代码df.sum()Series([], dtype: float64)假设字符串可能会造成困难，但这也不起作用：返回
Series([
浏览 77提问于2021-02-19得票数 0
原始数据帧中的列名为y。<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> y1 1.0>>> mdtype</e
浏览 2提问于2018-10-07得票数 1
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在熊猫系列索引后添加后缀
、、、
鉴于熊猫系列如下：>>>seriesb 2dtype:>>>series.do_something()b_x 2dtype: int64我有一个由DataFrame聚
浏览 3提问于2017-09-19得票数 6
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(df_1d.loc[df_1d['Value']=='0.00'].index, inplace=True)我的DataFrame到目前为止编写的代码应该重新格式化值，计算每天的和，然后重新设置索引。然后，我希望再次将索引设置为DatetimeIndex，并在现在有一个具有此名称的索引的情况下，删除现在未使用的列DateT
浏览 10提问于2022-10-06得票数 0
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我正在尝试使用.sum()和pandas对数据帧中的列的值进行求和。但是，对于数据类型为“float64 64”的所有列，pandas将返回“0.00”。对于设置为整数的列，它似乎工作得很好。.fillna(0) *#I want to convert values to numeric*
print(df['UE'].dtype) *#I print dtype of a column Iam interested in to c
浏览 6提问于2021-03-17得票数 0
我有以下数据集：如果运行df.sum(axis=0,numeric_only=True)，将得到以下输出：但是，如果我将非数字值更改为None，则可以正常工作。因此，我的问题是，当存在非数
浏览 3提问于2016-11-25得票数 3
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我有如下数据：df = pd.DataFrame([(1,2,3,4,5,6), a b c d e f1 1 2 3 4 5 6 我想得到dataframe的所有元素的</em
浏览 8提问于2022-01-13得票数 2
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它位于一个DataFrame中，其中每一列代表一个分配的百分比。df = abs(pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), columns=range(0,4)))<em
浏览 3提问于2017-11-20得票数 1
我想将DataFrame的列与数组进行比较。如果列和数组的值相等，则应将此行和另一列的值保存到新数组中。 b[i] = a.iloc[0] #just for explaining my problem
a的输出为dtype: flo
浏览 8提问于2019-08-19得票数 0
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为什么Pandas的DataFrame.apply方法在DataFrame为空时调用要应用的函数？例如：>>> df = pd.DataFrame({"foo": []})Empty DataFrame>>> x = []
>>> df.apply
浏览 3提问于2014-01-20得票数 7
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：Pclass 3.0Age 38.0Name: 1, dtype:dtype: float64Pclass 3.0series = data.iloc[0]Age 22.0Name: 0, dtype:
浏览 2提问于2021-10-23得票数 0
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我有一个熊猫DataFrame，例如： df = pd.DataFrame([[1.0, np.nan, 3.0], 1 15.0 3 17.0 1 15
浏览 6提问于2019-01-25得票数 1
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如果这个值小于存储在单独列表中的最后一个值，那么新列中的值与dataframe中的另一个列的值相同。如果不满足此条件，那么新列中的所有值都应该是0。使用这个问题来尝试实现这个，我使用了np.where和df.sum(level=0, axis=1)的组合，但是这会导致以下错误：下面是我的
浏览 1提问于2019-03-30得票数 2
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我正在编写一个单元测试，它测试对值进行校正的函数的输出。其中一个单元测试提供了一个断言错误响应，尽管输出似乎与预期完全相同。有人能看到我错过了什么吗？: float64>(0 29.0\n1 44.0\n2 56.0\nName: interest2, dtype: float64)pd.DataFrame({'interest2': [
浏览 3提问于2022-08-26得票数 1
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请有人解释一下，为什么当我用熊猫创建一个简单的异构数据时，当我单独访问每一行时，数据类型会发生变化。例如： 'magnitude': np.random.uniform(0.1, 0.3, (10,)),dtype: object[r['label'].dtype
浏览 2提问于2017-02-25得票数 1
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熊猫圈系列
、、、
我正在尝试实现在熊猫系列列表中包含一个for循环的代码：b = pd.Series(dtype= 'float64')
我以为prin
浏览 4提问于2022-02-07得票数 0
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我试图了解有关python中的应用方法的更多信息，并问自己如何使用apply编写以下代码： A B C D E points2 1 1 0 1 21 84此外，我还有一个函数，如下所示，它完成其工作： df_means = pd.DataFrame:
df_means.loc[columnname] = [df[df[col
浏览 2提问于2019-02-13得票数 1
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我正在尝试创建一个数据帧，在一个从两个熊猫系列的时间循环。当我打印这两个系列时，我得到以下输出：打印(b) 018名:库存，dtype: int64 014名称: int64，dtype:
浏览 6提问于2022-11-09得票数 1
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my_df = DataFrame(np.arange(1,13).reshape(4,3), columns=list('abc'))
O/P是A 22C 300 62 24my_df.sum(axis="columns") //helps achieve this
为什么它会违反直觉地工作在类似的上下文中，drop方法<em
浏览 2提问于2018-06-02得票数 2
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