df.loc[df.groupby(pd.Grouper(freq='D'))['High'].idxmax()] 当我的数据帧很小,只有几天连续运行时,它会成功运行(我认为会遇到周末/节假日丢失的错误ValueError: attempt to get argmax of an empty sequence 我假设它与我的关于freq='D‘的代码行有关。有没有解决这类问题的办法呢?注意我在2018-09-2
20080922| A| 2004 | d20040331| NaN| NaN|0 |C35600010| 20080922| A| 2004 | d20040331| s2003我尝试过Merging same-indexed rows by taking non-NaNs from all of them in pandas datafram
我的熊猫数据中有一个名为“标签”的专栏,它是多个字符串的列表。[456, 123]我有另一个列技术,每个列都有一个字符串mac请让我知道,如果有一个方法,我得到哪个元素在技术中出现最频繁的每一个元素在标签。例如,与其他技术相比,'abc‘最常与'win’相关。因此输出应该如下所示:123 win456 mac