝试相矛盾。
现在，我得到了这个输入数据：
DBN Grade 3 4 5
0 01M015 3 30 44 15
1 01M015 4 30 44 15
2 01M015 5 30 44 15
3 0
浏览 1提问于2020-02-06得票数 1
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Numpy std函数似乎在pd.apply中给出了不同的ddof值，这取决于应用参数是否是可迭代的。
换句话说，这一行
pd.DataFrame(0，1).apply(np.std)
产生不同的价值
pd.DataFrame(0，1).apply(np.std)
第一个是对于ddof=0的numpy是正确的，而第二个是ddof=1的Pandas默认值。
为什么是这种情况？从一个参数到一个列表有什么变化？
浏览 1提问于2020-08-24得票数 2
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我的任务如下：
get_filters() # returns a list of filters
get_customers(filter_a, filter_b) # returns a pandas DataFrame containing customers
get_orders(filter_a, filter_b) # returns a pandas DataFrame of customers and aggregate purchase statistics
get_returns(filter_a, filter_b) # returns a pandas DataFram
浏览 1提问于2014-05-26得票数 4
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我希望在Dataframe上加速一个任务，该任务为每一行保存一个图像到本地文件夹。所以，它什么也不回。我试图使用Dask运行该函数，但是Dask似乎要求函数返回一些内容；我无法使.apply工作.
还有其他办法让这件事成功吗？
更新:最少可复制的示例
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
doc = pd.DataFrame({'file_name': ['Bob', 'Jane', 'Alice','Allan'],
&#
浏览 2提问于2022-10-18得票数 0
我遇到了将numpy.float64变量作为参数传递给pandas.Series.apply()的问题。有没有办法强制使用.mean()和.std()函数的熊猫版本来满足熊猫的需求？
代码
def normalization(val_to_norm, col_mean, col_sd):
return (val_to_norm - col_mean) / col_sd
voting_df['pop_estimate'].info()
pop_mean, pop_sd = voting_df['pop_estimate'].mean(), voting
浏览 24提问于2022-09-29得票数 1
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2回答
我已经在这个话题上搜索了几个小时，仍然不能让我的代码正常工作。我正在尝试从我使用pandas创建的数据透视表生成热图。我对编程非常陌生，可能没有使用正确的术语，但我会尽我所能。
我的表看起来像这样：
它还有更多的行。我正在尝试生成一个热图，其中y轴上的国家/地区、x轴上的4种所有权类型以及用作z值的数值。我已经收到了很多错误，但我想我越来越接近了，因为它到达了我的最后一行，并指出"TypeError：'DataFrame‘类型的对象不是JSON可序列化的“。我已经搜索了这个错误，但是找不到任何我能理解的东西。我像这样设置了这个表，但在输入z、x和y时遇到了问题：
data =
浏览 6提问于2018-04-14得票数 3
1回答
所以我有下面的代码。它应该导出一个超文件，但是命名不起作用。虽然内容没问题。该文件名为“空DataFrame列: Column1，Column2索引：[].xlsx"
它应该被命名为testDF.xlsx。有什么简单的解决办法吗？
import pandas as pd
ExportExcelParam = 1;
testDF = pd.DataFrame(columns=['Column1','Column2'], dtype=object)
def ExcelExportDF(Dataframe, ExportExcelParam):
浏览 0提问于2021-06-30得票数 0
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1回答
我正在尝试创建一个函数，该函数使用DataFrame函数返回Pandas DataFrame中所有列的平均值、中值或标准差。
这是一个学校作业，所以没有理由使用NumPy，除了这是对我的要求。我很难弄清楚如何在Pandas DataFrame中使用NumPy函数来解决这个问题。
这里是问题的文本.
下面的代码单元格包含一个名为comp_sample_stat的函数，它接受两个参数"df“，其中包含特定公司的dow的数据，以及stat，它将包含三个字符串中的一个：”平均值“、"std”或“中位数”。
对于这个问题：
如果stat等于“平均”，则使用numpy的平均值函数返回d
浏览 0提问于2018-10-08得票数 0
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考虑一个基本数据框架(使用Pandas)：
testDf = pandas.DataFrame({'c':[1,2],'b':[2,2],'a':[3,4]})
结果表明：
a b c
0 3 2 1
1 4 2 2
而不是：
c b a
0 1 2 3
1 2 2 4
为什么是按字母顺序排序的？我想要第二个结果。
浏览 7提问于2016-06-30得票数 4
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当将 import_from_pandas(df)用于DataFrame时，具有datetime列的df会抛出一个错误，因为它无法解析dataframe列的ISO格式字符串表示形式。具体来说，"+00:00“最终字符是Exasol无法解析的。我目前的解决办法是将所有的熊猫日期时间列转换为字符串列，但这可能会花费大量的时间。
将datetime列从Pandas导入到具有TIMESTAMP列类型的现有Exasol表的正确方法是什么？
浏览 2提问于2019-09-24得票数 2
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