在python中,我有一个包含2列实数的数据帧。我希望生成复数,并使用这两列作为我的新数据集的实部和虚部。我已经尝试过complex(df['wspd'].astype(float),df['wdir'].astype(float)),但仍然收到以下错误:
cannot convert the series to <class 'float'>
我怎样才能做到这一点?
来自R,我试着让我的头为熊猫数据切片整数。令我困惑的是,使用相同的整数/切片表达式对行和列进行不同的切片行为。
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({'a': range(0,6),
'b': range(7,13),
'c': range(14, 20)})
x.ix[0:2, 0:2] # Why 3 x 2 and not 3 x 3 or 2 x 2?
a b
0 0 7
1 1 8
2 2 9
我
我有一个数据库,其中的数据来自于一个QTableWidget。数据库中的表有以下列,
ID (主键,自动增量值)
名字
位置
QTableWidget有以下列(我添加了这些列)
ID (这列,我已经隐藏了。它包含数据库表中"ID“列的值)
Sr #(代表表的行号)
Name (包含数据库表中的"name“)
位置(包含“数据库表中的位置”)
操作(包含该行的删除按钮)
我的意思是说,我使用folliwng命令隐藏了这个列,
self.ui.table.setColumnHidden(0, True);
这就是我如何填充我的QTa
我使用的是Pandas by Python。我有一个DF的列:'id','name','age','n1','n2','n3',...如果我想选择特定的列,我会使用df = df[['name','age']],是的,它起作用了。但是如果我想选择特定的列和最后一列(以防最后一列的名称不是静态的)。我该怎么办?
我有一个有27列的excel文件。我想写一个python代码,它一列接一列地读取,并将最后5个值存储在coloum中,这将在它们上完成数学方程。
到目前为止,我有这样的想法:
from math import tan
#Write Header
#outFile.write('Test Name,X+ avg,X+ std,X+ count,X- avg,X- std,X- count,X angle,Y+ avg,Y+ std,Y+ count,Y- avg,Y- std,Y- count,Y angle\n')
#for line in inFile:
if 1==
我需要帮助,试图编程超越VBA。有两个范围,H3:H 100和A3:A 100
我想做以下几件事:
在工作簿上打开,如果范围H3:H 100=“许可在7天内过期”,则显示一个消息框,显示相应的"A“列单元格值:”许可(A列单元格值)在7天内到期“
这是我的代码:
Private Sub Workbook_Open()
For Each cell In Range("I3:I100")
If cell.Value = "Y" And cell.Value <> "" Then
cell.Interior.ColorIndex =
因此,我会创建多个ids不整齐的列,并且希望检查其中一个ids是否已在使用中,例如,在执行UPDATE .. SET .. WHERE id = 123;之前,我希望能够检查具有id=123的列是否已经存在,或者是否必须创建一个新列。我使用mysql-connector和python3.8来实现这一点。
我是python的初学者。我有一个以制表符分隔的文件,我只想打印第37列,也就是最后一列。但是当我运行这段代码时,整个数据都会被打印出来。我的代码如下:
dicts = {}
for i in open('Book2.txt'):
split_i = i.split('\t')
dicts[split_i[37]] = i.rstrip()
print(i.rstrip())
我这里有这段代码。
For Each cell In worksheet.Cells(8, 2, lastRow, lastCol)
Select Case "What Goes Here"
End Select
Next
我想验证当前单元格所在的列。我可以用..。
cell.Address
但这将返回一个同时包含列字母和行的字符串。有没有另一种方法可以只获取列的索引或字母,或者我只需要这样做……
If cell.Address.Contains("A")
我刚开始学习Python和Pandas,在许多教程中我看到了iloc函数的使用。人们总是说,您可以使用这个函数来引用dataframe中的列和行。但是,您也可以不使用iloc函数直接这样做。下面是一个输出相同的例子:
# features is just a dataframe with several rows and columns
features = pd.DataFrame(features_standardized)
y_train = features.iloc[start:end] [[1]]
y_train_noIloc = features [start:end] [[1