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我有两个系列，它们都有00:00 - 00:05的datetime.time指数。第一个序列中有1个缺失值，在执行减法运算后，理想情况下应该显示为NaN。但是，整个结果是NaN。但此操作将为所有列提供NaN值。14.48843000:04:00 14.397826
print(delta)
00:00:00 Na
浏览 22提问于2019-02-03得票数 0
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密码sr = s.rolling(3)返回具有指数0、1、2、3、4和值NaN、NaN、3、6、9的序列。是否有快速攻击，特别是使用熊猫滚动函数，以便从以下3个索引返回滚动和，即序列值为3、6、9、NaN、NaN
浏览 0提问于2018-05-18得票数 1
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有两个时间序列，如：from numpy import nan
index = pandas.date_range('1/1/2010它们在同一时间具有相同的值(不包括nan)。
我不想保留nan值，所以我删除了它们。但是，删除它们也会降低DatetimeIndex中的频率信息。series1 = s
浏览 2提问于2017-06-08得票数 0
我尝试将两个DataFrames的索引都是DateTime值的两个pandas datetime序列DataFrames的值相减。
有问题的两个DataFrames具有相同数量的列。我想要从第一个DataFrame中的列的值中减去第二个DataFrame中的
浏览 17提问于2018-08-05得票数 3
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生成了以下熊猫数据格式df1：222 -9.363819 7 2 222
278 NaN7 2
浏览 1提问于2016-09-06得票数 2
我有两个熊猫系列。系列a有20个值，索引从0开始。所以，当我把级数a除以b，前3位数或nan，我相信这是因为不同的指数。我如何让python忽略索引--我只希望级数a中的20个数字除以序列b中的相应20个数字？
浏览 0提问于2019-09-30得票数 2
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我不确定这是不是一个愚蠢的问题，所以请在这里容忍我。不管怎样，我有两个UIAccelerationValue's。当我逐个NSLog他们的结果时，我得到的值分别如下：但是，当我将两个UIAccelerationValue's相加或相减时，得到的值如下所示：Value: -1085.
浏览 2提问于2013-05-06得票数 0
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我有以下两个熊猫时间序列(但这个问题也适用于numpy数组)：NaN 2NaN0NaN -25 -4
4 -53
浏览 1提问于2015-04-22得票数 1
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假设我有以下多个指数熊猫数据：Date Code 01-02-2017 s1 2 2 与所讨论的不同，我不希望.diff(1)对具有相同日期并在每个新日期重置的值进行操作，而是希望.diff(1)提供以下输出：
浏览 1提问于2017-08-01得票数 2
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在分配的两边，切片级数的长度是相同的。NaN2 15.04 NaN显然，我的错误预期是，相同长度的总结序列的结果必须与总结序列
浏览 3提问于2022-09-29得票数 0
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我有一个熊猫DataFrame df，内容如下： B 10 nanB 10 nan D 40AB 12 nan
我还有以下字典，其中包含如下的当前值(这里的<
浏览 0提问于2016-02-07得票数 1
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我有一个由5个递减序列(每行290行)组成的dataframe，其值包含在0到1之间。/raw/yeHdk2Gq', index_col=0)，它只返回两个有效行，并将288个其他行转换为熊猫无法将新的指数与初始值相匹配，尽管似乎没有四舍五入的问题(最初的指
浏览 2提问于2016-04-06得票数 0
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我有各种时间序列的数据，数据从不同的时间点开始。因此，为了有相同的起点，它们都填充了NaN，如下所示：datanumber 1234 1235我需要得到我所有地点的平均值，所以看起来meandf = locdf.mean(axis = 1)应该做这个工作。它跳过了NA值(
浏览 2提问于2015-11-20得票数 2
对熊猫数据的处理有一些基本的东西，我没有得到。编辑:要改换:为什么可以将布尔值的数据传递给另一个datafram
浏览 1提问于2021-03-13得票数 0
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我有两个熊猫系列：这两个系列的指数不同。col1的值，这个值小于或等于id。也就是说，对于id 1，我们有s1 = 4.5，它比df.s2 = 4.5小或等于，因此我想检索值19。因此，对于id=2 in s1，我需要在df.col1中检索值9
浏览 1提问于2020-05-12得票数 3
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如何连接多索引列数据
、、、、
我想做一个有点复杂的多索引栏熊猫数据连载。NaN NaN NaN
现在，假设我有两个与上面一样的数据格式，但是我没有使用eps2p和logreturn，而是在indicator列级别上使用了ev2ebitda和logreturn，以及另外，假设并非所有的数据格式都在每个指示符下都有完全相同的stock列。最后，还考虑到在相同的stock下，不一定有两个具有</em
浏览 2提问于2019-05-27得票数 1
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我正在做一个方差阈值特征选择与雪橇在熊猫DataFrame上。为了避免对特征选择的偏见-- VarianceThreshold只是第一步--我将原始数据集分为特征选择部分(X_selection，y_selection)和建模部分(X_model，y_model)然而，它们以相同的顺序包含相同的列。例如，在对X_model中的一些行进行转换之前，我得到了一些示例性的行0 0.
浏览 0提问于2018-03-01得票数 1
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我需要检查“指数”插值法和“线性”插值法的区别。但它们返回的结果是相同的。那么，它应该返回相同的结果吗？如果是，在什么情况下我可以看到不同的结果？s = pd.Series([21,13,np.nan,152,np.n
浏览 0提问于2019-04-01得票数 0
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我有一个熊猫，我想用它来估计每一列的线性回归。问题是，我的时间序列有缺失值(nan)。(xm),1)
res = stats.theilslopes(ym,x, 0.90)
line[k]=res[1]+r
浏览 2提问于2015-12-05得票数 0
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