熊猫DataFrame
是Python编程语言中的一个开源数据分析库，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。熊猫DataFrame是一个二维表格数据结构，类似于关系型数据库中的表格，可以存储和处理大量的结构化数据。
熊猫DataFrame的主要特点包括：
- 数据处理：熊猫DataFrame提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、数据转换、数据合并、数据筛选等，可以方便地进行数据预处理和数据分析。
- 灵活性：熊猫DataFrame支持多种数据类型，包括数值型、字符串型、日期型等，可以处理各种类型的数据。
- 高性能：熊猫DataFrame基于NumPy数组实现，具有高效的数据处理和计算能力，可以处理大规模数据集。
- 数据可视化：熊猫DataFrame集成了Matplotlib库，可以方便地进行数据可视化，生成各种图表和图形。
- 数据存储：熊猫DataFrame支持多种数据格式的读写，包括CSV、Excel、SQL数据库等，方便数据的导入和导出。
熊猫DataFrame在各种数据分析场景中都有广泛的应用，包括金融、市场营销、科学研究等领域。例如，在金融领域，可以使用熊猫DataFrame进行股票数据分析和投资组合优化；在市场营销领域，可以使用熊猫DataFrame进行用户行为分析和市场预测。
腾讯云提供了云服务器、云数据库、云存储等多种产品，可以与熊猫DataFrame结合使用。例如，可以使用腾讯云的云服务器搭建Python环境，并在云数据库中存储和管理数据。具体的腾讯云产品和产品介绍链接如下：
- 云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库（CDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
总结：熊猫DataFrame是Python中的一个数据分析库，提供了丰富的数据处理功能和高性能的数据计算能力。它在各种数据分析场景中都有广泛的应用，可以与腾讯云的云服务器、云数据库、云存储等产品结合使用，实现数据的存储、处理和分析。
相关·内容
1回答
我有这样的数据值：
data = {'widgets' : [23,12,11,14], 'kernel' : [12,11,11,90], 'cell': [12,11,11,11]}
我试图像这样在dataframe中转换这些值：
，dict中的键将是DataFrame中的列值。
到目前为止我尝试过的是：
dataframe = {'src': [], 'tar': []}
for key,value in data.items():
temp_data = [key for k in ra
浏览 1提问于2020-06-21得票数 0
1回答
熊猫DataFrame
、、、
这可能是一个非常简单的答案，但我对Python还不熟悉。我试图使用dataset输出DataFrame，但是在创建DataFrame之后，它只是输出数字，而不是字符串。
import numpy as np
import pandas as pd
players = np.genfromtxt("LINK_THAT_MY_DATA_IS_COMING_FROM.csv", delimiter=",", names=True)
df = pd.DataFrame(players)
df
DataFrame只输出数字，是完全遗漏了一些简单的东西，还是需要使用特定
浏览 2提问于2022-10-04得票数 0
1回答
我正在努力理解以下从熊猫系列创建的Dataframe。为什么熊猫会返回两个不同的数据帧。在这里添加'[]‘有什么区别吗？ series = pd.Series([11,22,33])
df1 = pd.DataFrame(series)
df2 = pd.DataFrame([series]) # series inside [] 以下是输出： df1： 0
0 11
1 22
2 33 df2： 0 1 2
0 11 22 33 ?
浏览 8提问于2020-09-08得票数 2
回答已采纳
3回答
我有一个空的dataframe，我想循环一个API调用并根据我的电子表格中的股票符号将数据输入到它。
final_dataframe = final_dataframe.append(
pd.Series(
[
symbol,
data[symbol]['price'],
data[symbol]['stats']['year1ChangePercent'],
'N/A'
],
浏览 7提问于2022-02-03得票数 2
1回答
当附加到熊猫DataFrame时，附加的值不会添加到DataFrame中。
我正在尝试创建一个空的DataFrame，然后能够在后面的代码中添加更多的行。
import pandas
df = pandas.DataFrame(columns=["A"])
df.append(DataFrame([[1]]))
print(df)
输出：
Empty DataFrame
Columns: [date, start_time, end_time]
Index: []
知道我可能做错了什么吗？
根据文档，这应该像预期的那样在A列下的一个新的值1行中工作，但是，如上所述，它没有追
浏览 4提问于2021-06-19得票数 1
回答已采纳
2回答
熊猫数据字典中的熊猫数据
、、、、
我有一个包含两个级别键的字典，第二个级别的值是dataframes：
my_dict = {
'elem1':{'day1': pd.DataFrame(columns=['Col1', 'Col2']),
'day2': pd.DataFrame(columns=['Col1', 'Col2'])
},
'elem2':{'day1
浏览 1提问于2020-11-03得票数 3
回答已采纳
1回答
熊猫合并失败
、、
我有两只熊猫Dataframe，列如下：
dataframe 1：
A, B, C
dataframe 2：
A, B, C, Count
下面是脚本：
dfcount = pd.read_csv ( "df1.csv")
df = pd.read_csv ( "df2.csv")
df = df.dropna(axis=1,how="all")
merged = dfcount.merge(df, on=['A','B','C])
merged.to_csv("merge.csv", i
浏览 2提问于2017-11-28得票数 0
回答已采纳
1回答
我创造了一个熊猫DataFrame。我需要为DataFrame创建一个DataFrame，它对应于框架-- RangeIndex(start=0, stop=x, step=y) --其中x和y与我的DataFrame相关。
我还没有看到如何做到这一点的例子--是否有特定于此的方法或语法？
谢谢
浏览 3提问于2017-06-09得票数 12
2回答
我是新来的Python程序员，我想从这里，
dic = {"word1": ["a","b","c"], "word2": ["b", "d", "e"], "word3": ["a", "f", "c"]}
这个DataFrame对象。
我试过这样的代码
df = pd.DataFrame(index=["a","b","c","d
浏览 1提问于2018-03-12得票数 0
回答已采纳
1回答
熊猫到RDD
、、、、
我可以将Pandas DataFrame转换为RDD吗？
if isinstance(data2, pd.DataFrame):
print 'is Dataframe'
else:
print 'is NOT Dataframe'
是DataFrame
下面是尝试使用.rdd时的输出
dataRDD = data2.rdd
print dataRDD
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-56-7
浏览 7提问于2015-08-19得票数 12
3回答
我对Pandas相当陌生，当我尝试在Dataframe中插入一个Dataframe时，目前遇到了一个问题。
我想做的是:我有多个模拟和相应的信号文件，我希望它们都在一个大的DataFrame中。所以我想要一个DataFrame，它有我所有的模拟参数，也有我的信号作为嵌套的DataFrame。它应该是这样的：
SimName | Date | Parameter 1 | Parameter 2 | Signal 1 | Signal 2 |
Name 1 | 123 | XYZ | XYZ | DataFrame | DataFrame |
Name 2
浏览 5提问于2017-10-09得票数 2
1回答
问题:在DataFrame中添加一个新列，并在类似于列表理解的一行代码中填充来自另一个DataFrame的列的值，这取决于一个条件。
示例代码：
我用一些瞳孔信息创建了一个名为df的DataFrame。
data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'],
'year': [2012, 2012, 2013, 2014, 2014],
'reports': [4, 24
浏览 2提问于2019-04-23得票数 1
回答已采纳
>>> pd.DataFrame([1], index=['1']).loc['2'] # KeyError
>>> pd.DataFrame([1], index=['1']).loc[['2']] # KeyError
>>> pd.DataFrame([1], index=['1']).loc[['1','2']] # Succeeds, as in the answer below.
我想要一个不会失败的东西
&g
浏览 12提问于2017-09-19得票数 24
回答已采纳
2回答
熊猫
、
我希望能够从dataframe (orig)中删除与派生数据remove (filtered)中包含NaN值的行对应的行。问题是，派生的dataframe有一个已删除的列，该列会导致每一行被删除。要修改这一点，我必须重新插入删除的列。是否有比重新插入从filtered中删除的列更优雅的方法来实现所需的结果？
>>> orig = pd.DataFrame([
[1, 1.0, 'one'],
[2, 2.0, 'two'],
浏览 1提问于2018-06-10得票数 2
回答已采纳
我不知道这是否意味着合并或加入。
我有一个包含以下列['times','spots']、dataframe A的数据格式，还有另一个类似列['times','spots']、DataFrame B的数据格式。
我想要更改dataframe，以便它有来自dataframe的值，这些值是在A时插值的，因此它将在dataframe中有一个新的列spots_B。
浏览 2提问于2014-05-28得票数 0
回答已采纳
2回答
熊猫单行分度
、、、
索引包含对象(字符串)的Pandas DataFrame的一行返回一个类型为object的系列。
df1 = pd.DataFrame({'a': np.arange(3), 'b': np.arange(0.5,3),'c': list('def')})
df1
a b c
0 0 0.5 d
1 1 1.5 e
2 2 2.5 f
df1.loc[0]
a 0
b 0.5
c d
Name: 0, dtype: object
索引Pandas DataFrame中不
浏览 0提问于2018-11-06得票数 4
回答已采纳
1回答
“熊猫群”条款
、、
我试图找到GroupBy条款(在熊猫DATAFRAME)，它可以做以下事情。
InPlace变换
把所有的钱加起来
如果可能的话，获得原始的Dataframe列"A“和"Money"，而不是"A”作为索引和"Money“作为列。
输入如下所示。
dataframe = pandas.DataFrame({'A':[11,11,22,22],
'Cust':['C','D','C','C&#
浏览 5提问于2013-05-22得票数 1
回答已采纳
2回答
创建熊猫数据栏
、、
我有一个列表，代表一些数据，我想转换成熊猫的数据。
每个列表并不表示一行，而是表示DataFrame中的一个列。
ColumnNames = ['Col1', 'Col2']
MyData = [[1, 2, 3], ['Foo', 'Bar', 'Baz']]
现在，如果我只是从这些数据中创建一个Dataframe，那么它采用的是RowWise值，这不是我想要的。因此，在创建dataframe时，我也不能给出列名。
我看到的是，按行创建DataFrame，转换它，添加列名。
MyDf = pd.DataFrame
浏览 1提问于2022-02-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我的职能如下：
根据时间戳插入类值1、2、3。这项工作经过检查，在第一个for-循环的第一次迭代中，我得到以下类分布：
mapping: {'Seizure': 1, 'Preictal': 2, 'Interictal': 3}
value counts:
3.0 3150000
2.0 450000
1.0 28000
Name: class, dtype:
所以我有每个类的行数。
但是，在第二个for循环中，我迭代相同的时间戳列表，并希望在时间戳之间子集数据，并根据我在第一个for循环中插入的类包含一些条件。
浏览 4提问于2021-12-12得票数 0
回答已采纳
2回答
我有两张用熊猫制作的资料。我不知道如何使用公共列以特定格式合并这两个数据格式。
我用过
pd.merge(dataframe1,dataframe2,on='A',how='outer')
但这并不能产生预期的结果。
预期结果：
dataframe 1: dataframe 2: Result:
A B A A B
0 1 0 0 1
1 0 1
浏览 1提问于2019-04-21得票数 1
回答已采纳
我有一个API，它将一行数据作为Python字典返回。大多数键只有一个值，但有些键的值是列表(甚至是列表列表或字典列表)。
当我将字典放入pd.DataFrame，试图将其转换为熊猫DataFrame时，它会抛出一个“数组必须长度相同”的错误。这是因为它不能处理具有多个值的键(即具有列表值的键)。
我怎样才能让熊猫把清单当成“单一价值”呢？
作为一个假设的例子：
data = { 'building': 'White House', 'DC?': True,
'occupants': ['Barack&#
浏览 2提问于2015-11-03得票数 28
回答已采纳
我是蟒蛇的新手。我的问题有点含糊不清。如果单元格中的任何字符串与特定通配符规则匹配，我希望从dataFrame中选择行。让我们假设这个例子：
表到屏幕：
df=pd.DataFrame({'Column':[
'select rows in pandas DataFrame using comparisons against two columns',
'select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas',
'use a list
浏览 5提问于2017-02-12得票数 2
回答已采纳
2回答
熊猫-重塑
、、、
你能帮我重塑一只熊猫DataFrame吗？
df = pd.DataFrame({
'Clasif1': [np.NaN, np.NaN, 'PRE', 'POST'],
'Currency': [np.NaN, np.NaN, 'LC', 'USD'],
'Unnamed: 1': ['A','01/01/2018',1,7],
'Unnamed: 2': ['A','02/01/2018',2,8],
浏览 1提问于2018-04-12得票数 1
回答已采纳
1回答
熊猫群
、、
用熊猫群来获取最后n个实例的平均值的最好方法是什么？
例如，我有这样一个dataframe：
frame = pd.DataFrame({'Student' : ['Bob', 'Bill', 'Bob', 'Bob', 'Bill', 'Joe', 'Joe', 'Bill', 'Bob', 'Joe'],
浏览 2提问于2014-03-30得票数 6
回答已采纳
1回答
不知何故，我在数据文件中过滤日期时遇到了问题。我在dataframe上使用了loc，但不知怎么它不起作用，而且我仍然在我的dataframe中接收完整的数据。守则是：
data_dataframe.loc['2015-12-01':'2015-12-31']
print(data_dataframe)
dataframe看起来如下所示：
FACT_DATE Values
0 2015-12-01 0.91582
1 2015-12-02 0.882980
2 2015
浏览 3提问于2017-10-02得票数 0
回答已采纳
1回答
免责声明:我是Python新手
我想问，如果DataFrames是从df.describe()复制的，那么是否有人可能知道为什么熊猫DataFrame可以接受DataFrame ()，但是如果我使用单独定义的键/标签字符串手动创建DataFrame，那么它就不能工作：
df = {}
index = [...index list...]
columns = [...key list...]
df = pd.DataFrame(index=index, columns=columns)
如果我插入值，然后应用np.round()，则给出“np.round: rint”。如果我复制了df.desc
浏览 4提问于2014-06-11得票数 1
回答已采纳
3回答
送给熊猫的烛光
、、
from binance.client import Client
import pandas as pd
#Binance Api data
api_key = 'hidden'
api_secret = 'hidden'
#connect Binance
client = Client(api_key, api_secret)
#klines/candlesticks
candles = client.get_klines(symbol='BTCUSDT', interval=Client.KLINE_INTERVAL_1MINU
浏览 0提问于2018-04-23得票数 0
回答已采纳
2回答
我的熊猫DataFrame和lists dtype有一个专栏。我想要Group By和聚合DataFrame并附加列表。
下面是一个示例DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'id': [1, 1, 2],
'cat': ['A','A','B'],
'lst': [['l0','l1',&
浏览 2提问于2022-05-18得票数 0
1回答
我正在尝试链接到apply() autodoc文档，网址是：。
我可以链接到发布页面：，通过使用.
:ref:`release <pandas:release>`
..。但我似乎无法获得到autodoc页面的正确链接。我的狮身人面像被配置成..。
{'python': ('http://docs.python.org/', None),
'pandas': ('http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev', None)}`
..。我尝试了到apply()方法的以下链接变体：
:r
浏览 2提问于2014-07-14得票数 8
回答已采纳
我希望将大于任意数字(在本例中为100)的Pandas DataFrame中的值替换为NaN (因为这么大的值表示试验失败)。以前，我使用它来替换不想要的值：
sve2_all[sve2_all[' Hgtot ng/l'] > 100] = np.nan
但是，我得到了以下错误：
-c:3: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value inst
浏览 5提问于2014-04-11得票数 19
回答已采纳
1回答
多头熊猫数据
、、、、
是否可以使用pandas.DataFrame复制此csv的结构？
所有数据都是从一个HDF5文件中提取的，然后解析出pd.DataFrame的属性。
，我担心的是，是meta header和meta data (csv中的第1和第2行)不匹配attribute header和attribute data的长度或形状。
下面是我如何调用pd.DataFrame的方法
# Meta Pandas DataFrame
meta_df = pd.DataFrame(index=range(0, 8760, 24), columns=['source',
浏览 2提问于2016-10-27得票数 0
回答已采纳
2回答
作为的后续行动
我可以把DataFrame 看作是列的列表还是行的列表？
在前一种情况下，这意味着(最优地)每个列必须是同构的(按类型划分)，不同的列可以是不同的类型。后一种情况表明，每一行都是按类型均一的。
关于文件：
DataFrame是一种具有潜在不同类型列的二维标记数据结构.
这意味着DataFrame是列的列表。
这是否意味着将行附加到DataFrame比附加列更昂贵？
浏览 5提问于2014-12-09得票数 9
回答已采纳
3回答
自然排序熊猫DataFrame
、、、、
我有一个熊猫DataFrame，带有我想要自然排序的索引。Natsort似乎不起作用。在构建DataFrame之前对索引进行排序似乎没有什么帮助，因为我对DataFrame所做的操作似乎会扰乱这个过程中的排序。对如何自然地对索引进行排序有什么想法吗？
from natsort import natsorted
import pandas as pd
# An unsorted list of strings
a = ['0hr', '128hr', '72hr', '48hr', '96hr']
# Sorted
浏览 4提问于2015-04-12得票数 23
回答已采纳
1回答
假设我有一个要导出到PDF的DataFrame。在DataFrame中，我有以下列:代码、名称、价格、净额、销售。每一行都是一个产品。
我想在DataFrame中的每一个产品中添加一个我可以使用BeautifulSoup获得的图像。有什么方法将图像添加到DataFrame中吗？不是链接，而是产品的形象。
更具体的说，我想要这样的东西：
代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['A231', 'Book', 5, 3, 150],
['M441', &
浏览 0提问于2018-11-25得票数 15
回答已采纳
2回答
从DataFrame second_df
import pandas as pd
second_df = pd.DataFrame([[1, 1], [2, 2], [3, 3]], columns=['a', 'c'])
second_df
a c
0 1 1
1 2 2
2 3 3
我构建了一系列的second_s。
second_s = second_df.iloc[0]
second_s
a 1
c 1
Name: 0, dtype: int64
当我从DataFrame first_df中减去这个序
浏览 11提问于2019-08-19得票数 1
回答已采纳
1回答
鉴于我有以下两只熊猫DataFrame：
df1 = pd.DataFrame({'A':['a', 'b', 'c'], 'B':[1,2,3]})
df2 = pd.DataFrame({'A':['d', 'e', 'f'], 'C':[4,5,6]})
有什么区别吗
df1.merge(df2, how='outer')
和
df1.append(df2)
虽然生成的DataFrame在两种情况下都是相同的，而且
浏览 1提问于2018-04-14得票数 1
回答已采纳
Pandas提供两个不同的相关函数的原因是什么？
DataFrame.corrwith(other，axis=0，drop=False)：两个DataFrame objectsCompute的行或列之间的关联
与
( DataFrame.corr(method='pearson'，min_periods=1)：计算列的成对相关性，不包括NA/null值
(取自大熊猫0.20.3文件)
浏览 19提问于2017-09-04得票数 17
回答已采纳
1回答
熊猫，扩大数据系列
、、、
我有一个系列是这样的：
result
3 pd.DataFrame({"ABC":1,"American":2,"Heroes":3})
8 pd.DataFrame({"ABC":1,"American":2,"Heroes":3})
11 pd.DataFrame({"ABC":1,"American":2,"Heroes":3})
14 pd.DataFrame({"ABC":1,"Ameri
浏览 2提问于2020-02-26得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个数据，我收到从一个爬虫，我要导入到一个数据库的长期存储。
我遇到的问题是大量的数据文件都有大写和空格。
我有办法解决这个问题，但我想知道是否可以做得比这个更干净：
def clean_columns(dataframe):
for column in dataframe:
dataframe.rename(columns = {column : column.lower().replace(" ", "_")},
inplace = 1)
return dataframe
打印(dataframe.colu
浏览 1提问于2021-06-10得票数 0
回答已采纳
1回答
熊猫数据循环
、、
我被下面的代码卡住了。基本上，我正在循环使用循环变量'analyticalname‘和'fedbatchname’的第一列的2个数据格式。如果这两个变量在每个dataframe中找到匹配项，那么我希望根据循环变量的值访问dataframe的元素。但是，当我运行代码时，我会得到一个键错误，它起源于if语句后面的行。本质上，我问的是如何访问基于循环变量的dataframe元素。有什么建议吗？
import pandas as pd
analyticaldata = pd.read_csv('SE-HPLC.csv', usecols = ['Sample I
浏览 2提问于2018-10-15得票数 1
回答已采纳
1回答
初值熊猫累积
、、
因此，给定以下单列数据框架：
from pandas import DataFrame
df = DataFrame({0: {'10/10/2012': 50, '10/11/2012': -10, '10/12/2012': 100})
In [3]: df
Out[3]:
0
10/10/2012 50
10/11/2012 -10
10/12/2012 100
我想为给定的列创建一个累积和，但是给累加器一个初始值。因此，对于上面的dataframe和初始值为100的数据，如下所示
浏览 2提问于2015-10-03得票数 1
回答已采纳
2回答
熊猫资料
、、
如何在没有列名的情况下连接？
>> df = pd.DataFrame({'col1': [1], 'col2': [4]})
>> df1 = pd.DataFrame([[5,5]])
>> pd.concat([df, df1])
col1 col2 0 1
0 1.0 4.0 NaN NaN
0 NaN NaN 5.0 5.0
此外，如果仔细观察，类型将从float64更改为int64。
期望的
col1 col2
浏览 6提问于2022-08-30得票数 2
回答已采纳
1回答
我正试着加入两只熊猫的资料。一个dataframe包含一个列中的URL，其中包含重复的(相同的值重复)。
第二，dataframe包含这些URL的一些属性，但是只有唯一的URL，没有重复的URL。
我试图映射回或加入两个数据格式，在这里，我获得了第一个数据文件中URls的那些属性，所有出现的URLs都是这样。
示例: Dataframe1：
Dataframe2：
ResultDataframe：
如何才能做到这一点？用于组合所有行上的数据文件的特定联接、串联或合并方法。
上面的dataframe只是一个例子，实际的dataframe有类似于300+唯一的URL，而第一个da
浏览 0提问于2022-01-18得票数 0
1回答
我正在使用这两只熊猫DataFrames：
t1 = pd.DataFrame(data=[['A',1], ['B', 2]])
t2 = pd.DataFrame(data=[['A',1], ['B', 2]])
请解释参数如何与内部和外部连接，以处理级联数据格式。
浏览 3提问于2017-08-24得票数 1
1回答
对不起，如果我做了一些愚蠢的事情，但是我对这个问题感到非常困惑:我将一个DataFrame传递给一个函数，然后在该函数中添加一个列并删除它。直到这里，没有什么奇怪的，但在功能完成后，全球显象管的DataFrame正在显示增加的和下降的列。如果我宣布DF是全局的，这是不可能的.
这个测试代码显示了Python 3.3.3/2.7.6和熊猫0.13.0/0.12.0组合的四种情况下的问题：
#!/usr/bin/python
import pandas as pd
# FUNCTION DFcorr
def DFcorr(df):
# Calculate column of accumu
浏览 3提问于2014-01-30得票数 2
回答已采纳
1回答
我有下面的代码
import pandas as pd
[pd.concat([pd.DataFrame({'X' : [1,2], 'Y' : ['A', 'B']}), pd.DataFrame({'X' : [1,2], 'Y' : ['A', 'B']})], axis = 0) if (i == 2) \
pd.concat([pd.DataFrame({'X' : [1,2], 'Y' : ['D',
浏览 3提问于2022-07-17得票数 2
回答已采纳
我有一只熊猫DataFrame。有没有办法在dataFrame上添加这些条呢？
例如，如果代码如下所示：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 3], [3, 7], [4, 1]], columns = [A, B])
浏览 1提问于2018-12-01得票数 0
回答已采纳
5回答
熊猫真的很棒，但是我对从Pandas.DataFrame中检索值是多么的低效感到惊讶。在下面的玩具示例中，即使是DataFrame.iloc方法也比字典慢100多倍。
问题是:这里的教训是字典是查找价值的更好方法吗？是的，我明白他们就是为了这个而生的。但我只是想知道，关于DataFrame查找性能，我是否缺少一些东西。
我意识到这个问题更多的是“沉思”而不是“问”，但我会接受一个对此提供洞察力或观点的答案。谢谢。
import timeit
setup = '''
import numpy, pandas
df = pandas.DataFrame(numpy.zer
浏览 0提问于2014-02-28得票数 94
回答已采纳
1回答
熊猫模糊匹配
、、、、
我想检查我的dataframe中的一列地址与另一个dataframe中的一列地址的准确性，看看它们是否匹配以及它们是否匹配。然而，似乎需要很长时间才能通过地址和执行计算。在我的主dataframe中有15000+地址，我的参考dataframe中有大约50个地址。它跑了5分钟，仍然没有完成。
我的代码是：
import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz, process
### Main dataframe
df = pd.read_csv("adressess.csv", encoding="cp1252")
浏览 2提问于2021-08-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图创建一个新的dataframe，只选择特定列值不以大写字母S开头的行。我尝试了以下选项：
New_dataframe = dataframe.loc[~dataframe.column.str.startswith(('S'))]
filter = dataframe['column'].astype(str).str.contains(r'^\S')
New_dataframe = dataframe[~filter]
但是，这两个选项都返回一个空的dataframe。有人有更好的解决办法吗？
浏览 3提问于2022-01-11得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播活动推荐
腾讯云开发者
