腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
设置
多
索引
DataFrame
的
类型
(
Dtype
)
、
假设我得到了这个
多
索引
DataFrame
>>> df = pandas.
DataFrame
(index=range(3), columns=pandas.MultiIndex.from_productF object 如何将所有列E
的
类型
设置
为float64,将所有列F
的
类型
设置
为int64?,它对单个
索引
的
DataFrame
很有效,但
浏览 39
提问于2019-06-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么pandas要用对象
dtype
存储布尔
索引
?
、
、
让我定义一个简单
的
数据帧:'a'列
的
数据
类型
存储为boolOut [2]:
dtype
('bool')In
浏览 10
提问于2019-07-17
得票数 0
1
回答
Python / Pandas -当
DataFrame
是
多
索引
Dataframe
时,如何定义列
的
数据
类型
?
、
、
假设我有以下
多
索引
DataFrame
。(index=row_axis, columns=column_axis) 稍后,当填充一行时,我可以有这样
的
值。MD.loc[('hi','5m'),:]=[5,10,'hello'] 检查数据
类型
,它告诉我: In [17]:MD.dtypesIndex First objectLast object
dtype<
浏览 43
提问于2020-05-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在pandas
DataFrame
上调用dropna()后,是否应该更新
多
索引
级别?
、
、
在
多
索引
dataframe
上调用dropna后,
索引
中
的
级别元数据似乎没有更新。这是一个bug吗?0.10.1 请注
浏览 4
提问于2013-02-28
得票数 3
回答已采纳
2
回答
熊猫
DataFrame
to_json()用点表示法得出
索引
、
、
我有一个Pandas
DataFrame
,需要转换成JSON。to_json()
DataFrame
方法生成可接受
的
格式,但它将
DataFrame
索引
转换为字符串(例如0变为"0.0")。
DataFrame
来自于使用pd.io.json.read_json()方法
的
JSON,该方法将
索引
设置
为float64。输入JSON: {"chemical": {"1": "c
浏览 5
提问于2015-03-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何创建具有多个自定义
索引
名称
的
新熊猫数据?
、
、
基于,我已经能够使用自己
的
数据和指定
的
dtype
创建一个新
的
熊猫数据
类型
如下:0 1 4 7.0 但是,我需要
的
是能够在创建
dataframe
时额外指定
索引
名。我认为这应该使用pd.
DataFrame
()和/或pd.Ser
浏览 1
提问于2018-02-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将数据分配给
多
索引
数据帧
的
切片
、
、
、
我有一个
多
索引
的
数据框架,如下所示:index = pandas.MultiIndex.from_product(它为什么改变数据
类型
是个谜)。 我
的
问题是,如何更新原始
的
DataFrame
df_pets?这是我
浏览 5
提问于2020-06-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用pandas数据帧在numpy数组中
设置
索引
、
、
我有一个pandas
dataframe
,
索引
指向一个numpy数组。对于这些
索引
,数组
的
值必须
设置
为1。我需要在一个大
的
numpy数组上这样做数百万次。有没有比下面显示
的
方法更有效
的
方法?from numpy import float32, uintfrom pandas import
DataFrame
xy =
浏览 0
提问于2017-08-29
得票数 2
1
回答
将
多
索引
数据中
的
所有匹配元素
设置
为一个系列
、
、
由于面板
的
不推荐,我正在尝试转换为使用多个
索引
数据。=float)pnl['2018-01-01'] 然而,现在,根据实践警告中
的
建议,我正在创建一个
多
索引
数据框架:生成
的
dataframe
现在如下所示:到目前为止还不错..。
浏览 0
提问于2018-06-28
得票数 2
回答已采纳
4
回答
提取熊猫中不漂浮
的
DataFrame
的
指标值
、
、
、
、
我使用
的
DataFrame
只包含浮点
类型
的
索引
值,但我怀疑由于某种原因,存在不同
类型
的
值,从而导致
索引
的
dtype
='object'
类型
。我想提取不属于浮点
类型
的
索引
值,看看是否是这样。示例 df = pd.
DataFrame
({'a': [1,2,3], 'b': [
浏览 1
提问于2018-08-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用多级
索引
数据时pd.
DataFrame
.drop
的
意外行为
、
、
、
我从熊猫
的
一个
多
索引
数据栏中删除了一篇专栏后,我得到了一个意想不到
的
行为。df.columns.levels[0] 但是,即使在从原始
dataframe
中删除特定列并将其分配给新
的
dataframe
之后,我仍然在
索引
列表中获得相同
的
元素,= df.drop('2', axis=
浏览 1
提问于2020-03-10
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何忽略pandas断言帧相等
的
索引
比较
、
我尝试比较下面两个"check_index_type“
设置
为False
的
数据帧。根据文档,如果它
设置
为False,则不应该“检查
索引
类,
dtype
和inferred_type是否相同”。对于下面的测试,如何比较忽略
索引
和返回True?import pandas as pd d1 = pd.
DataFrame</
浏览 66
提问于2018-08-02
得票数 49
回答已采纳
1
回答
将熊猫数据转换成系列
、
有没有办法把熊猫
的
数据转换成
多
索引
的
系列?
dataframe
的
列也可以是
多
索引
的
。 1 2 1 4 1 4 1 8
dtype
浏览 1
提问于2016-12-09
得票数 3
回答已采纳
2
回答
索引
DataFrame
,其中(
多
)
索引
仅包含部分
DataFrame
级别
、
、
我希望使用一个带有多个
索引
的
dataframe
,并用另一个(多个)
索引
来
索引
它,该
索引
包含一个严格
的
dataframe
级别子集。在
dataframe
中
的
级别,而不是在其他(
多
)
索引
中,应该返回所有行。c 0.666528 chr a 0.7
浏览 1
提问于2018-04-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何强迫大熊猫数据栏成为正常
索引
、
、
我从字典中创建了一个
DataFrame
。我希望将键用作
索引
,将值用作单个列。到目前为止,这就是我所做
的
:my_counts = {"A": 43, "B": 42} df = pd.
DataFrame
(pd.Series(my_counts(letter)和看似相同
的
单一列(count)
的
其他数据格式连接起来,但最终得到
的
是一个AssertionError: invalid
dty
浏览 0
提问于2018-01-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
熊猫:我如何强制np.int8
类型
的
死面存储在np.int8
类型
的
熊猫数据帧
的
索引
中?
、
、
、
我创建了一个np.int8
类型
的
模具面的numpy数组。我创建了一个熊猫数据框架,其中有一个死亡脸
索引
和一个权重列。我尝试将
索引
中
的
模具面
类型
设置
为np.int8。
索引
的
第一个元素是np.int64
类型
。import numpy as nparray_of_die_faces = np.array([1, 2, 3, 4],
dtype
= np.int8)
浏览 6
提问于2022-11-07
得票数 0
1
回答
如何在熊猫
DataFrame
中选择具有至少一个分类值
的
行
、
、
、
在熊猫
DataFrame
(df)中,如何在
DataFrame
的
至少一列中检索具有"object“
类型
(
dtype
=='O')
的
行
的
索引
?在实践中,我想要做
的
是创建一个只使用源
dataframe
(df)
的
数值
的
新
的
dataframe
(numeric_df)。
浏览 1
提问于2022-02-11
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何将按层次结构命名
的
列添加到Pandas
DataFrame
、
、
、
、
我有一个空
的
DataFrame
:df = pd.
DataFrame
()df['foo', 'bar'] = [1,2,3] (foo, bar)1 2我想要
的
是: bar1 2如果我以这种方式构造一个全新
的<
浏览 3
提问于2016-11-03
得票数 2
1
回答
熊猫数据在
索引
上应用
的
“应用”慢
、
、
我有一个熊猫数据中心(
dataframe
df ),它
的
索引
类型
是DatetimeIndex,参数是:
dtype
='datetime64[ns]', name='DateTime', length=324336
dataframe
有22列,都是数字
的
。我想要创建一个新
的
列Date,其中只包含DateTime
的
日期(稍后用于分组)。10倍
多
。这使我想到我
的
问题:
浏览 1
提问于2020-02-18
得票数 0
3
回答
pandas
DataFrame
对角线
、
、
求正方形
DataFrame
对角线
的
有效方法是什么?我期望得到
的
结果是一个具有两个级别的MultiIndex
的
Series,第一个级别是
DataFrame
的
索引
,第二个级别是
DataFrame
的
列。
设置
import numpy as np df = pd.
DataFrame
(np.random.rand,
浏览 3
提问于2016-05-19
得票数 34
回答已采纳
点击加载更多
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
pandas做数据分析(一):基本数据对象
数据分析工具Pandas的数据结构学习
排序,分组,组内排序
Python 数据处理库 pandas 入门教程
Python数据分析之NumPy和Pandas
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券