我想将value_counts与 groupby 一起使用，并将所有标签保留在原始数据帧中。在下面的示例中，例如， import pandas as pd df = pd.DataFrame( {...

我有一个 txt 文件，它是长度分隔的，看起来像： | ID 12345678 John Doe | | Type B123AAAA Entry1 | | Category One User C_1...

我有一个 dataframe 对象，其中包含一些 dict 类型的列，其中包含一些嵌套的 json 对象。当我使用 to_csv 将数据帧写入 csv 文件时，一切正常，但是 json 对象中有用于格...

当我尝试将数据框导出到我的输出.xlsx文件中时，日期格式为 YYYY-MM-DD HH：MM：SS。我想要的输出是 YYYY-MM-DD（或没有时间）。这是我的代码： import pandas ...

闭。此问题需要调试详细信息。它目前不接受答案。 编辑问题以包括所需的行为、特定问题或错误以及重现问题所需的最短代码。这将帮助其他人回答这个问题。 5天前关闭。 改进此问题 我有一个包含以下列的...

假设我有以下 Pandas 数据帧： df = DataFrame({'A' : [5,6,3,4], 'B' : [1,2,3, 5]}) df A B 0 5 1 1 6 2 2 3 3 3...

我知道一种方法是遍历所有列，例如， for col in df.columns: assert (df[col] != 0).sum() == 0 有没有更好的方法可以对整个数据帧进行操作，而...

我想在大型数据集上通过滚动平均值来执行 groupformr。 使用大型 df，执行 groupby.rolling 似乎比使用 for 循环慢： 这 grouped['value'].roll...

我正在尝试将 pymoo 优化算法与回归模型相结合。我在 github 上找到了这个很棒的例子，并尝试按照从 In[16] 开始的步骤进行操作。 示例问题可能是使用过时的加载 pickle 文件的方法...

示例数据： 以下是我的数据帧的简化表示： 我的第一个数据帧（df1）是这样的： col1 col2 col3 col4 （英语） col5 1 2 一个 3 4 11 22 机 管 局 33 44...