我想要更改一个数据框列的数据类型(从datetime64到object)。
首先,我创建数据帧:
Python 2.6.8 (unknown, Jan 26 2013, 14:35:25)
[GCC 4.7.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas as pd
>>> values = pd.Series(i for i in ran
我对熊猫很陌生,所以如果我的问题很琐碎,请道歉。
我想将pandas数据框保存到hdf5,其中包含一个可变长度的列表列表作为一列。我的目标是稍后以块的形式写入和读取此数据帧。这似乎只有在我以表格式存储数据帧的情况下才有可能。但是,如果我将数据框保存为表格格式,则会出现以下错误:
TypeError: Cannot serialize the column [pdf] because its data contents are [mixed] object dtype
在下面的示例中,我展示了一个重现该问题的最小示例:
import pandas as pd
import numpy as np
我在pandas数据框上工作,我想替换列中的一些值,这些列基本上包含列表,它在一些行中既有nan值,也有一些包含边界框坐标。我附上了一个样本的数据框,请看一看DataFrame。 数据框如下所示: img_id BB class w h
001 [[nan, nan, nan, nan], [nan, nan, nan, nan], [nan, nan, nan
我有一个具有1461属性的csv文件。我想把它加载到一个熊猫数据框中。问题是,许多行没有尾随连续列的值。因此,pandas由于长度不规则而导致解析错误。如何一次性放置前导列的缺失值并将csv文件加载到数据框中?
Edit1我们可以看到数据集csv文件如下
a,b,c,d,e,f,g,h,i""" 1,2,4,5 1,0,9,8,7,6,5,4,7 1,3,5,6,7 6,7,8,8,9,4,5,3,5"""我想要一个像下面这样的熊猫数据框
"""a b c d e f g h i
1 2 4 5 ? ? ? ? ?
我有一个pandas数据框,它的一个列包含一些字符串。我想根据字数将该列拆分成未知数量的列。 假设我有DataFrame df: Index Text
0 He codes
1 He codes well in python
2 Python is great language
3 Pandas package is very handy 现在,我想将text列划分为多个列,每个列包含2个单词。 Index 0 1 2
0
我正在使用Pandas,我有一个数据框,我们可以在其中填充三个值之一:
ID_1 ID_2 ID_3
abc NaN NaN
NaN def NaN
NaN NaN ghi
NaN NaN jkl
NaN mno NaN
pqr NaN NaN
我的目标是将这三列合并到我的数据框中的一个新列中:
ID_1 ID_2 ID_3 Combined_ID
abc NaN NaN abc
NaN def NaN def
NaN N
我有一个PANDAS数据框,我想相对于'type'列执行groupby,然后计算'date'列的每一行与前一行的工作时间差。所需输出应为: type date working_hour_diff
A 2020-01-02 07:07:20.963 15.0086
A 2020-01-03 07:07:51.453 NaN
B 2020-01-05 10:52:38.690 26.18
B