如何在pandas numpy中使用if else，当在所有行中快速应用函数时
在pandas和numpy中，可以使用if-else语句来在所有行中快速应用函数。下面是一种常见的方法：
- 使用numpy的where函数：
- 概念：numpy的where函数根据给定的条件返回一个新的数组，其中满足条件的元素被替换为指定的值，不满足条件的元素保持不变。
- 分类：条件判断函数。
- 优势：使用numpy的where函数可以快速地在所有行中应用if-else逻辑，而不需要使用循环。
- 应用场景：适用于需要根据条件对数组进行元素级别操作的场景。
- 示例代码：
- 示例代码：
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- 使用pandas的apply函数：
- 概念：pandas的apply函数可以将一个函数应用于DataFrame或Series的每一行或每一个元素，返回一个新的DataFrame或Series。
- 分类：数据处理函数。
- 优势：使用pandas的apply函数可以方便地在所有行中应用if-else逻辑，并且可以处理复杂的条件判断。
- 应用场景：适用于需要对DataFrame或Series的每一行进行条件判断和处理的场景。
- 示例代码：
- 示例代码：
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以上是在pandas和numpy中使用if-else进行条件判断和处理的方法。通过使用numpy的where函数或pandas的apply函数，可以快速地在所有行中应用函数，并根据条件进行相应的处理。
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2回答
我正在开发基于pandas DataFrame对象的工具。我希望将scipy稀疏矩阵保留为DataFrame的列，而不是将其按行转换为dtype('O')的列表/数值数组。
下面的代码片段不起作用，因为pandas将矩阵视为标量，并建议添加索引。当在矩阵中的行索引上提供pd.RangeIndex时，矩阵将对数据帧中的每一行重复(因为pandas认为它是标量)。
ma = scipy.sparse.rand(10, 100, 0.1, 'csr', dtype=np.float64)
df = pd.DataFrame(dict(X=ma))
这是可行的：
df
浏览 12提问于2016-09-12得票数 4
回答已采纳
我能够突出显示'object‘dtype，但当我尝试'category’时，它失败了。 如何在pandas样式中同时突出显示'object‘和'category’dtype？ MWE # code
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('titanic')
df1 = df.dtypes.to_frame()
# this only highlights 'object'
df1.style.appl
浏览 8提问于2020-06-25得票数 1
回答已采纳
我遇到了一个问题，当我在熊猫查询方法中使用Series.str.len()时，实际上我的env中不支持Series.str的所有函数，而是在其他envs中工作，所有这些env都有几乎相同版本的熊猫和numpy。(我相信Series.str.xxxxx以前能在我所有的env中工作)
Env1
Python 3.9.7
numpy==1.21.4
pandas==1.3.4
当我运行pd.DataFrame(columns=['core_text']).query("core_text.str.len()>1")时，
文件回溯(最近一次调用)：文件"&
浏览 5提问于2022-01-13得票数 1
如何在pandas数据帧中将一列的所有行转换为numpy数组格式？示例数据帧：
df=pd.DataFrame({
"actual":["1,0,0,1","0,0,1,0"],
"predicted":["[1,0,0,0]","[0,1,1,1]"]
})
理想数据帧：
我尝试使用下面的代码将actual列转换为数组格式，但失败了。
df['actual']=df.actual(lambda x: np.array([int
浏览 17提问于2021-05-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个pandas.DataFrame，其中一个列作为图像。该列的每一行都是作为2d numpy.array的图像。我用DataFrame将csv文件保存到pandas.DataFrame.to_csv()中。但是，当我打开csv文件时，列变成字符串而不是numpy.array。
如何读取csv文件并保存numpy.array
浏览 0提问于2017-03-13得票数 11
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3回答
在NumPy和Pandas，nan != nan和NaT != NaT。因此，当在单元测试期间比较结果时，我如何断言返回的值是这些值之一？一个简单的assertEqual自然会失败，即使我使用pandas.util.testing。
浏览 3提问于2015-09-11得票数 5
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1回答
我想更新熊猫的最新信息
你好，我想比较一下pandas数据帧计算中单核和多核的速度。给定以下情况，第i行中的列‘c’是从‘i-9’行到‘i’行的'a‘的值的平均值。
from multiprocessing import Process, Value, Array, Manager
import pandas as pd
import numpy as np
import time
total_num = 1000
df = pd.DataFrame(np.arange(1,total_num*2+1).reshape(total_num,2),
c
浏览 0提问于2019-01-30得票数 1
1回答
我试图在jupyter notbook中运行一段代码，但我遇到了以下代码行的问题：
from skimage.transform import resize from skimage.morphology import label
这两行代码导致了问题，下面是错误消息：
ImportError:无法导入名称“”get_window“”
这是我使用的导入代码。请帮帮我，因为我已经试过我所知道的一切了。
import os
import random
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplo
浏览 2提问于2021-06-05得票数 0
1回答
我对Pandas/Matplotlib的这种行为感到困惑：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
series = pd.Series(np.arange(10))
classifier = lambda x: 'Odd' if x%2 else "Even"
grouped = series.groupby(classifier)
grouped.plot(kind='box')
plt.show()
我如何使方框旁边的Pand
浏览 3提问于2015-09-22得票数 2
我试图在Ubuntu12.04上的python中使用TA作为。但是，当使用熊猫DataFrame或Series时，如在不同来源上的多个示例所示，我得到了以下TypeError
追溯(最近一次调用)：文件"test1.py"，第14行，在分析‘’rsi‘= ta.RSI(spy.Close) TypeError:参数’numpy.ndarray‘有错误的类型(预期的numpy.ndarray，got系列)
例如，在执行此代码时：
import pandas.io.data as data
import pandas as pd
import talib as ta
imp
浏览 1提问于2014-01-31得票数 7
我得到了一个10000行的.txt文件，其中包含标题、imdb评分、投票数、流派和其他有关电影的信息。我们应该将其导入到包含pandas的数据帧中，但我不知道如何告诉pandas在哪里正确分隔列。例如，第一行是电影“肖申克的救世主”，但第二行是“低俗小说”。.txt中的信息之间没有逗号分隔，只有空格。因此，Pandas将"The“、"Shawshank”、"Redemption“作为单独的字段。我该如何告诉Pandas如何正确地分解.txt文件呢？我现在的代码是： from IPython.core.interactiveshell import Interactiv
浏览 12提问于2021-11-18得票数 0
1回答
预处理时序
、、
我有一个很长的事件列表(400个独特的事件，序列~10米长)。我想训练一个RNN来预测下一个事件。
我采取的预处理步骤是：(1)使用熊猫转到OneHotEncoding上：
vector = pd.get_dummies(sr)
这个部分大约需要15秒。
(2)使用10的滑动窗口，创建如下样本和标签:迭代(1)中的向量，以Xt作为标号，Xt:t-10作为数据。
代码：
X = np.zeros((len(samples), window_size, voc_len), dtype=np.bool)
y = np.zeros((len(samples), voc_len), dtype=np.b
浏览 0提问于2020-02-27得票数 3
1回答
我有一个.csv格式的数据集。包含2099846行和38列，我想要计算任何一对行的欧几里得距离，并设置为另一个二维数组。 import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('fraudDataset.csv', encoding= 'unicode_escape')
row = len(data)
data = data.astype(int)
distanceMatrix = np.zeros((np.shape(data)))
for datai in range(len(
浏览 34提问于2021-10-30得票数 0
如何使用一列的值访问另一列中的值
import numpy
impot pandas
numpy.random.seed(123)
df = pandas.DataFrame((numpy.random.normal(0, 1, 10)), columns=[['Value']])
df['bleh'] = df.index.to_series().apply(lambda x: numpy.random.randint(0, x + 1, 1)[0])
那么，如何访问每一行的值“bleh”呢？
df.Value.iloc[df['bleh']
浏览 1提问于2018-02-15得票数 1
回答已采纳
Jupyter notebook具有%load魔力，可以将代码加载到笔记本的单元中。 %load start.py 这一行将start.py的内容加载到当前单元格中。魔术在执行后会自动被注释掉。 # %load start.py
import numpy as np
import pandas as pd Jupyter Notebook还有一个%autoreload扩展，可以在执行代码之前重新加载模块。 %load_ext autoreload
%autoreload 2
from utils import load_data 如果load_data函数中有更改，此扩展可以在执行之前检测并
浏览 29提问于2019-05-28得票数 0
1回答
我希望找到在dataframe列中出现重复值序列的索引。我希望结果是一个列表列表，其中每个子列表都是重复值索引的单个序列。
我当前的代码可以工作，但相当慢(10000行数据帧中10%重复的apx 15毫秒)：
import pandas as pd
import numpy as np
import time
# Given a dataframe and column, return a list of lists where each sublist
# contains indexes of the sequential duplicates
def duplicate_ranges(
浏览 0提问于2017-03-03得票数 0
我用py2exe编译了我的原型应用程序，以检查它作为exe的功能，并在启动之前会遇到0错误。什么都没发生。一个进程从我的应用程序名开始，它思考了几秒钟，然后什么也没有。不生成日志文件。当在python环境中运行时，这个应用程序工作得很好，但在编译后的exe中就不行了。我在下面给出了我的设置代码。有什么主意吗？：
from distutils.core import setup
import py2exe, sys, os
import matplotlib
import FileDialog
import dateutil
sys.argv.append('py2exe')
浏览 0提问于2015-08-13得票数 0
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1回答
我试图使用python中的熊猫库(使用spyder (Python3.7))从CSV文件中读取，但我得到了一个错误
回溯(最近一次调用)：
文件""，第1行，数据集= pd.read_csv('Data.csv')
文件"\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py"，第702行，在parser_f返回_read(filepath_or_buffer，kwds)中
文件"\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\i
浏览 1提问于2019-09-08得票数 0
我有一组用zip()映射的数据。我正在写csv，但都在第一行。我希望()中的每一组数据都在单独的行中(垂直列出)，以便于阅读。 import pandas as pd
import numpy as np
import plotly
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import fft, ifft
from scipy import arange
import csv
import math
df=pd.read_csv (r'C:\Users\20amps.csv')
N=df.shape[0] #Nu
浏览 14提问于2019-10-14得票数 0
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我在一本书里看到了这个部分。
这里，x是一个纯NumPy数组。
我认为x [x<5]来自NumPy的这种行为与Pandas是不相容的，对吗？
我不知道但是..。在NumPy中，我们从x [x<5]得到一个一维数组(尽管x是2D的)。
我在Pandas方面有一些以前的经验，所以我希望在条件不满足的情况下得到一个2D数组(3x4)填充的NaN，并填充实际值，其中满足条件。
为什么它会这样表现(即返回一维数组)？这似乎不太有用，对吧？
还有另一个类似于Pandas的NumPy函数，即不改变原始数组的形状吗？
浏览 7提问于2022-03-29得票数 1
1回答
我对python很陌生，我正在编写一个长而复杂的程序。为了更好地管理，我想分离代码，并在我将经常运行的主app.py中调用变量和函数。
考虑到以下两个文件，如何正确地将函数和变量导入app.py？
第1部分：
import pytz
import json
import pandas as pd
import numpy as np
actual_date = run (...)
def sqlquery():
query = """ ..."""
df = ru
浏览 1提问于2018-06-05得票数 0
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1回答
0.511474 0.488526
0.468783 0.531217
0.35111 0.64889
0.594834 0.405166
如何在python中找到每一行的最大值，并将其存储在numpy数组或pandas Dataframe中，然后将其存储在numpy数组中，即下面的输出
0.511474
0.531217
0.64889
0.594834
浏览 2提问于2018-08-08得票数 4
回答已采纳
我写这段代码是为了给我一行数据。我想修改它，这样我就可以有N行了。每一行都将使用函数唯一地生成。我不想重复同样的数字。 import numpy as np
import pandas as pd
def repeater(start, stop, df = True):
a = np.arange(start, stop)
np.random.shuffle(a)
if df == True:
a_df = pd.DataFrame(a).T
return a_df
else:
return a
浏览 19提问于2020-11-20得票数 0
回答已采纳
给定具有pandas.NA值的数据帧，如何在其上运行决策lambda？
import pandas
import numpy
# Setup
dataframe = pandas.DataFrame({"c1": [1, 2, 3, 4], "c2": [2, 3, 4, pandas.NA]})
print(dataframe)
my_lambda = lambda row: row["c2"] if row["c2"] else row["c1"]
# the issue
dataframe[
浏览 3提问于2022-12-01得票数 0
from pandas import DataFrame,Series
import numpy
def avg_bronze_medal():
countries=['Russian Fed','Norway','Canada']
gold=[13,11,10]
silver=[11,5,10]
bronze=[9,10,5]
medal_counts={'country_name':Series(countries),'gold':Series(gold),'s
浏览 2提问于2016-08-09得票数 0
我正在观察Pandas set_index()函数的意外行为。
为了使我的结果可重复，我提供了我的DataFrame作为一个泡菜文件。
df_test = pd.read_pickle('./df_test.pkl')
time id avg
0 1554985690182 117455392 4.06300000
1 1554985690288 117455393 0.95800000
2 1554985690641 117455394 2.38400000
...
现在，当我遍历行并打印每个
浏览 3提问于2020-08-08得票数 0
我有一个非常大的文件(包含dbSNP ID)，包含100万个行，每个行包含一个字符串，另一个更大的文件(.vcf)包含6亿行，每个行包含7-8列。
我希望在更大的文件中找到每一行较小文件的第一次出现，使我的程序的蛮力复杂度达到1,000,000 *600,000次。我想要一种更快，更少记忆的方式来做这件事。我对python中的多处理或并行编程很陌生，我不知道如何不用任何一种方法来解决这个问题。
我尝试使用numpy和pandas库对这两个文件的一个较小的子集执行这样的操作：
import numpy as np
import pandas as pd
BigFile = pd.Series(
浏览 0提问于2019-03-12得票数 2
回答已采纳
是否可以使用numpy或pandas快速读取Python中CSV文件的最后N行
我不能在numpy中执行numpy，在pandas中不能执行skiprow，因为文件的长度是不同的，而且我总是需要最后的N行。
我知道我可以使用纯Python逐行读取文件的最后一行，但这会非常慢。如果有必要的话，我可以这样做，但是使用numpy或pandas (本质上是使用C)的更有效的方法将是非常感谢的。
浏览 5提问于2016-08-01得票数 4
回答已采纳
根据数据是否为数字，我希望将数据中的列组合在一起，例如：
import pandas as pd
import numpy as np
x = {'a':[1,2], 'b':['foo','bar'],'c':[np.pi,np.e]}
y = pd.DataFrame.from_dict(x)
y.apply(lambda x: x.sum() if x.dtype in (np.int64,np.float64) else x.min())
这提供了所需的输出，但似乎应该有一种更好的方法来编写最后一行--是
浏览 1提问于2014-03-28得票数 2
回答已采纳
我试着用熊猫来读取文件，但是它显示了一个类型错误。我看不出原因。有人能帮我吗？下面是我的代码
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#prepare the files
df = pd.read_csv("~/Downloads/Boston.csv") # for doing modifications
回溯(最近一次调用)：
文件""，第1行，在df =pd.read_csv(“~/下载/Boston.csv
浏览 4提问于2021-03-23得票数 0
1回答
我有两个CSV文件(每个大约4 4GB )，我想检查这两个文件条目之间的差异。
假设1.csv中的Row1条目与2.csv的row1不匹配，但与2.csv的第100行相同，则不会显示任何差异。
只有当两个CSV文件中没有相同的条目时，才能看到差异。限制条件是不能使用任何数据库。
我使用dask.Dataframe来输入这个文件，但我没有看到任何api或函数来找出Dask文档中的区别。
我甚至还没有找到将Dask Dataframe转换为Panda Dataframe的方法，也无法将此Dataframe转换为任何文本或CSV文件。
有没有什么解决方案可以比较这么大的文件并找出不同之处。
请找到我
浏览 1提问于2018-01-18得票数 3
我正在研究AWS (ubuntu服务器18.04)。当我尝试使用“import”运行代码时，我会得到一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 1, in <module>
import pandas as pd
File "/usr/lib/python3/dist-packages/pandas/__init__.py", line 19, in <module>
"Missing required dependencie
浏览 1提问于2019-09-18得票数 1
回答已采纳
1回答
P值的Monte模拟
、、、、
我正在测试Python 3代码，以便根据统计测试的结果执行Monte模拟。
我现在有一个熊猫数据统计测试的结果，就像这样。
Dataframe A
+-----+-------+
| id | f_res |
+-----+-------+
| 1 | 4.22 |
| 2 | 5.25 |
| 3 | 3.3 |
| 4 | 2.5 |
| 5 | 1.9 |
| 6 | 9.3 |
+-----+-------+
因此，我的想法是:对于f_res中的每一行，将该值传递给一个函数，并从一个非中心的a平方分布中提取多个值，询问这些提取的值中有多少大
浏览 0提问于2017-09-03得票数 3
回答已采纳
我正试着在我的剧本中使用熊猫库。
下面是非常少的几行第一行：
import numpy as np
print("numpy ok")
import pandas as pd
print("pandas ok")
我一直有这样的输出：
numpy ok
convertbinarytoasc.py <infile> <outfile>
PS C:\py
如果我这样做了：
import numpy as np
print("numpy ok")
#import pandas as pd
print("pandas
浏览 2提问于2022-02-27得票数 0
1回答
我正在自学Python，所有的在线课程都使用已经导入了所有库的实验室。每当我尝试导入numpy或pandas或任何其他库时，我都会收到这样的消息："Traceback (most recent call last)：File ""，第1行，in import numpy as np ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'“ 我做错了什么？
浏览 11提问于2021-01-17得票数 0
1回答
我有大约100个numpy数组。它们中的每个都具有(100,40000，4)的形状。我想沿着第一轴将这些数组连接起来，也就是说，有效地将axis=0连接成一个大数组。
方法1
我使用了np.concatenate，如下所示：
def concatenate(all_data):
for index, data in enumerate(all_data):
if index == 0:
arr = data.copy()
else:
arr = np.concatenate((arr, data), axi
浏览 3提问于2018-08-01得票数 1
回答已采纳
我正在使用numpy和pandas模块来处理excel表中的数据。我想遍历一列，并确保每一行的值都比前一行的值高1。
例如，excel工作表的单元格A1的值为1，我希望确保单元格A2的值为2。我希望对excel工作表的整个列执行此操作。
问题是我不确定这是不是一个好的方法。
这是我到目前为止想出的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
i = 1
df = pd.read_excel("HR-Employee-Attrition(1).xlsx")
out = df['EmployeeNumber'].to_nu
浏览 22提问于2021-05-22得票数 0
我在博客中读到："NumPy是Pandas的一个依赖项“，同时提到Pandas的"Series”对象。这仅仅意味着NumPy ndarray是一个可以输入到Series构造函数的“数据”参数中的对象吗？
我提供了NumPy ndarray对象作为"data“参数的参数，结果是一个一维的Series对象。
浏览 14提问于2022-11-07得票数 0
4回答
交叉张贴在上
我正在为我的python3.9lambda使用AWS放大器和pipenv。我试着用熊猫来创建一个数据，做一些处理，并将它写回CSV，以进行sagemaker推断。
复制代码示例：
import pandas as pd
(代码在此之后立即失败)
错误消息：
以下是完整的错误消息：
[ERROR] Runtime.ImportModuleError: Unable to import module 'index':
IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!
Import
浏览 5提问于2021-08-28得票数 1
回答已采纳
1回答
Numpy分区比对小数组排序慢
、、、、
我在寻找一种高效的方法来计算numpy数组中的第n个最大值，将我引向。
顺便说一句，我注意到，对于小于100个条目的数组，朴素排序比np.partition方法更快。(相反，对于大型数组来说，收益是显而易见的)
对于小型数组来说，np.partition运行时几乎持平的原因是什么？
生成图片的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import timeit
def func_1(inp):
return np.partition(inp, 10)[10]
def func_2(inp):
return np.sor
浏览 3提问于2017-04-24得票数 4
回答已采纳
我是IDE的新手，我正在努力学习Python的课程。无论我怎么尝试，我都不能在Visual Studio Code或Eclipse (在Windows10上运行)中成功地运行包含导入pandas和导入numpy的python脚本。我已经安装了Python3.8，当我尝试在shell中运行这些命令时，它工作得很好。我怀疑当我尝试执行一个实际的Python脚本而不是使用控制台时，它可能使用了不同的解释器，当我尝试这样做时，我只得到错误，说numpy没有定义。当我指定"from pandas import numpy“而不是"from pandas import *”时，我也得到了错
浏览 1提问于2020-08-12得票数 0
我目前有一个pandas dataframe，它有一列数值是numpy数组。我正在尝试获取数据帧的行，其中列的值是一个空的numpy数组，但我不能使用pandas方法进行索引。下面是一个数据帧示例。 data = {'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'stats': [np.array([1,1,1]), np.array([]), np.array([2,2,2]), np.array([])]}
df = pd.DataFrame(data) 我尝试只获取‘KeyEr
浏览 18提问于2021-08-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试为Python3安装pandas。我运行了以下命令 pip3 install --user pandas 这在numpy而不是pandas上运行得很好。 对于pandas，我得到了以下错误，我不知道如何调试 Complete output from command python setup.py egg_info:
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
File "/tmp/pip-build-1ac09u
浏览 25提问于2020-04-05得票数 0
3回答
我尝试使用easy_install安装pandas，它声称在我的Python Directory中成功安装了pandas包。
我切换到IDLE并尝试import pandas，它抛出以下错误-
Traceback (most recent call last): File "<pyshell#0>", line 1, in <module> import pandas File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas-0.12.0-py2.7-win32.egg\pandas\__init__.
浏览 2提问于2013-07-28得票数 3
1回答
我有一个熊猫数据框，我想根据一些short_window，long_window和bins值来计算一些特征。更具体地说，对于每个不同的行，我想计算一些特征。为此，我将df_long = df.loc[row:long_window+row]向前移动了一行，例如在第一次迭代中，row=0的pandas数据框将为df_long = df.loc[0:50+0]，一些特征将基于此数据框进行计算，因为row=1将为df_long = df.loc[1:50+1]，而其他一些特征将被计算并继续。
from numpy.random import seed
from numpy.random import
浏览 0提问于2019-12-14得票数 0
我的代码是：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataset= pd.read_csv('libro1.csv')
在我的excel中，我有60行14列
但是它显示了一个大小为(59,1)的Dataframe
浏览 2提问于2021-06-18得票数 0
我可以使用通常的Pandas矢量化操作在一个小数据集中获得最小值以及它的行和列：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame([
['A', 'asdf', 1, 2, 3],
['B', 'zxcv', 4, 5, 6],
['C', 'qwer', 2, 5, 3],
['D', 'hjkl', 3, 9, 4],
], columns=['entity', 'code', &#
浏览 2提问于2021-10-21得票数 1
回答已采纳
我有一个安装了python 3.5.2的虚拟环境。
如果我尝试用假版本号安装Pandas，例如执行pip install Pandas==x，我可以看到匹配的发行版是：
找不到满足Pandas==x.x需求的版本。(版本: 0.1、0.2b0、0.2b1、0.2、0.3.0b0、0.3.0b2、0.3.0、0.4.0、0.4.1、0.4.2、0.4.3、0.5.0、0.6.0、0.6.1、0.7.0rc1、0.7.0、0.7.1、0.7.2、0.7.3、0.8.0rc1、0.8.0rc2、0.8.0rc2、0.8.0，0.8.1、0.9.0、0.9.1、0.10.0、0.10.1、0.11.
浏览 3提问于2020-02-05得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个数据框架，看起来像：
import pandas as pd
import numpy as np
f = {'business':['#','FX','IR'],
'AL':['A','L','#'],
'Company':['207','#','1']}
filterr = pd.DataFrame(data=f)
filterr
每当在dataframe中出现“#”时，我就需要基于li
浏览 0提问于2019-06-24得票数 1
回答已采纳
我想从源头建造熊猫，而不是使用软件包经理，因为我对捐款感兴趣。，我第一次尝试建造熊猫的时候，我采取了以下步骤：
1)创建了虚拟mkvirtualenv --no-site-packages pandas
2)激活虚拟主机
3)安装Anaconda CE。然而，这是安装在~/anaconda。
4)克隆大熊猫
5)已建C扩展
(pandas)ems ~/.virtualenvs/pandas/localrepo/pandas> ~/anaconda/bin/python setup.py build_ext --inplace
6)建造的熊猫
(pandas)ems ~/.virtuale
浏览 0提问于2013-01-28得票数 13
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