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我想知道是否可以用默认的pandas操作更清晰地表达以下内容，如何操作，以及它是否会运行得更快 我拥有的数据是： data = {}data["A"] = np.random.choice0]]["tC"] = round(len(group[1]) * group[1]["C"].mean())
computed[group[0]]["t"] = len(group[1]) 循环遍历组感觉不是很‘熊猫’，但我不确定
浏览 16提问于2020-08-06得票数 1
在我的Django视图中，我希望将字典列表加载到Pandas中，对其进行操作，再转储到dict，并将这些被操纵的数据作为该视图的JSON响应的一部分返回： }
我的方法的问题是，Pandas的to_dict()方法将Python的None替换为na
浏览 5提问于2019-11-12得票数 0
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但是，这些名称是我必须阅读的文本文件，使用包Pandas。’，2：‘488 00003’，3：‘488 00013’，4：‘488 00014’，5：'BDS00015‘. 487：’488 01952‘，488：'BDS01953'}
有任何方法可以使用循环，读取字典，将BDS00001转换为 any 00001.txt，然后使用Pandas读取any 001.txt？
浏览 4提问于2022-05-09得票数 0
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源文件有一些整数，但是在熊猫操作之后，整数被转换为小数。例如，将源文件中的3转换为3.0。我希望整数保持为整数。 df = pd.read_csv(source)# updating the column value
浏览 6提问于2022-08-31得票数 1
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import pandas as pd
data=[['01A','stove',我可以使用double for循环来实现这一点，但我认为如果仅仅从性能的角度来看，这是非常不可取的。cname='Phrase_'+r2['phrase']
df.loc[i,cname]=r2['
浏览 2提问于2018-01-17得票数 0
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使用PrettyTable和其他工具，我仍然可以将数据打印为 +-------+------+------------++-------+-
浏览 22提问于2020-07-14得票数 0
当我尝试将float64转换为单值的浮点数时，它工作得很好-a=pd.DataFrame()a
return x.item()
output = 2.0，'float‘格式
浏览 0提问于2020-06-06得票数 0
我有3个数字列，如下所示：df = pd.DataFrame()df['col2']=[7, 65, 150]我希望在将这三列转换为十六进制后创建一个新的列，以便将col1转换为5位十六进制，将col2转换为3位
浏览 4提问于2018-09-11得票数 1
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列"Step_ID“中的整数值应在循环中从1转换为4。请参见下面的图像。data = {'Step_ID': [1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 8, 9, 10, 11, 11]}
df1 =
浏览 0提问于2021-06-06得票数 1
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我正在尝试编写代码，在循环中从在线来源收集数据，并在每次迭代中使用pandas操作这些数据。最初，我认为我应该在循环外初始化一个dict，获取数据，将dict转换为循环内的dataframe，并对其执行操作。但是，在循环中创建字典而不是仅仅创建一个数据帧并添加到数据帧中，这感觉非常奇怪。但据我所知，pandas并不是真正为逐个细胞更新而“设计”的(而是向量化的)。对此最有效的方法是什么？import pand
浏览 15提问于2019-08-09得票数 2
我有一个数据框，我需要将其转储为JSON文件，但JSON文件应具有以下格式，例如- {"Column 1": [9202, 9202, 9202, ....], "Column 2": ["FEMALE因此，每列应该有一个键，相应的值应该包含该列中的所有值的列表 我尝试将其转换为Pandas数据帧，然后在将其作为JSON转储之前转换为字典，并成功地完成了转换，但由于数据量非常大，我想直接在PySpark数据帧上执行此操作
浏览 14提问于2019-12-18得票数 1
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我有一个pandas dataframe，它包含一个非数字值的列。如何将它们转换为整型/浮点型。Lip_GD 267
当我将这些数据读入pandas数据帧时，我将如何将列1转换为int？
浏览 4提问于2015-11-26得票数 3
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通常情况下，我使用csv将table转换为pandas。://username:password@localhost:port/dbname')如您所见，我加载了csv文件，对每个column执行操作，并将其转储到table中。现在，由于我的文件非常大，pandas无法在data frame中加载它。因此，我在网上查找了一个解决方案，该解决方案讨论了如何在块中加载dat
浏览 1提问于2020-04-23得票数 1
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将pandas数据帧转储到sql数据库的最佳方法是什么？首先将数据帧转换为csv文件，然后转储csv文件或逐行写入sql数据库，哪个更好？
浏览 5提问于2014-09-17得票数 0
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此过程中的一个步骤是将u[1]^2 + u[2]^2转换为值w。仅当为w < 1时，才能接受此w。
如果数字大于1，我可以写什么来拒绝这个数字？当我在while循环中执行此操作时，我不想为拒绝的值向索引中添加计数。谢谢。
浏览 1提问于2015-09-29得票数 1
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我有一只熊猫的资料，如下所示0 1 FT123456 Fund Transfer 1234 1234567890 Vimal Retail
浏览 9提问于2022-03-05得票数 0
我尝试计算datetime64类型熊猫序列的floor，以获得'1D'，'1H'，'15min'，'5min'，'1min‘间隔的pandas.Timestamp.round('15min')等价物。如果我直接将datetime64转换为pandas时间戳，我就可以做到：
pd.to_datetime(df.DATA_CZAS.to_numpy()).floor('15min'
浏览 2提问于2020-09-08得票数 0
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data.frame的data.frame示例我的问题是，如何有效地将每个0转换为00，将每个1转换为01，将每个2转换为data.frame中的22。我知道我可以使用一些东西，比如apply函数或for循环，但是不知道什么会更快
浏览 2提问于2018-11-12得票数 1
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我几乎完成了我的项目-一个应用程序，将数千行的机器日志转置为列，并通过pandas分析其中的几个数据。但我必须先手动打开机器日志文件并保存为.xlsx，然后在应用程序中打开保存的.xlsx文件，以便将其转换为数据帧。 print(f.read())
data =
浏览 3提问于2021-06-11得票数 0
给定任何数字，例如345.678和- 345.678，我想要的是将345.678转换为1，并将-345.678转换为-1。基本上，我想将任何数字转换为1或-1，并通过位操作保持符号。虽然我不知道为什么，但我可以将任何数字转换为-1，如下所示：有什么想法吗？
浏览 1提问于2019-07-03得票数 1
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