我使用groupby查找每个用户每月使用的呼叫(或消息)数量(或GB)，然后使用.reset_index将MultiIndexes转换为DataFrames。通过进一步的分析，我注意到对于一些用户ids，存在NaN值，因为有几个月，一些活跃用户没有拨打任何电话、发送任何消息或使用任何数据。为了解决这个问题，我尝试使用.fillna()，但它不起作用，所以当我使用已知NaN值的total_calls拉取特定的user_id时，它会打印一个空的da
浏览 20提问于2021-04-10得票数 0
当我通过一个问题来模拟一个答案时，我发现Pandas版本的0.21.0之间有一个奇怪的行为>>> df = df.groupby('PlaceTest')['Approved', 'Not Approved'].sum().fillna(&quo
浏览 0提问于2018-12-01得票数 1
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我有一个包含以下内容的数据帧： colA colBGHI 0.01 和我想要为其创建数据帧的唯一列表： ABCGHI 我需要创建的数据帧应该是： colA
浏览 36提问于2020-10-21得票数 0
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[ ('A', 9), ('C', 7), ('D', 4) ],}
我将如何构造一个能解释行中的“缺失列”的dataframe
浏览 2提问于2022-10-02得票数 -1
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我可以使用下面的for循环来实现： for i in range(df.shape[0]): df.iloc[i]['rp']=df['rp'][df['gvkey']==df.iloc[i]['gvkey']].median() 但必须有一种方法可以在不使用for循环的情况下做到这一点
浏览 19提问于2020-06-26得票数 1
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我有一个示例数据帧，列：ID和Main0,[30 115 266 38;662 99 1199 43] [511 133 25 47] [664 162 49 22]
如何使用pandas
浏览 21提问于2018-08-17得票数 3
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之后，我合并了这三个数据文件。Out:Int64Index: 505960 entries, 640051 to 204623datetime64[ns](1), int64(3)Out: (5059
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
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ON UvTab.A = DvTab.AUvTab = pd.DataFrame({'A' : UvTab.index, 'Uv' : UvTab.values})
DvTab = B.loc[B.Vtype == 3].groupby
浏览 22提问于2019-12-08得票数 1
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以DataFrame为例，使用Sklearn的MultiLabelBinarizer，我可以转换列表的以下DataFrame：3 [D, B] [3.1, 6.7]
pd.DataFrame.sparse.from_spmatri
浏览 2提问于2022-03-06得票数 0
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date在每个id中都是唯一的。()
.drop('id', axis=1).reset_index()or on= selection is not supported, use .set_index(...) to explicitly set index to datetime-like
我尝试使用</
浏览 1提问于2019-01-29得票数 4
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这是我的数据框架： employeeid eventid event_date1 1 2020-11-021 1 2020-11-031 1 2020-11-052 1 2020-11-01
2 1
浏览 19提问于2021-01-08得票数 1
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在将pandas.DataFrame中的列类型从int64更改为object之后，应用于该列的fillna将再次返回具有int64类型的列。例如：data['a'] =data['a'].astype('object')
print(&
浏览 2提问于2022-03-31得票数 0
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我的目标是将DataFrame行与二维数组列表中的每一项进行比较。netflix baltimore4 hulu houston
如上所述，我想从一个列表中创建一个新列，将我的DataFrame中的每个RPN与mylist的第一个位置进行比较。如果RPN在mylist中，则获取与其关联的数组的第二个位置，并将其附加到要连接到数据帧的列表中。如果找不到，只需使用RPN。
浏览 69提问于2019-06-05得票数 1
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如何使用python组合df行？
、、、、
以下是我的示例数据： df=[["d","t","u","y","e"],["d",np.nan,np.nan,np.nan,"o"],["y","p","p","w","r"]]
df=pd.DataFrame
浏览 9提问于2020-03-21得票数 2
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Q1 2022 0#values = {'BC': 'Q1 2022', 'DA': 'Q1 2022}
#df1 = df.merge(df, how='left').fillna
浏览 6提问于2022-08-08得票数 0
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:0.235, '4380':0.47823},11:{'0430':0.128912,'0986':0.6267},14:{'8060':0.218912,'1234':0.6238}} 3 11 0986 0.6267 5 14 1234 0.6238
我尝试转换为dataframe
浏览 0提问于2018-11-19得票数 2
我发现，在使用pd.concat()连接具有相同列名的两个数据帧之后，df.fillna()将不能正确使用指定每列使用哪个值的dict参数。 我也不知道原因?我的理解有问题吗？a1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})b = pd.DataFrame({'b': [np.na
浏览 23提问于2019-01-16得票数 6
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