在Python Pandas中，为什么替换列中的所有元素仍然不会更改报告的列类型？
在Python Pandas中，替换列中的所有元素不会更改报告的列类型的原因是，Pandas中的数据类型是通过列的dtype属性来确定的，而替换元素只是改变了列中的值，并没有改变列的数据类型。
Pandas中的数据类型主要有以下几种：
- object：表示字符串或混合类型。
- int64：表示整数类型。
- float64：表示浮点数类型。
- bool：表示布尔类型。
- datetime64：表示日期和时间类型。
- timedelta：表示时间间隔类型。
当我们替换列中的元素时，Pandas会根据替换的值的数据类型来确定新值的数据类型，但不会改变原始列的数据类型。如果想要改变列的数据类型，需要使用astype()方法将列的数据类型转换为所需的类型。
例如，如果想要将某一列的数据类型从整数类型(int64)转换为浮点数类型(float64)，可以使用以下代码：
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)在这个例子中，'column_name'是要转换数据类型的列名，astype(float)将该列的数据类型转换为浮点数类型。
需要注意的是，如果替换的值无法转换为所需的数据类型，将会引发异常。因此，在进行数据类型转换之前，建议先对数据进行清洗和验证。
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我想知道为什么HDFStore会在pandas中的字符串列上给出警告。我认为它可能是我的实际数据库中的NaNs，但在这里尝试它会给我两个列的警告，即使其中一列不是混合的，只是字符串。
使用.13.1 pandas和3.1.1表
In [75]: d1 = {1:{'Mix': 'Hello', 'Good': 'Hello'}}
In [76]: d2 = {2:{'Good':'Goodbye'}}
In [77]: d2_df = pd.DataFrame.from_dict(d2,orie
浏览 3提问于2014-06-06得票数 4
3回答
我正在尝试安装Pandas with Pip，但遇到了一些奇怪的问题。命令提示符报告pip是无法识别的命令。我认为这很奇怪，但我决定通过使用以下命令安装pip来彻底纠正这一点：
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py
我收到报告说，发现了一个现有版本的pip，将其卸载，并安装了新版本。然后我继续跑步。
pip install pandas
我被告知'pip' is not recognized as an internal or external command, ope
浏览 0提问于2018-04-25得票数 0
我试图通过MIMEMultipart发送邮件，包括设置有效负载的EMail body来捕获超文本标记语言/图像和错误日志，一切似乎都在工作，除了错误日志没有进入下一行时，错误有默认的'\n‘从源lambda，因此，它看起来一点都不友好阅读。我已尝试将'\n‘替换为
在我的源码lambda中，但这次是打印日志
而不是进入下一行的.Any建议将受到高度赞赏。
这是我的代码的一小段:我在下面的代码中添加了#event，它来自我的第一个lambda作为有效负载。
import json
from email.mime.text import MIMEText
from email.mi
浏览 0提问于2021-04-01得票数 0
默认情况下，Pandas数据帧to_csv()执行不需要的格式转换。 我有一个Excel工作表，其中包含引用web应用程序中的选项项的整数值的列。在将这些整数值导出到CSV之前，我花了相当大的力气将它们转换为字符串。但是，当我这样做时，to_csv()仍然将"1“转换为"1.0”，将"0“转换为"0.0”。第一个问题是，我如何防止熊猫这样做？第二个问题，为什么to_excel()没有显示这种行为。如果我将我的数据框导出到Excel中，整数值将被正确地保留。 我在Mac OSX Mojave上的虚拟环境中使用Pandas 0.23.4。 如有任何帮助，我们不胜感
浏览 51提问于2019-04-10得票数 1
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1回答
这里有许多关于pandas在读取/写入csv文件时不尊重列顺序的问题，其中一些问题可以追溯到5年前(!)：
根据的说法，这个"bug“是用0.19.0版本修正的，但是我运行的是Python3.6.4和pandas 0.22.0，我仍然遇到这个问题。
这是一个已经存在多年的bug，还是pandas的工作方式？如果是这样的话，为什么不保留列顺序呢？
您可以使用和以下代码再现问题：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(
"test.csv", usecols=('Author',
浏览 0提问于2018-02-17得票数 3
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我正面临着一个可能与这个question和其他类似的问题相关的问题，我决定创建一个专家问题，因为我觉得我的问题可能有一些额外的东西需要考虑。这就是我现在面临的问题。 我在pandas中有一个dataframe，它从sql读取数据，并显示如下内容： ? 在图片中，它向我展示了值具有前导'0‘，该列的数据类型是'object’。 当我在我的windows机器(python 3.7，pandas 1.0.3)上运行这个SQL并导出到CSV时，它完全按照要求工作并显示正确的输出，当我尝试在我的Linux机器(python 3.5.2，pandas 0.24.2)上运行时出现问题，
浏览 128提问于2021-03-24得票数 0
更新：--这是"“的重复，但这个问题首先得到了回答。
我不能让这段代码对我的生活起作用。只要我取出names参数，它就能正常工作，但这太愚蠢了。
在空格分隔的文件中，我想：
跳过标题部分
导入选定列
将列命名为
将两列解析为日期
使用解析日期作为索引
这几乎是可行的：
import panadas as pd
columns = [4, 5, 10, 11, 15, 16, 17, 26, 28, 29]
names = ["DATE","TIME","DLAT", "DLON", "
浏览 7提问于2013-12-21得票数 5
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我是Python的新手，我想从postgresql数据库中提取一个"user_name“列，去掉名字中的所有重音。Postgres之前有一个名为unaccent的函数，但现在似乎不起作用了。所以，我求助于Python。
到目前为止，我有：
from sqlalchemy import create_engine
from pandas import DataFrame
import unidecode
engine_gear = create_engine('XYZABC')
connection = engine_gear.connect()
member = 1
r
浏览 3提问于2018-01-26得票数 0
我正在使用pandas read_csv()方法将CSV文件的第一行读入列表，如下所示。
target_df = pandas.read_csv(file_absoulte_path, nrows=0, engine='python').columns.tolist()
并将上面返回的列表与另一个列表(expected_columns)进行比较，如下所示。
if(colums_expected==target_df):
logger.info("Column names are CORRECT, as expected!"
浏览 2提问于2021-07-15得票数 1
我有以下代码来加载数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv("Salary-Data.csv")
data["Income"] = data["Income"].str.strip()
#data["Income"] = data["Income"].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
#data["Income"] = data["Income"].astype(int)
data
这
浏览 6提问于2022-06-05得票数 0
我在使用pyArrow将pandas.DF转换为parquet时遇到此错误：
ArrowInvalid('Error converting from Python objects to Int64: Got Python object of type str but can only handle these types: integer
为了找出哪一列是问题所在，我在for循环中创建了一个新的df，首先是第一列，然后为每个循环添加另一列。我意识到错误存在于以0开头的dtype: object列中，我猜这就是为什么pyArrow希望将该列转换为int但失败的原因，因为其他值都是UUID
浏览 2提问于2018-03-30得票数 5
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我有一个数据集，其中有一列名为"YearMade“，类型为int64。我正在尝试替换"YearMade“列中的值，其中任何小于1918的值都将替换为该列的中位数。所以我试着：
df.where(df['YearMade'] > 1918, df['YearMade'].median(), inplace = True)
但是，我得到了一个类型错误。我在这里做的是什么错了？那么，如何纠正它呢？请参阅下面的错误消息：
<ipython-input-83-b202aa389b1d> in <module>
1
浏览 2提问于2019-11-06得票数 0
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我是Python和Pandas的新手，有人能帮我做下面的报告吗？
我想报告N列的差异，并创建具有不同值的新列，是否可以使其动态化，因为我有30多个列。(列是固定的数字，行值可以更改)
A和B可以是Alpha数字
浏览 0提问于2018-02-20得票数 0
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我想知道普通数组与JuliaDB或DataFrame在对大型数据集(大型但仍然适合内存)上的计算性能是否存在差异？
我可以使用简单的数组和算法来进行排序、分组、缩减等等，那么为什么我需要JuliaDB或DataFrame呢？
我有点理解Python为什么需要Pandas --因为它将缓慢的python转化为快速C，但是为什么Julia需要JuliaDB或DataFrame -- Julia已经快了。
浏览 0提问于2018-03-26得票数 10
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一段我认为可以工作的代码却没有，我想只有当另一列表示"X“时，才将"X”添加到标签中。然而，我不能简单地说df['Tag With X' = df['Tag'] + "X"，因为我认为我可以： MaterialsReport_df['Scoring Site Including X'] = np.where(MaterialsTracking_df['# BOXES'] == "X",
浏览 14提问于2019-07-04得票数 0
我看了看周围(例如here)，但我不明白为什么我的代码不能像预期的那样工作。我有一个pandas dataframe，我想添加一个列，用来标记列B中非零元素上方的最后一个零元素。 df = pd.DataFrame({'B':[0,0,1,0,1,0,0,1]})
N = len(df.index)
df['C'] = N*[False]
for i in range(N-1):
if (df.iloc[i]['B']==0 and df.iloc[i+1]['B']>0):
df.iloc[i][
浏览 24提问于2020-06-24得票数 0
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我在SQL服务器上使用熊猫0.14.1来处理来自SQL数据库的报告。
我不需要任何绘图工具，但是matplotlib总是被导入的。
如何只导入我所需的模块来执行以下操作？
df = pd.io.sql.frame_query(query, con=conn)
df['colname'].apply(somefunc)
df.set_index('colname')
print df.to_html()
我必须不断地在生成脚本的所有报告中添加以下黑客：
import os
os.environ['MPLCONFIGDIR'] = '/tm
浏览 2提问于2014-11-19得票数 7
我试图使用pandas.where()从数据帧中的列中删除负值。
删除负值的最明显方法是在列上运行pandas.abs()。所以：
import pandas as pd
frame = pd.DataFrame([-1,-1,-3,-4,-5],columns=["amount"])
frame.amount = frame.amount.abs()
但是我想使用pandas.where()来尝试同样的方法。因此，我尝试了以下几点：
frame.amount = frame["amount"].where(frame["amount"] &
浏览 0提问于2019-05-27得票数 2
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熊猫斧头
、
我正在尝试理解python pandas中的pandas参数。我知道它类似于numpy轴，但下面的示例仍然让我感到困惑：
a = pd.DataFrame([[0, 1, 4], [1, 2, 3]])
print a
0 1 2
0 0 1 4
1 1 2 3
根据，axis=0沿着行(固定列)运行，而axis=1沿着列(固定行)运行。运行print a.drop(1, axis=1)产量
0 2
0 0 4
1 1 3
这将导致删除列，而print a.drop(1, axis=0)则会删除一行。为什么？这在我看来是向后看的。
浏览 4提问于2015-12-14得票数 1
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如果我有一个数据框并重命名该列，则无法使用其新名称访问该列。
如图所示：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b': [10,20]})
df
a b
0 1 10
1 2 20
df['a']
0 1
1 2
现在，如果我按照建议的方式将列'a‘重命名为。
df.columns.values[0] = 'newname'
df
newname b
0 1 10
1 2 20
现在，让
浏览 0提问于2017-07-14得票数 1
我尝试使用这样的映射将Pandas数据帧的一列转换为int值(包含给定的dataframe: my_dataframe和colum: target_column)：
targets = my_dataframe[target_column].unique()
map_to_int = {name: n for n, name in enumerate(targets)}
在Pandas中使用Python3.6我想知道为什么
a)
my_dataframe['Integer-Column'] = map_to_int[my_dataframe[target_column]]
引
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
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我正在尝试读取包含日期列的excel文件，其中包含以下代码
src1_df = pd.read_excel("src_file1.xlsx", keep_default_na = False)
即使我已经指定了，keep_default_na = False，我仍然看到数据框在Excel date列中对应的空单元格有'NaT‘值。
请建议如何在解析Excel文件时获取空字符串而不是'NaT‘。
我使用的是Python 3.x和Pandas 0.23.4
浏览 8提问于2018-11-15得票数 0
1回答
我有一个dataframe，它由像x和v这样的检查点组成，用下面的行替换为booleans：
df.replace({'v': True, 'x': False}, inplace=True)
在运行df.replace()之前，根据df.dtypes，所有列的类型都是object。在replace()之后，除了一个类型为bool的列之外，其他所有列都仍然是object，并且其中的值都是numpy.bool_类型。Pycharm为True值显示这个红色背景的特定列，如下所示。
为什么会发生这种事？object不适合存储布尔人吗？为什么pandas要为这
浏览 0提问于2018-06-10得票数 3
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1回答
我正在DataFrame中创建一个NAME列，并根据另一列中包含的子字符串设置它的值。
有没有更有效的方法来做到这一点？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['www.pandas.org','low'], ['www.python.org','high']],
columns=['URL','speed'])
print(df.head())
df['Name'] = df['URL']
print(df
浏览 0提问于2020-06-25得票数 3
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2回答
我从一个文件中读取并做了一些预处理，加载了一个熊猫DataFrame --它有几列数字。比如
value
1 13654654328.4567895
2 NULL
3 54643215587.6875455
为了不损失准确性，我计划在SQL Server中将其存储为数字。由于我不希望Pandas将数据转换为浮点型，因此我将其作为字符串加载，然后使用df.to_sql()将其插入到SQL中。
如果不存在NULL，它工作得很好。但是，如果它包含null，则无论我将"“或np.nan作为null，它都会报告错误："Error conve
浏览 3提问于2018-09-12得票数 4
4回答
为什么Pandas告诉我我有对象，尽管所选列中的每一项都是字符串--即使在显式转换之后也是如此。
这是我的DataFrame：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 56992 entries, 0 to 56991
Data columns (total 7 columns):
id 56992 non-null values
attr1 56992 non-null values
attr2 56992 non-null values
att
浏览 12提问于2014-01-09得票数 143
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1回答
我正在与numpy和pandas在Python上合作，以学习如何处理数据帧。 我在column上编写代码，并加载了Iris数据集，但由于某些原因，我的数据帧中没有“物种”列。也许我加载它的方式不正确？我希望在这件事上能帮上忙。 我添加了一个图像，如果代码仍然需要，那么这是我所拥有的： import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
df = pd.DataFrame(load_iris().data, columns=load_iris().feature_names) ?
浏览 45提问于2021-11-03得票数 2
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我正在尝试使用pandas.to_numeric将系列转换为int%s。
df['numeric_col'] = pd.to_numeric(df['numeric_col'], errors='raise')
我弄错了，
Traceback (most recent call last):
File "/home/user_name/script.py", line 86, in execute
data = module(**module_args).execute(data)
File "/home/user
浏览 20提问于2017-08-15得票数 3
我有一个CSV文件，简化后，如下所示：
X,,Y,,Z,
Date,Time,A,B,A,B
2017-01-21,01:57:49.390,0,1,2,3
2017-01-21,01:57:50.400,4,5,7,9
2017-01-21,01:57:51.410,3,2,4,1
前两列是日期和时间。当我这么做“
pandas.read_csv('foo.csv', header=[0,1])
我得到以下DataFrame：
X Unnamed: 1_level_0 Y Unnamed: 3_level_0 Z Unnamed: 5_level_
浏览 4提问于2017-02-12得票数 1
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我有一个名称的样本数据集。它是一个csv文件，有2列，每列200行。这两列都包含随机名称。我使用以下代码将csv文件加载到pandas Dataframe中，将dataframe转换为numpy数组，然后将numpy数组转换为标准python列表。代码如下：
x_df = pd.read_csv("names.csv")
x_np = x_df.to_numpy()
x_list = x_np.tolist()
print("Pandas dataframe:")
print('Using sys.getsizeof(): {}'.format
浏览 0提问于2021-03-26得票数 0
我有一个4行的Pandas数据帧，其中一列(名为limit)包含浮点值，其中任何0都必须替换为9999999999 (99999999999万)。该列被设置为float32数据类型，我使用pandas.DataFrame.where方法进行替换。但它并没有像预期的那样工作，因为Numpy的四舍五入是9999999999到10000000000 (100亿)。 我在Panda3(Python3.6.8)，iPython版本0.24.2，Numpy版本1.14.0中尝试过。 这是替换语句 df['limit'] = df['limit'].where(df[
浏览 35提问于2019-04-24得票数 2
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1回答
我有以下熊猫资料：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"id": [1,2,3], "items": [('a', 'b'), ('a', 'b', 'c'), tuple('d')]}
>print(df)
id items
0 1 (a, b)
1 2 (a, b, c)
2 3 (d,)
在以正常的方式注册我的GCP/BQ证书之后.
os.environ
浏览 4提问于2022-10-03得票数 0
1回答
我想比较两个数据。
密码如下：
supp_chg = supp_chg == supp_bal
我有一个错误：
File "/Users/delalma/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/pandas/core/ops/__init__.py", line 1567, in f
"Can only compare identically-labeled " "DataFrame objects"
ValueError: Can only compare identically-lab
浏览 6提问于2020-01-17得票数 0
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在RapidMiner Studio 9.5.1中，在我的python脚本完成后，我可以打印出结果数据，并看到它是按照预期的方式生成的，并使用适当的列。rapidminer处理器在消息中仍然失败：
Exception: com.rapidminer.operator.OperatorException
Message: Script terminated abnormally: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
Stack
浏览 4提问于2020-01-21得票数 1
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1回答
从评论中，我意识到这个问题源于我只使用python中的代码，这是动态输入的，所以我从未处理过这个问题。
我看到关于改变pandas.DataFrame列类型的“降级”，来自float64 ==> float32。现在.我的意思是.我想我从64 > 64/2开始就明白了，但我仍然认为我还没有完全理解。
具体来说，“沮丧”是什么意思？
浏览 0提问于2018-05-20得票数 1
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1回答
我试图从雅虎金融导入数据，但熊猫似乎没有正确阅读开始日期和结束日。我也在报告熊猫的错误，我不明白
这是我写的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as wb
import matplotlib.pyplot as plt
这就是屏幕上显示的，但我仍然可以用熊猫
/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas_datareader/compat/__init__.py:7: FutureWarning: pandas.util.
浏览 2提问于2020-06-21得票数 1
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如果这个问题在其他地方得到回答，我很抱歉。我还没有在这里或Pandas文档中找到答案(很有可能，我只是错过了答案)。
我试图通过熊猫将html文件导入python，并且不确定如何从结果中获取我需要的数据。我正在Windows 7上工作，与Pandas一起使用Python3.3
在熊猫中使用read_html函数似乎有效，并返回数据列表。我对Python (从Matlab迁移而来)很陌生，不知道如何使用数据格式列表。文档描述了如何使用和操作数据文件，但如何从其中的列表中获取数据？
这个站点上的其他一些答案建议直接使用lxml函数来解析html文件，但是在我的例子中，read_html似乎运行得很
浏览 2提问于2014-02-07得票数 2
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1回答
我正在使用Pandas0.8查询底层的PostgreSQL数据库。Pandas正确地返回了对象，但是我的数据库中的底层时间戳列在Pandas中作为一个通用的“DataFrame”类型返回。因为我最终想要对我的数据进行季节性标准化，我很好奇如何将这个通用的“对象”列转换为适合分析的列。
下面是我检索数据的当前代码：
# get timestamp with time zone Pandas example
import pandas.io.sql as psql
import psycopg2
# define query
QRY = """
select
浏览 0提问于2012-07-05得票数 1
import pandas as pd
data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'],dtype=float)
print df
在创建DataFrame时，我们将数据类型定义为float，但没有指定要将哪一列更改为float。我们让python根据值来决定是否有必要更改列数据类型。
只是想知道，在这种情况下，这仍然是严格强类型的吗？
谢谢!
浏览 43提问于2018-07-13得票数 1
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我有一个Oracle表，其中包含类型为VARCHAR2 (即字符串)和类型为NUMBER (即带有小数部分的数值)的列。并且数值列实际上包含带有小数点的值，而不是整数值。
但是，当我通过pandas.read_sql将这个表读入Pandas数据帧时，我收到的数据帧中的数字列是int64。如何避免这种情况，并接收包含完整十进制值的float列？
我正在使用以下版本
python : 3.7.4.final.0
pandas : 1.0.3
Oracle : 18c Enterprise Edition / Version 18.9.0.
浏览 3提问于2020-05-28得票数 2
我有一个dataframe df，如下所示：
var val
0 clump_thickness 5
1 unif_cell_size 1
2 unif_cell_shape 1
3 marg_adhesion 1
4 single_epith_cell_size 2
5 bare_nucle
浏览 0提问于2018-09-28得票数 0
我是一个使用Python的新手，从使用SQL开始，我一直使用PANDAS从CSV文件构建报告，并取得了相当的成功。多亏了这个网站，我能够回答大多数问题，但我似乎无法找到问题的答案：
我有一个数据帧，它有两列，我希望能够在第一列上分组，并显示连接到第三列的第二列中的最低和最高字母值。在SQL中我可以很容易地做到这一点，但正如我所说的，我很难在Python/Pandas中理解它
示例：
源数据：
LINK_NAME，CITY_NAME
林卡，Citya
林卡，城市
Linkb，Cityx
Linkb，城市
所需输出：
LINK_NAME，LINKID
林卡，CityaCityz
Linkb，Cit
浏览 3提问于2020-02-02得票数 0
这是一个很简单的例子
import pandas
df = pandas.DataFrame()
value_to_be_set = {'1'}
df.loc[0, 'col1'] = value_to_be_set
df['col2'] = None
df.loc[0, 'col2'] = value_to_be_set
print(df.head())
输出
col1 col2
0 1 {1}
为什么两列的数据类型不同？
Python 3.7.3
熊猫版本: 0.23.4
浏览 10提问于2020-06-11得票数 8
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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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当我使用Pandas read_csv()读取~35 be的CSV时，我从CParser中得到一个错误，即可能存在格式错误的输入文件。示例如下，请参见"PNCBANK，NATL“一行。
UPDATE-当我保存为Windows而不是使用'c‘引擎的“逗号分隔”文件类型时，它运行得非常好
我读了剪裁的CSV样本，从所有观察中去掉逗号，问题依然存在。所以，下面字符串中的逗号并不会导致这一点。
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77
浏览 4提问于2017-05-19得票数 0
我有一个具有以下数据类型的dataframe：
[2020-02-06 19:15:06,579] {logging_mixin.py:95} INFO -
campanha object
chave_sistema_origem int64
valor_ajustado object
列valor_ajustado有一些值，当我试图使用df.to_parquet(buffer, index=False)编写一个拼花文件时，它会抛出一个异常。
[2020-02-06 19:15:06,597] {ta
浏览 1提问于2020-02-06得票数 3
1回答
使用len()获取数组索引的数量
、、、、
这是关于一个简单的Python函数。为什么我可以读取数组x中的值，但是不能得到索引的数量，即使它们被正确地存储在数组中。
import pandas as pd
df = pd.ExcelFile('empty_book-kopi.xlsx').parse('Sheet 1')
x=[]
x.append(df['Numbers'])
print("Print method says : ")
print(str(x))
print('\n')
print("Lenght method says : &
浏览 4提问于2022-07-17得票数 0
回答已采纳
我尝试在pandas列中只替换字符串的一个字符。具体地说，我想换掉。by -在"Date“列中 下面是我的脚本： import pandas as pd
number = {"date": [2002.04, 2002.05], "team": ["a", "b"]}
number_pandas = pd.DataFrame(number)
number_pandas
number_pandas.date.replace(".", "-") 下面是输出： 0 2002.04
1
浏览 75提问于2021-02-05得票数 2
回答已采纳
我很好奇为什么pandas.Series.div()在申请熊猫系列数字时比/=慢。例如：
python3 -m timeit -s 'import pandas as pd; ser = pd.Series(list(range(99999)))' 'ser /= 7'
1000 loops, best of 3: 584 usec per loop
python3 -m timeit -s 'import pandas as pd; ser = pd.Series(list(range(99999)))' 'ser.div(7)
浏览 0提问于2019-07-16得票数 2
回答已采纳
2回答
我如何弄清楚这段代码在做什么？
、、、、
我正在尝试用Python和Pandas库做一些关于数据科学的实验。
最近，我拿到了一个jupyter笔记本，偶然发现了一段代码，我不知道它是如何工作的？
就是这条线
md['genres'] = md['genres'].fillna('[]').apply(literal_eval).apply(lambda x: [i['name'] for i in x] if isinstance(x, list) else [])
数据集附带一个包含键-值对的类型列，上面的代码删除键，如果存在多个值，则只用值替换所有内容。例如，在两个值
浏览 12提问于2020-02-03得票数 1
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