如何将行值与来自另一个pandas数据帧的组值之和进行比较？
要将行值与来自另一个pandas数据帧的组值之和进行比较，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保已导入pandas库并创建了两个数据帧，分别为df1和df2。
- 如果df1中的行值是要与df2中的组值之和进行比较的，可以使用groupby函数和sum函数对df2进行分组求和。
- 如果df1中的行值是要与df2中的组值之和进行比较的，可以使用groupby函数和sum函数对df2进行分组求和。
- 其中，'group_column'是df2中用于分组的列名，'value_column'是df2中用于求和的列名。
- 然后，可以使用merge函数将df1和df2_grouped合并，以便在同一行上进行比较。
- 然后，可以使用merge函数将df1和df2_grouped合并，以便在同一行上进行比较。
- 这将根据'group_column'列的值将df2_grouped中的组值之和添加到df1的相应行中。
- 最后，可以使用条件语句或其他方法，将行值与来自df2_grouped的组值之和进行比较。
- 最后，可以使用条件语句或其他方法，将行值与来自df2_grouped的组值之和进行比较。
- 这将创建一个名为'comparison'的新列，其中包含一个布尔值，表示行值是否大于组值之和。
完成上述步骤后，可以通过访问merged_df中的'comparison'列来获取比较结果，即行值与来自另一个pandas数据帧的组值之和的比较情况。
注意：这里的答案中没有提及云计算相关的知识和推荐的腾讯云产品，因为此问题与云计算领域无关。如果需要了解云计算相关信息，请提供相关问题。
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我有一个表示DataFrame索引行号和列名的元组列表，格式如下： [(12, 'col3'), (16, 'col7'), ...]. 例如，我需要能够在另一个数据帧中找到与这些元组值相对应的行/列值，并将它们标记为红色。我通常会用 df.style.apply(...) 在这里：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/style.html，它可以工作，但在这种情况下，我不确定如何将这些元组值与函数中的数据帧映射。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 5提问于2019-01-03得票数 1
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2回答
我有一个PostgreSQL数据库。Pandas有一个“to_sql”函数，可以将数据帧的记录写入数据库。但我还没有找到任何文档，说明在我使用完dataframe时如何使用pandas更新现有的数据库行。
目前，我可以使用pandas read_sql_table将数据库表读取到数据帧中。然后，我会根据需要处理数据。但是，我还不能弄清楚如何将该数据帧写回数据库以更新原始行。
我不想覆盖整个表。我只需要更新最初选择的行。
浏览 73提问于2015-04-13得票数 25
我正在学习Python和Pandas，并试图找出最有效的方法来比较两个数据帧上的多个选定列，以找到匹配的列。例如，如果我有以下两个数据帧： Frame 1
A B C D E F
001 10 0 0 10 0 10
Frame 2
A B C D E F
200 10 0 10 0 10 0
201 0 10 10 0 0 10
202 0 10 0 0 0 0
2
浏览 11提问于2019-09-15得票数 2
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我正在寻找一种方法来从Python中的数据帧执行ANOVA和HSD测试。我试着在论坛和教程上阅读一些例子，但我没有实现将其应用到我的工作中。
这是一个简单的Pandas数据帧：
Date Density Hour Repetition Glucose
A HD AM 1 6.7
A HD AM 2 6.8
A HD PM 2 9.6
A HD PM 3 11.9
B HD AM 1 23
B
浏览 1提问于2014-09-11得票数 1
对于criteria_b列中的固定值，我想根据列表的所有项目是否都出现在criteria_a列中来过滤数据帧行。 例如，让我们考虑以下Dataframe： df = pd.DataFrame({'criteria_a': [1, 2, 3, 4, 1, 1, 2, 3, 4],
'criteria_b': [2, 2, 2, 3, 7, 9, 9, 9, 9],
'value': [0.2, 0.6, 0.1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.3, 0.8, 0.
浏览 22提问于2020-07-20得票数 1
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下面是一个dataframe，它显示了每一行的坐标值，每一行都有一个相应的值列。
我想要找到值列不超过5的坐标范围。下面是dataframe输入。
import pandas as pd
From=[10,20,30,40,50,60,70]
to=[20,30,40,50,60,70,80]
value=[2,3,5,6,1,3,1]
df=pd.DataFrame({'from':From, 'to':to, 'value':value})
print(df)
因此，我想转换下表：
取得以下成果：
进一步解释：
连接
浏览 4提问于2020-06-09得票数 0
我正在尝试使用pandas来拆分一个类似如下的tsv文件： X y X y 空行 X y z a b c X y z a b c 分成两个单独的数据帧，一个包含空行之前的一半，另一个包含文件的其余部分-这是因为我不能将整个文件读取到一个数据帧中，因为这两个部分的列数不同。 有没有办法建立空行作为第一个数据帧的“停止点”，并将tsv文件的其余部分读取到另一个数据帧中？ 目前，我只是通过使用pd.read_csv(file_name，skiprows = 3，delimiter = '\t')跳过行来解决这个问题，但是使用这种方法不是一个很好的方法。 谢谢!
浏览 8提问于2019-12-11得票数 0
我想要创建单独的数据帧，其中两个连续行之间的差值并不完全是60。
从示例数据中，应该有两个数据(每行3行)。
from StringIO import StringIO
myst="""905034, 'A', 'some value'
905094, 'B', 'some other value'
905154, 'C', 'some value other'
43, 'x', 'some'
103, 'y', 'v
浏览 0提问于2015-03-07得票数 0
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我在python (2.7)中有一个pandas (v0.12)数据帧data。我对data中的A和B列进行了groupby()，以形成类型为<class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>的groups对象。
我想遍历groups中包含多行的数据帧并对其应用一个函数。我的代码如下，这里的每个数据帧都是键、值对中的value：
import pandas as pd
groups = data.groupby(['A','B'])
len(groups)
>> 1
浏览 1提问于2015-02-20得票数 0
我有一个包含两个DateTime列的Pandas数据帧，一个带有'Start_Date'，另一个带有'End_Date‘。 我想计算一个新的'Mid_Date‘字段(数据帧中每个条目的'Start_Date’和'End_Date‘之间的平均值)，但是对于某些行，'END_DATE’包含'NULL‘(作为文本字符串)。对于这些包含'NULL‘的行，我只需要为新的'Mid_Date’行使用'START_DATE‘。 我不知道如何将其作为function/For循环组合来实现。如果您能给我一些指导，我将不胜感激
浏览 15提问于2020-04-21得票数 1
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我有一个pandas数据帧，其中名为'Case_num'的列中的一些行具有相同的值。如果'Case_num'相同，我想用名为'Work_Hrs'的列中的非零值之和填充该列。例如，输入数据为：
我想用非零值的和填充'Work_Hrs'列，即本例中的6，如下所示：
谢谢。
浏览 2提问于2020-05-21得票数 2
1回答
我有一个Pandas数据框架，它有51034行和10列。我想根据包含要切片的行的列表将这个数据帧分割成158个较小的数据帧。
如何将熊猫数据帧分割成更小的数据帧？
例如，如果我有一个10行4列的数据框架：
A B C D
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 12
3 13 14 15 16
4 17 18 19 20
5 21 22 23 24
6 25 26 27 28
7 29
浏览 2提问于2015-05-13得票数 2
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嗨，我正在尝试过滤我的数据，条件是它应该基于列条件来filter行。因此，我希望filter列中没有任何空白值的所有行(AD65)，也希望只对那些在列B14中有值"Machine"的行进行filter。我在Pandas中尝试使用Pandas函数并返回空的数据帧。我尝试过过滤非空值条件，这是可行的。
下面是我的示例代码：
df = pd.DataFrame(data, columns=['AD65', 'W70', 'B14'])
print(df.query("AD65 == 'notnull' &
浏览 1提问于2021-03-25得票数 0
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我是Pandas的新手，我已经在stackoverflow上找到了这个问题的答案，但似乎仍然不能让它工作-尽管我看到了很多关于这个问题的参考。
我有一个包含两个移动平均列MA13和MA48的数据帧。我想要迭代数据帧，在每一行上从另一个减去一个，并使用结果来执行各种操作-按照下面的代码：
Df.iterrows()中行的positions=0：
if (df['13MA'] > df['48MA'])and positions == 0:
positions==1
print('Buy')
elif (
浏览 0提问于2016-04-24得票数 0
我一直在尝试通过定位包含字符串negative的单元格来重新排序pandas中的数据帧，删除此行，并在数据帧中添加一个新列，以区分包含字符串negative的单元格之前的行，并将其称为'POSITIVE'，而在字符串之后的行，则称为'NEGATIVE'。 这是数据帧的最小示例： d = {'col1': [1, 2, 'negative', 4,5],
'col2': [6,7,None, 8,9],
'col3':[10,11,None,12,13] }
data = pd.DataFram
浏览 8提问于2020-09-22得票数 2
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我使用以下命令创建了一个Pandas数据帧： df = pd.DataFrame(index=np.arange(140), columns=np.arange(20)) 这给了我一个140行20列的空数据帧。 我有另一个有120列和20行的数据帧，我称之为df2。我想添加这些行来填充df，但仍然保留140x20的形状。 当我使用：newdf = df.append(df2)时，我得到了一个有280行和20列的数据帧。
浏览 18提问于2021-01-21得票数 0
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我有一个sales DataFrame，它有28M行，还有一些其他数据帧，还有一个示例Product DataFrame。
当我第一次将pandas数据帧转换为Dask数据帧时：
sales_dd = dd.from_pandas(Sales, npartitions=3) #28M rows
product_dd = dd.from_pandas(Product, npartitions=3) #600 rows
转换Dask Dataframe后，我可以使用；
sales_dd.tail()
Date ProductNo Total_
浏览 2提问于2018-05-27得票数 1
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我有一个字符串列表和两个独立的pandas数据帧。其中一个数据帧包含NaNs。我正在尝试找到一种快速的方法来检查列表中的任何项是否包含在这两个数据帧中，如果包含，则将其从列表中删除。
目前，我使用列表理解来做这件事。我首先连接两个数据帧。然后，我循环遍历该列表，并使用if语句检查它是否包含在连接的dataframe值中。
patches = [patch for patch in patches if not patch in bad_patches.values]
我的字符串列表的前5个元素：
patches[1:5]
['S2A_MSIL2A_20170613T101031_11_
浏览 24提问于2019-08-04得票数 0
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如何将熊猫DataFrame与None进行比较？我有一个构造函数，它接受parameter_file或pandas_df中的一个，但不能同时接受这两个参数。
def __init__(self,copasi_file,row_to_insert=0,parameter_file=None,pandas_df=None):
self.copasi_file=copasi_file
self.parameter_file=parameter_file
self.pandas_df=pandas_df
但是，当我稍后尝试将pandas_df与None进行比较时(即
浏览 0提问于2016-03-25得票数 29
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这是我的问题，我有两个pandas数据帧，它们都具有相同的列名和相同的行数。下面是每个数据帧的样例。
让我称我的数据帧为DF1和DF2。我需要从DF1中获取"PosRank“值，并在"PosRank”相同的行上将其设置为等于DF2的“PosRank”。不能保证它们会以任何排序或匹配的顺序出现，但DF1中的所有名称也将是DF2，反之亦然，并且只会在每个名称中出现一次。
浏览 1提问于2020-05-03得票数 0
我有一个Pandas dataframe，看起来像这样：
var1 var2
0 A_B_C_D 123
1 E_F_G_H 456
2 I_J_K_L 789
我希望通过在'_‘上拆分var1来查询数据帧，然后将其与我定义的另一个数组进行匹配。假设这个数组是array_to_match_to = ['A', 'B', 'C', 'D']，那么我想过滤数据帧，只得到行0。
此外，我想匹配，无论顺序，所以匹配'D'，'A'，'B
浏览 4提问于2017-06-09得票数 2
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计算出黄色行之间的“驻留时间”之和，结果是：
有没有更好的方法
浏览 1提问于2021-02-05得票数 1
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这是我拥有的数据帧的一个片段：
Title | Age
------+--------
Mr. | 30
Mr. | NaN
Mr. | 32
Mrs. | 28
Mrs. | 16
Mr. | 34
Mrs. | NaN
编辑:我添加了最后一行，以澄清问题
我想推算NaNs (第二行和最后一行)，对于第二行，它应该使用另一个“先生”的平均值。在数据帧中，因此在本例中，应该是32，在最后一行中它应该使用另一个“夫人”的平均值，所以应该是22
计算平均值和计算平均值一样简单
value = df.loc[df["Title"] == "Mr
浏览 2提问于2016-09-14得票数 1
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2回答
我有一个以下格式的pandas数据帧 id name value_1 value_2
1 def 1 0
2 abc 0 1 我需要根据id，name，value_1和value_2对上面的数据帧进行排序。然后，对于每个id，name，value_1，value_2组，获取第一行并设置df‘value_2’= 1。对于该组中的其他行，设置df‘’result‘= 0。 我使用下面的代码进行排序并获得第一行： df = df.sort_values(["id","name","value_1&
浏览 29提问于2021-10-20得票数 0
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我相信这有一个简单的答案，我只是错过了它。如何循环遍历数据帧，将相同的函数应用于R中的每3列作为一个组？我看到了很多关于如何将函数应用于每3列的示例，但这不是我想要的。
示例：
<code>A0</code>
我想将一个函数应用于a、b和c，然后循环回来并将相同的函数应用于d、e和f。
我正在尝试完成的一个示例函数是获取数据帧中每3列每行的正数之和。
<code>A1</code>
很抱歉，如果这是副本，我找不到答案。
浏览 13提问于2020-08-01得票数 0
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有没有办法检查当前行中的所有列值是否小于pandas数据帧(整个数据帧)中所有前一行(直到当前行)中的相应列值，并相应地创建一个值为1或0的新列？
浏览 0提问于2017-06-15得票数 1
我有Pandas dataframe，很简单，就像：
>columnA
>>1
>>20
>>3
>>4
>>15
>>0
我想用两种方式聚合这个数据：
只是按行数进行聚合:例如，每3行的columnA值之和。也就是说，在这个转变之后，我应该
aggregatedByCount 24 19
当在columnA中的值之和超过某个阈值时(例如10 )进行聚合。
aggregatedBySum 21 22
有没有可能在没有循环的情况下实现这一点？
浏览 3提问于2020-09-06得票数 0
5回答
如何将数组转换为数据
、、、
我以前代码的输出。
from pandas import DataFrame
cursor.execute("SELECT * FROM DOCTOR")
row = cursor.fetchall()
row
如何将数组转换为数据帧。预期输出如下图所示。
如何将数组转换为数据帧。
浏览 8提问于2021-05-27得票数 0
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1回答
我有一个大约50列、>100行的pandas数据帧。我想选择列'col_x'，'col_y' where 'col_z' < m。有没有一种简单的方法可以做到这一点，类似于df[df['col3'] < m]和df[['colx','coly']]，但组合在一起？
浏览 2提问于2017-12-30得票数 3
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我有一台dataframe。我想要将某些行的所有列的值替换为默认值。有没有办法通过pandas apply函数做到这一点？
这是数据帧
import pandas as pd
temp=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],'b':[2,3,4,5,6,7],'c':['p','q','r','s','t','u']})
mylist=['p','t']
如何将列a和b中的值替换为默认值0，其中
浏览 13提问于2016-07-21得票数 2
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我有一个多类分类机器学习应用程序，我想使用tensorflow计算它的f1分数。预测值和实际值分别存储在pandas数据帧y_pred和y_act中。两者都填充了1和0。所以我这样做： # convert dataframes to numpy
pred_numpy = numpy.asarray([y_pred], numpy.int32)
act_numpy = numpy.asarray([y_act], numpy.int32)
# compute multiclass f1
metric = tfa.metrics.F1Score(num_classes=num_classes,
浏览 254提问于2021-10-13得票数 1
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我正在尝试通过它的名称删除超过数百万行，这是超过1000个唯一值。
有一个主数据帧(df_summary)和另一个数据帧，其中包含必须从主数据帧中删除的行的名称。
删除一些列不是问题，但是需要删除的唯一值的数量太多了，无法手动执行。因此，我尝试遍历它。
“两个数据帧的整体外观，列后面有许多列”
以下是我尝试过的方法：
from pandas import read_csv
import pandas as pd
df_summary = read_csv ('path.csv', sep=',')
rows_to_remove = read_csv ('
浏览 28提问于2019-10-25得票数 0
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3回答
我有一张这样的桌子：
id|time|operation
1 2 read
2 5 write
3 3 read
4 7 read
5 2 save
6 1 open
现在我想做两件事：
将所有这些记录分成两组: 1)操作等于“读取”的所有行，2)所有其他行。
每组的时间之和。
这样，我的查询将只生成两行。
到目前为止我得到的是：
select
sum(time) as total_time,
operation
group by
operation
;
尽管这给了我许多组，但这取决于不同操作的数量
浏览 7提问于2012-10-29得票数 1
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我有一个包含508383行的数据框。我只显示了前10行。
0 1 2
0 chr3R 4174822 4174922
1个chr3R 4175400 4175500
2 chr3R 4175466 4175566
3 chr3R 4175521 4175621
4 chr3R 4175603 4175703
5 chr3R 4175619 4175719
6 chr3R 4175692 4175792
7 chr3R 4175889 4175989
8 chr3R 4175966 4176066
9 chr3R 4176044 4176144
我想遍历每一
浏览 0提问于2015-04-15得票数 0
我正在尝试将简单的函数应用于pandas中的组。我对组数据帧(在user_id上分组)的结果如下所示： user_id cancelled_at
10 NaN
10 2021-02-26
10 NaN
10 NaN
10 2021-06-01
10 NaN 我想根据'cancelled_at‘列的条件将标签添加到每一行，如下所示： user_id
浏览 12提问于2021-09-27得票数 0
2回答
我已经将数据帧行转换为列表，在这些列表中有我想要删除的NaN值。这是我的尝试，但是NaN值没有被删除。
import pandas as pd
df = pd.read_excel('MainFile.xlsx', dtype = str)
df_list = df.values.tolist()
print(df_list)
print('=' * 50)
for l in df_list:
newlist = [x for x in l if x != 'nan']
print(newlist)
这里是原始数据的快照
浏览 16提问于2022-04-12得票数 0
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假设我有一张表
id | cash
1 200
2 301
3 101
4 700
我想返回之前所有现金之和大于某个值的第一行：
例如，如果我想返回之前所有现金之和大于500的第一行，应该返回到第3行
如何使用MySQL语句执行此操作？
使用WHERE SUM(cash) > 500不起作用
浏览 1提问于2010-07-20得票数 55
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我正在尝试按照groupby('Key').apply(UDF)方法将pandas_udf应用于我的PySpark数据帧以进行一些过滤。为了使用pandas_udf，我定义了一个输出schema，并在列Number上有一个条件。作为一个例子，这里的简化思想是我只希望返回具有奇数Number的行的ID。
这就带来了一个问题，有时在一个组中没有奇怪的Number，因此UDF只返回一个空的数据帧，这与为Number返回一个int的定义的schema冲突。
有没有一种方法可以解决这个问题，只输出并组合所有奇数的Number行作为新的数据帧？
schema = StructType([
浏览 2提问于2020-05-18得票数 3
我在pandas中有一个数据帧，看起来有点像这样： A B C
1 0.5 0.6
1 0.7 0.1
2 0.3 0.2
3 0.1 0.3
3 0.2 0.1 在jupyter中打印熊猫数据帧时，默认输出样式是使用交替的浅色和灰色背景对每行进行着色。我希望能够调整每组列A值的背景颜色，以便每组都有一个交替的配色方案。因此与默认样式类似，除了每行背景不是灰色和白色交替，而是由来自列A的一组值交替。 我在这里找到了一些文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/us
浏览 19提问于2019-08-27得票数 2
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我有一个像这样的熊猫数据帧：
year week city avg_rank
0 2016 52 Paris 1
1 2016 52 Gif-sur-Yvette 2
2 2016 52 Paris 1
3 2017 1 Paris 4
4 2016 52 Paris 3
5 2016 52 Paris
浏览 4提问于2017-01-12得票数 3
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1回答
我有一个数据帧，如下所示： column_1 column_2
2 3
6 4
5 5
.
.
. 我想为上述数据帧的每一行返回在该行中具有最大值的列的名称；例如，对于第一行，我想返回' column _2'，对于第三行，它将返回两个列名，因为它们都具有相同的值。 我试图使用Pandas的idxmax函数来实现它；但是这个函数只返回第一次出现的情况，而忽略了其余的可能性；就像上面第三行的例子一样，idxmax只返回'column_1'，而不是'column_1‘，'column_
浏览 19提问于2021-07-02得票数 1
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我有一个包含一些数据的数据帧。我想对这个数据帧应用一个条件。 当我像这样写代码的时候： import pandas as pd
data_store = pd.read_excel("101010.xlsx")
fff = data_store[data_store.Price > 20]
print(fff.sort_values("Total Sale", ascending=False)) 程序正在运行并返回(显示)我想要的数据帧元素值，如下所示： Total Sale Price
100000 64
95000
浏览 18提问于2020-09-07得票数 0
1回答
我在这上面花了几个小时，所以任何帮助都将是令人惊讶的！ 我有一个熊猫数据帧df。然后我按其中一列(A)分组，关注另一列(B)，并获得每组的平均值： group_mean = df.groupby('A').B.agg('mean')
group = df.groupby('A').B 按照上面的顺序，以下是python报告的类型： <class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy&#
浏览 2提问于2021-09-04得票数 0
1回答
我有一个数据帧，如下所示： Name Variable Field
A 2.3 412
A 2.9 861
A 3.5 1703
B 3.5 1731
A 4.0 2609
B 4.0 2539
A 4.6 2821
B 4.6 2779
A 5.2 3048
B 5.2 2979
A 5.8 3368
B 5.8 3216 如您所见，我在"variable“列中有重复的值。我想为A和B之间的每个变量计算增量(%)。我想要生成的数据帧是： Name Variable Field Ref field (A) Delt
浏览 28提问于2019-02-15得票数 4
回答已采纳
2回答
我完全是Pandas的初学者，我想知道如何比较一个数据帧中的行对组合与另一个数据帧中的行对组合。
我有df：
id dates
0 A 2000-01-01
1 B 2000-01-02
2 C 2000-01-03
并想将其与df2进行比较：
id dates
0 A 2000-01-01
1 B 2000-01-03
2 C 2000-01-01
3 D 2000-01-04
4 E 2000-01-05
对于df2中的每个特定id，它将相应的日期与df1进行比较(并告诉我df1中的日期是在上还是晚于df2
浏览 1提问于2020-09-14得票数 2
2回答
如何将pandas数据帧转换为命名元组？这项任务正在走向多处理工作。
def df2namedtuple(df):
return tuple(df.row)
浏览 15提问于2019-07-13得票数 2
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我有一个特定id的开始日期和结束日期(df_with_start_end)，我尝试从另一个数据帧(df_dates)中找出具有相同id的其他日期在它们之间。应在新列中输入结果。
我的想法是使用唯一的ID迭代数据帧df_with_start_end，对于每个ID，我尝试分析在df_with_start_end的开始日期和结束日期内是否有来自df_dates的任何其他日期。
我的实现是这样的，但它不是这样工作的。
for k in df_with_start_end['ID']:
df_with_start_end[k]['FREE_PERIOD'] = d
浏览 22提问于2017-03-14得票数 0
2回答
我已经在pandas中创建了一个数据帧，它显示了完成一个工作订单所需的总时间的计算。由于人为输入错误，一些时间计算出现为负时间，正如您在第30行中看到的那样，即使我将am切换到PM，它仍然会给出错误的时间，因为工作时间在07:30 - 16:00之间，最好忽略这些时间
<code>A0</code>
我得到这个结果的代码是：
<code>A1</code>
浏览 9提问于2018-12-16得票数 0
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我想使用django模型方法作为静态函数。更具体地说，我想在我的表Patient的一个实例上使用一个名为age的模型方法，如下所示，但我还想使用pandas apply函数将age函数应用于pandas数据帧中的行。这是可能的吗?还是我必须专门编写另一个函数来处理我的数据帧？
class Patient(models.Model):
pat_id1 = models.AutoField(db_column='Pat_ID1', primary_key=True)
birth_dttm = models.DateTimeField(db_column='
浏览 0提问于2019-12-26得票数 0
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在某些转换中，我似乎被迫脱离Pandas dataframe分组对象，而我想要一种返回到该对象的方法。
给定一个时间序列数据帧，如果按数据帧中的一个值分组，我们将获得一个从键到数据帧的底层字典。因为结构是dataframe的关键，所以不能使用.from_dict()将该结构转换回Dataframe。据我所知，返回Pandas而不进行一些繁琐的列重命名的唯一方法是将其转换回一个分组的对象。有没有办法做到这一点？
如果没有，我如何将实例字典转换回数据帧，再转换回Pandas数据结构？
编辑添加样本：：
rng = pd.date_range('1/1/2000', periods=
浏览 0提问于2014-05-06得票数 0
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