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分组依据，在 pandas 中
select df id count distinct airports as num from df group by df id having count distinct airports gt 3 我正在尝试在 Python pan
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pandas
groupby
Python：汇总和聚合 DataFrame 中的组和子组
我正在尝试构建一个表 其中的组按子组划分 并包含每个子组的计数和平均值 例如 我想转换以下数据框 到一个看起来像这样的表 其中interval是一个更大的组和列a thru i成为组内的子组 每个单元格中具有相应子组的计数和平均值 我尝试过
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pandas
NumPy
groupby
Aggregate
将分层（树状）XML 读入 pandas 数据帧，保留层次结构
我有一个 XML 文档 其中包含分层的树状结构 请参阅下面的示例 该文档包含几个
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xml
pandas
Tree
hierarchicaldata
Pandas：处理测试中看不见的数据
我有一个训练数据集 正在构建一些机器学习模型 我无权访问测试集 并且想要处理在训练中未观察到测试中的分类特征之一的可能性 这是一个玩具示例 说明了我的意思 我有一个数据框 old 像这样 old pd DataFrame car Audi
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pandas
熊猫读_csv。如何忽略换行符之前的分隔符
我正在读取一个包含数值的文件 data pd read csv data dat sep header None 在文本文件中 每行以空格结尾 因此 pandas 等待不存在的值 并在每行末尾添加一个 nan 例如 2 343 4 234
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pandas
file
Pandas DataFrame 到列表列表
将列表列表转换为 pandas 数据框很容易 import pandas as pd df pd DataFrame 1 2 3 3 4 5 但是如何将 df 转回列表列表呢 lol df what to do now print lol
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pandas
pandas 预期第 153 行有 10 个字段，看到 11 个字段，如何再添加一列
我有一个 info txt 文件 它看起来像这样 B 19960331 00100000 00000000000000 00000000000000 00000000000000 00000000 00000000000000 000000
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DataFrame
NumPy
使用 Matplotlib 创建箱线图
我正在使用 python 3 和 jupyter 笔记本 我有一个 pandas 数据框 其结构如下 location price Apr 25 ASHEVILLE 15 0 Apr 25 ASHEVILLE 45 0 Apr 25 ASH
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pandas
matplotlib
boxplot
导入文本文件：没有要从文件中解析的列
我正在尝试从 sys stdin 获取输入 这是hadoop 的map reducer 程序 输入文件为txt格式 数据集预览 196 242 3 881250949 186 302 3 891717742 22 377 1 8788871
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pandas
hadoopstreaming
即使为 pandas 指定编码，编码也是错误的
我有一个包含重音字符的 CSV 文件 我用PyCharm和Sublime打开时检查了编码 它是西方的 Windows 1252或ISO 8859 1 我从此 CSV 创建一个 pandas 数据框 然后修改它 并将其导出到 UTF 8 文本
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pandas
encoding
使用 df['Time'] = pd.to_datetime(phData['Time'], format='%H:%M:%S') 后，从 1900-01-01 开始的日期被添加到我的“时间”中
我是一名自学的程序员 大约一年了 所以很新 这是我的数据 phData pd read excel phone call log duration xlsx called from called to Date Time Duration
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pandas
datetime
获取 Pandas 的平均年份（多年的平均天数）
我是 Pandas 时间序列和数据帧的新手 很难完成这个简单的任务 我有一个从 2004 年 1 月 1 日到 2008 年 12 月 31 日的每一天的数据集 data 一维 float32 Numpy 数组 日期存储为日期时间对象 日期
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datetime
NumPy
pandas
TimeSeries
在 pandas DataFrame 中查找列值最大的行
如何找到特定列的值所在的行maximal df max 会给我每列的最大值 我不知道如何获取相应的行 使用熊猫idxmax https pandas pydata org pandas docs stable reference api p
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DataFrame
row
argmax
将字典列表转换为 Pandas 数据框
我有一个Python列表dict每个都有相同的密钥 dict keys k1 k2 k3 k4 k5 k6 More like 30 keys in practice data for i in range 20 More like 300
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Dictionary
pandas
DataFrame
查找与 id 匹配的最接近时间戳的行，并添加具有值的行
我有 2 个数据帧 并且想根据最近的日期时间和匹配 ID 在 df1 中插入一行 其中包含 df2 中的值 df 示例如下 df1 storeID datetime 0 111 2020 01 01 00 50 00 1 222 2020
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pandas
DataFrame
为什么 Pandas 中的 Pandas .loc 速度取决于 DataFrame 初始化？如何使 MultiIndex .loc 尽可能快？
我正在尝试提高代码性能 我使用 Pandas 0 19 2 和 Python 3 5 我刚刚意识到 根据数据帧初始化的不同 一次写入一大堆值的 loc 速度有很大不同 有人可以解释为什么 并告诉我什么是最好的初始化吗 它可以让我加快我的代码
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performance
pandas
Pandas GroupBy：应用带有两个参数的函数
通常当使用 apply 方法 传递一个只接受一个参数的函数 def somefunction group group ColumnC group ColumnC 2 return group df groupby ColumnA Colum
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pandas
将 pandas 数据帧导出到 xlsx：处理 python 3.9 上的 openpyxl 问题
使用最新的软件包版本 openpyxl 3 0 6 熊猫 1 2 3 蟒蛇 3 9 在将上面的软件包更新到报告的最新版本之前 下面的功能运行良好 现在它会引发错误 zipfile BadZipFile 文件不是 zip 文件 这样的功能确实
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openpyxl
xlsx
Python39
如何将 pandas DataFrame 保存到 Excel 文件？
我正在尝试从 Web 源加载数据并将其保存为 Excel 文件 但不知道该怎么做 我应该怎么办 import requests import pandas as pd import xmltodict url https www kstan
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pandas
将证据权重 (WoE) 替换为相应的值
我有一个名为x其最小值为零 最大值为 200 万 所以我将值切成像这样的代码 bins 0 1 10000 20000 50000 60000 70000 100000 2000000 df input X bins pd cut df i
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