Pandas Dataframes的高效for循环
Pandas Dataframes是Python中一个高效且灵活的数据结构，用于处理和分析大型数据集。Dataframe可以看作是一个类似于二维表格的数据结构，其中包含了行和列，每列可以包含不同的数据类型。
高效的for循环是指使用Pandas Dataframes进行迭代操作时，能够快速而有效地处理数据。为了实现高效的for循环，可以使用Pandas提供的向量化操作和优化的算法。
对于Dataframes的高效for循环，可以采取以下步骤：
- 避免使用传统的for循环：在处理大型数据集时，传统的for循环效率较低。可以使用Dataframes提供的向量化操作，例如apply函数、iterrows函数、itertuples函数等，来替代传统的for循环。这些函数能够快速地处理整个Dataframe或者按行处理数据。
- 利用向量化操作：Pandas提供了许多向量化操作函数，例如vectorize函数、np.where函数等，能够对整个Dataframe进行高效的操作。这些函数能够将循环操作转化为矢量操作，提高处理速度。
- 使用DataFrame的内置函数：Pandas Dataframes提供了多种内置函数，可以进行数据处理和转换。通过使用这些函数，可以避免使用显式的for循环，从而提高效率。
- 使用NumPy函数：NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库。Pandas Dataframes底层使用了NumPy数组，因此可以直接使用NumPy提供的函数进行高效的操作。
Dataframes的高效for循环适用于以下场景：
- 数据清洗和转换：当需要对大型数据集进行清洗和转换时，使用Dataframes的高效for循环能够提高处理速度。例如，可以使用向量化操作来替代传统的for循环，进行数据过滤、填充缺失值、数据类型转换等操作。
- 数据分析和统计：在进行数据分析和统计时，需要对数据进行迭代处理。使用Dataframes的高效for循环能够加快数据处理的速度，从而提高分析和统计的效率。
- 特征工程：在机器学习和数据挖掘领域，进行特征工程时需要对数据进行转换和处理。使用Dataframes的高效for循环可以加速特征工程的过程，提高模型的训练和预测速度。
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我应该使用哪种方法来连接Pandas中的两个数据文件，如：
before: dataframes1 =[1,2,3,4,5,6] dataframes2 =['a','b','c','d','e','f']
after: ['1a','2b','3c','4d','5e','6f']
浏览 4提问于2022-04-26得票数 -2
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1回答
我正在通过读取一些XLS文件
import os
import pandas as pd
path = r'pathtofolder'
files = os.listdir(path=path)
dataframes = {}
for file in files:
filepath = path + '\\' + file
if filepath[-3:] == 'xls':
print(file)
dataframes[file] = pd.read_excel(filepath)
但是，由
浏览 0提问于2018-05-26得票数 0
第一次海报来了！我已经浏览了这些论坛一段时间了，我对这个社区的支持感到惊讶。
我的问题涉及几个excel文件，它们的名称、列标题、数据类型都是相同的，我正试图与熊猫一起阅读这些文件。在阅读完它们之后，我想比较所有数据帧中的“约定日期”列，如果它们匹配，则创建一个yes/no列。然后，我想导出数据框架。
我仍然在学习Python和Pandas，所以我正在努力完成这个任务。到目前为止，这是我的代码：
import pandas as pd
import glob
xlpath = "/Users/myname/Documents/Python/"
# read .xlsx f
浏览 7提问于2022-02-26得票数 0
2回答
我正在尝试使用缺少的值更新我的数据帧，当前的数据帧如下所示 from pandas import DataFrame
boxes = {
'A': [0, 4, 10, 15, 30, 50],
'B': [3, 7, 14, 21, 44, 100],
}
df = DataFrame(boxes, columns= ['A','B']) 但是我需要编写一个函数，该函数可以用列A和列B的缺失值更新数据帧。例如，添加新行的值A是8，B是9，A是22，B是29，A是45，B是49
浏览 7提问于2020-07-03得票数 0
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1回答
我正在尝试从数据帧中的一列地址中绘制出纬度和经度。但它一直给我键错误0。 for i in range(len(df['addresses'])):
g = geocoder.arcgis(df['addresses'][i])
coordinates.append(tuple(g.latlng)) 以下是错误消息 ---------------------------------------------------------------------------
KeyError
浏览 15提问于2021-03-24得票数 0
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1回答
我有一个目录，每个客户都有一个文件夹。在每个客户文件夹中都有一个名为surveys.csv的csv文件。我想打开每个客户文件夹，然后从csv中提取数据并进行连接。我还想创建一个包含该客户id的列，该id是文件夹的名称。
import os
rootdir = '../data/customer_data/'
for subdir, dirs, files in os.walk(rootdir):
for file in files:
csvfiles = glob.glob(os.path.join(mycsvdir, 'surveys.csv
浏览 1提问于2020-09-09得票数 1
我试图对两个数据文件执行相同的操作(过滤)，但是由于某种原因，数据文件不会被更改。我怀疑这与视图与数据副本问题有关，但我无法找到解决问题的答案。
下面是一个复制问题的简化代码：
In [1]:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = [(1,2,3),(4,5,6),(7,'a',9)], columns = ['a','b','c'])
df2 = pd.DataFrame(data = [(1,2,3),(4,'a',6),(7,8,9)], co
浏览 3提问于2015-10-23得票数 2
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我在Spyder公司和大型Pandas数据处理公司合作。偶尔，我会意外地单击变量资源管理器窗口中的大型数据文件，Spyder在尝试打开时会挂很长时间。
我发现停止这一过程的唯一方法是完全关闭Spyder，然后重新打开。
是否可以：
取消查看变量的请求而不关闭程序？
设置默认设置，以便Spyder只显示前1000行非常大的对象，如dataframes？
浏览 2提问于2017-10-17得票数 5
1回答
我是python的新手，我希望在一个新的excel文件中从几个csv (更好的tsv)文件中提取行，其中包含一个定义数据源的新列。
我只为一个文件执行此操作的代码是：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:/Users/filename.tsv', names=['c1', 'c2', 'c3', 'c4'], delimiter='\t')
result = df.loc [(df['c2'].isin(['name']
浏览 7提问于2022-09-23得票数 0
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1回答
我有6个具有相同标题的csv文件。我正在尝试删除索引0并将它们合并到单个数据帧中。我经常遇到的一个问题是，我似乎只能访问glob中的最后一个文件。
import glob
import csv
import pandas as pd
for item in glob.glob("*.csv"):
with open(item, 'r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
for row in reader:
浏览 2提问于2018-05-01得票数 2
我正在尝试使用pandas将大量数据写入excel文件，然后再将其检索到excel文件中。在编写了大约4,000行代码之后，它抛出了一个与样式相关的ValueError (下面是示例代码和跟踪)。
代码：
with pd.ExcelWriter('test.xls', style_compression = 2) as writer:
row = 0
while 1: #running it until I stop it during testing
data = get_that_sweet_data()
df = pd.Da
浏览 0提问于2018-01-18得票数 0
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1回答
如何使用空白拆分数据格式？
、、、、
import pandas
import numpy
names = ['a', 'b', 'c']
df = pandas.DataFrame([1, 2, 3, numpy.nan, numpy.nan, 4, 5, 6, numpy.nan, numpy.nan, 7, 8, 9])
对于上述情况，情况将如何变化？谁能解释一下吗？我怎么能拿到这个，
df1 =
0
0 1.0
1 2.0
2 3.0
df2 =
0
4 4.0
5 5.0
6 6.0
df3 =
0
8 7.0
9
浏览 3提问于2022-02-08得票数 1
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我对Pandas/Python有些陌生(更深入地了解SAS)，但我的任务如下:我有四个Pandas数据帧，我想将它们分别导出到一个单独的csv文件中。csv的名称应与原始数据帧(forsyning.csv、inntak.csv等)相同。 到目前为止，我已经用数据帧的名称创建了一个列表，然后尝试将该列表放入一个for循环，以便生成一个接一个的csv。但我只做了一半。到目前为止我的代码如下： df_list = ['forsyning', 'inntak', 'behandling', 'transport']
for i in
浏览 8提问于2021-01-27得票数 2
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我正在从文件列表中创建一个pandas数据帧，并尝试为数据帧中的每个文件添加一列索引(day)。代码：
for file in list_of_files:
df = pd.read_csv(file, delimiter=',')
df['day'] = []
df['day'] = list_of_files.index(file)
df2 = []
df2.append(df)
frame = pd.concat(df2, axis=0, ignore_index=True)
我期望得到的结果是：
i
浏览 4提问于2019-11-17得票数 0
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1回答
我正在尝试将一个目录中所有工作簿中的所有电子表格合并到一个df中。我尝试过使用glob和os.scandir，但不管怎样，我总是只得到所有工作簿的第一张工作表。第一次尝试：
import pandas as pd
import glob
workbooks = glob.glob(r"\mydirectory\*.xlsx")
list = []
for file in workbooks:
df = pd.concat(pd.read_excel(file, sheet_name=None), ignore_index = True)
list.append
浏览 1提问于2022-09-23得票数 0
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我想在运行时上传csv文件。表示用户将在程序处于运行状态时上载其csv文件。首先，程序会询问用户“你想输入多少个csv文件？”在此之后，它将创建大量的空白数据帧。现在，程序将要求用户上传csv文件，程序将把这些数据帧逐个链接到上传的数据帧。 我已经尝试了下面提到的代码。但是代码不起作用。 import pandas as pd
n=input("Please enter the number of CSV file you want to enter")
for i in n:
pd.DataFrame[(df[i])]
浏览 25提问于2019-05-06得票数 0
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我想使用PyJulia来加速代码的某些部分
import numpy as np
import julia
import pandas as pd
import random
from julia import Base
from julia import Main
from julia import DataFrames
n = 100000
randomlist = []
for i in range(0,n):
num = random.randint(1,100)
randomlist.append(num)
data = {
'Score'
浏览 4提问于2020-09-03得票数 2
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我试图在YAML文件中定义熊猫DataFrame对象，我认为这是可能的，因为DataFrame对象是。
我剥离的YAML文件如下所示，保存为'config.yaml'：
!!python/object/new:pandas.DataFrame [[{'dimension1_id':58,'metric1':10},{'dimension1_id':50,'metric':10}]]
我使用以下方法将数据加载到python脚本中
f = open('config.yaml')
y = yaml.loa
浏览 6提问于2013-12-17得票数 3
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我有一个由四个URL组成的列表，我试图将其循环起来，并将其作为DataFrame读入Pandas。问题是它只会读取其中一个.csv文件。
以下是我的代码：
#Import necessary libraries
import pandas as pd
import time
#URL's for weekly projections on rotogrinders.com
url =['https://rotogrinders.com/projected-stats/nfl-qb.csv?site=draftkings',\
'https://r
浏览 0提问于2018-11-09得票数 0
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1回答
在我的环境中，我有一个由几个pandas数据帧组成的列表，它们的名称类似。
例如：
import pandas as pd
import numpy as np
df_abc = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')
df_xyz = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')
df_2017 = pd.DataFrame(np.random.randn(
浏览 0提问于2017-06-19得票数 1
2回答
维护熊猫数据集的相等性
、、、
我有一个pandas数据格式的列表。我希望确保现有行和列的成对相等。数据文件示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({"ix": [1, 2, 3], "1": [3, 4, 5] }).set_index("ix")
df2 = pd.DataFrame({"ix": [1, 2 ], "1": [3, 4 ], "2": [3, 4 ]}).set_index("ix")
df3 = pd.
浏览 5提问于2022-06-02得票数 1
我有以下数据列表：
import pandas as pd
rep1 = pd.DataFrame.from_items([('Probe', ['x', 'y', 'z']), ('Gene', ['foo', 'bar', 'qux']), ('RP1',[1.00,23.22,11.12])], orient='columns')
rep2 = pd.DataFrame.from_items([('Probe',
浏览 4提问于2015-02-03得票数 1
回答已采纳
如下所示的示例循环，如何将sub_df命名为sub_df_1，sub_df_2 ...基于循环数吗？
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/pandas-videos/master/data/imdb_1000.csv')
split_point = [0,10,25,168]
n =len(split_point)
for i in range (0,n-1):
print("Dataset ", i, " -
浏览 8提问于2021-05-24得票数 0
回答已采纳
2回答
我必须创建一个应用程序，在这个应用程序中，我必须导入给定文件夹中的所有excel文件，并将其添加到dataframe中。数据文件应该如下所示：
如图像所示，dataframe的一个列是文件名。
我已经成功地在最后的dataframe中添加了该列，代码如下：
import pandas as pd
import os
import shutil
import re
path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/Zerodha/Day2'
lst = os.listdir(path)
files = [os.path.join(path,x)
浏览 7提问于2020-11-18得票数 1
回答已采纳
前身代码，两者相同：
import pandas as pd
train = pd.read_csv('train.csv')
holdout = pd.read_csv('test.csv')
def process_age(df):
df["Age"] = df["Age"].fillna(-0.5)
cut_points = [-1,0,5,12,18,35,60,100]
label_names = ["Missing","Infant","Child&#
浏览 1提问于2020-10-29得票数 0
1回答
我想将数千个数据文件加入到一个VAEX中，下面是我所拥有的文档：
我知道：
df_vaex = vaex.DataFrame()
for i,file in enumerate(files):
df = pd.read_pickle(file)
df_vx = vaex.from_pandas(df=df, copy_index=False)
df_vaex.concat(df_vx)
if i%100 == 0:
print(i)
这不管用。
如何读取和连接金库中的数据？
我得到的错误是，vaex没有方法concat: AttributeErr
浏览 8提问于2022-10-21得票数 0
回答已采纳
我正在尝试比较两个pandas数据帧，但是我得到一个错误，因为'DataFrame‘对象没有'withColumn’属性。可能的问题是什么？
import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as F
pd_df=pd.DataFrame(df.dtypes,columns=['column','data_type'])
pd_df1=pd.DataFrame(df1.dtypes,columns=['column','data_type'])
pd.merge(
浏览 24提问于2019-07-11得票数 2
我正在尝试从R Dataframe创建一个熊猫DataFrame。我遇到了以下错误，我不知道。
追溯(最近一次调用)：文件""，第1行，文件"/Library/Python/2.7/site-packages/pandas/core/frame.py"，第291行，init PandasError('DataFrame构造函数未正确调用！‘)PandasError: DataFrame构造函数没有正确调用！
我使用的代码是：
import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import r
rob
浏览 2提问于2015-09-24得票数 0
我是python和dataframes的新手。目前，我正在尝试将2个数据格式与assert_frame_equal()函数进行比较。
df1= a b
0 1 3
1 2 4
df2= a b
0 2 3.0
1 2 4.0
代码：
import pandas as pd
from pandas._testing import assert_frame_equal
def test_compare_src_trg():
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2],
浏览 10提问于2021-12-08得票数 1
我在dask中以不同的方式运行了相同的数据集。我发现一条路比另一条快10倍！我试着找出没有成功的原因。
1.完全是达斯克
import dask.dataframe as dd
from multiprocessing import cpu_count
#Count the number of cores
cores = cpu_count()
#read and part the dataframes by the number of cores
english = dd.read_csv('/home/alberto/Escritorio/pycharm/NLP/ignore_
浏览 1提问于2019-12-06得票数 0
回答已采纳
2回答
我需要你的帮助，关于读取文件的问题。我有一些csv文件，它们使用了不同的分隔符(;)而不是,。一般来说，对于这些情况，我会这样做： pd.read_csv('path/filename.csv', sep=';', engine='python') 对于那些没有问题的人： pd.read_csv('path/filename.csv') 因为我有一个文件列表，我不知道是哪一个导致了错误，所以我需要编辑一下下面的代码，以便在发生错误时包括这两种情况。当前的错误是： ParserError: Error tokenizing dat
浏览 25提问于2020-07-22得票数 1
回答已采纳
我试图从服务器中提取一组文件，并将其存储在本地的一个文件夹中。下面的代码可以很好地完成此任务。但是，如果其中任何一个文件是空的，它就会停止，不再继续。
list_ = []
for file_ in allFiles:
try:
df = pd.read_csv(file_, index_col=None, delim_whitespace=True)
list_.append(df)
temp = pd.concat(list_)
except EmptyDataError:
df = pd.DataFrame(
浏览 1提问于2018-10-25得票数 0
我曾经使用tree.pandas.df()函数(2年前)从根文件中检索熊猫数据。但是，在最近运行代码时，我得到了以下错误。有人能告诉我问题出在哪里吗？
f = uproot.open(inputFile)
treeName = "myTreeName"
tree = f[treeName]
myDf = tree.pandas.df('branchName',entrystop=nEvent, flatten = False)
AttributeError：“Model_TTree_v19”对象没有“熊猫”属性
浏览 8提问于2022-09-22得票数 1
我想动态地构造一个熊猫面板，使用以下简化代码：
import pandas as pd
rows=range(0,3)
pl=pd.Panel()
for i in range(0,3):
pl[i]=pd.DataFrame()
for j in rows:
pl[i].set_value(j,'test_value','test')
似乎很好用。但是，当我试图索引各个数据格式时
for i in range(0,3):
print pl[i]
我得到了输出
Empty DataFrame
Columns: []
In
浏览 3提问于2016-10-03得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个相当大的数据集，大约有5287657列，大约有15列。我试图创建一个枢轴表，当我尝试创建MemoryError 时，它给了我一个DataFrame。
以下是我所看到的错误信息：
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 411, in __init__
arrays, columns = _to_arrays(data, columns, dtype=dtype)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.p
浏览 5提问于2013-03-26得票数 3
5回答
如何简化或分解Python pandas中的超长IF条件？ my_dataframes = {'d1': d1, 'd2': d2,'d3': d3}
good_dataframes = []
for df_name, df in my_dataframes.items():
if ((df.loc[1:4, 'test'] <= 6).all()
and (df.loc[5:9, 'dif'] < 9).all()) or ((df.loc[1:5, 'test&#
浏览 20提问于2020-01-04得票数 2
回答已采纳
请您看一下笔记本中的这个Pandas，让我知道为什么在比较两个数据帧时我会得到ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame objects错误。
import pandas as pd
series = [('Stranger Things', 3, 'Millie'),
('Game of Thrones', 8, 'Emilia'), ('La Casa De Papel', 4, 'Sergio'),
浏览 10提问于2022-06-29得票数 -1
1回答
你好，我有一个问题，如何在pandas中加载一个数组并将其循环到dataframe中，我有一个类似下面的代码： Tiker = ['one', 'two', 'tree', 'four']
for Tiker in Tiker:
print(Tiker)
Output:
one
two
tree
four 问题是如何将数组逐个输入到我们想要的链接中 url1 = 'www.data.com/' + Tiker
lm_json = requests.get(url1).json()
df_list=pd.read
浏览 1提问于2021-02-12得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个下面的熊猫数据框。我需要一个使用3X3窗口将这个数据帧分割成多个数据帧的代码。 import pandas as pd
d= {1: [5, 5, 5, 5, 4, 6,11,11], 3: [4, 5, 15, 25, 40, 10,25,33],6: [77, 47, 55, 59, 32, 5,9,22],
7: [15, 21, 40, 33, 30, 6,14,14],9: [10, 11, 12, 45, 14, 15,13,76],15: [3, 5, 32, 12, 11, 12,17,45],18: [3, 6, 23, 22, 21, 32,19,65
浏览 13提问于2021-07-10得票数 2
回答已采纳
请帮我找出在python中从多个csv文件导入一个DataFrame的问题的解决方案。代码为：
import pandas as pd
import os
import glob
path = r'my_full_path'
os.chdir(path)
results = pd.DataFrame()
for counter, current_file in enumerate(glob.glob("*.csv")):
namedf = pd.read_csv(current_file, header=None, sep=","
浏览 3提问于2018-02-04得票数 0
2回答
与Julia1.0一起工作，我有大量的数据帧，我使用熊猫(read_csv)读到了朱莉娅，我正在寻找一种方法将它们全部添加到一个大数据框架中。由于某种原因，“追加”函数没有做到这一点。以下是一个简化的例子：
using Pandas
df = Pandas.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'])
df2 = Pandas.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=['A', 'B'])
df[:append](df2) #fails
浏览 0提问于2018-09-20得票数 0
回答已采纳
1回答
滚窗熊猫
、
我需要从我的时间序列中创建一个数据集，其中包含由滚动的重叠窗口组成的样本。也就是说，以特定的窗口大小和特定的步长拆分我的数据帧。
如何使用Pandas做到这一点？我看到有一个滚动窗口，但它用于对窗口中的值执行一些聚合(例如，计算滚动平均值)。我只对隔离这些重叠的窗口感兴趣。该怎么做呢？
因此输出将是数据帧，如下所示：
1, a
2, b
3, c
4, d
5, e
6, f
7, g
对于窗口大小3和步骤2，输出将是：
1, a
2, b
3, c
3, c
4, d
5, e
5, e
6, f
7, g
为了清楚起见，我知道如何为此编写一个函数，只是想检查一下Pandas中是否已经有
浏览 6提问于2016-11-16得票数 2
我试图通过删除一些值和更改DateTime格式来保存新的CSV文件。我没有什么错误，但现在它.第一个参数必须是熊猫对象的可迭代性，您传递了一个类型为"DataFrame“的对象
import pandas as pd
import calendar
from datetime import datetime
data1 = pd.read_csv("train.csv")
data1['date']= data1.datetime.apply(lambda x : x.split()[0])
data1['hour']= data1.da
浏览 17提问于2022-04-26得票数 0
当尝试加载一个大的csv文件(150MB)时，我得到错误“内核死了，正在重新启动”。那么我使用的代码如下所示：
import pandas as pd
from pprint import pprint
from pathlib import Path
from datetime import date
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
basedaily = pd.read_csv('combined_csv.csv')
以前它是有效的，但我不知道为什么它不再工作了。我尝试使用engine="pyt
浏览 0提问于2020-01-11得票数 1
我有一本有365个数据帧的字典，每天一个。在这里，简单地说，让我们假设3个数据框架。
dataframes = {'Df_20100101': DataFrame, 'Df_20100102': DataFrame, 'Df_20100103': DataFrame}
每个数据框架由相同的变量组成：“日”、“价格”、“数量”和“销售/购买”。我希望通过变量“Sale/ by”过滤这些数据帧，并且只保留那些有"Sell“的观察结果。为此，我使用以下命令：
sells = {k: df[df["Sale/Purchase"]=
浏览 4提问于2019-12-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我有这个DataFrame：
Open High Low Close AdjClose Volume
datetime
2018-07-27 28.8200 29.3350 27.7050 28.1300 28.1300 8101362
2018-07-26 28.4800 29.1200 27.5500 28.9800 28.9800 10582061
2018-07-25 30.0900
浏览 105提问于2018-07-30得票数 0
回答已采纳
我的python代码生成了一个pandas数据帧，如下所示： enter image description here 我需要将其转换为另一种格式以实现以下目的:循环遍历数据帧中的每一行，并输出与表中的行一样多的数据帧。每个dataframe都应该有一个额外的列: timestamp，并且命名为"Type“列中的值。举个例子，我会有 enter image description here 我正在为从哪里开始而苦苦挣扎-我希望这里有人能给我一些建议？
浏览 23提问于2021-06-21得票数 0
我把我写的潘达斯剧本从一台电脑搬到另一台电脑上。当在新计算机上运行它时，我会得到这个错误，但是我不确定是什么导致了它。
dfm = master_df
dfa = pd.read_csv(path)
dfa["Size"] = pd.cut(dfa["NOMSIZE_IN_MM_U"],bins=[0,300,600,float('inf')])
dfa["Depth"] = pd.cut(dfa["DEPTH_U"],bins=[0,2,4,6,float('inf')])
dfm['
浏览 2提问于2021-02-16得票数 1
回答已采纳
当我使用下面的代码
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,1))
df = np.array_split(df, 4)
FYI这里是一个
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
那么，为什么我会得到以下错误：
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'size'
我使用最新版本0.15的熊猫，在windows 7上，与
浏览 1提问于2014-11-06得票数 0
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import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('data.csv')
df1.dtype
AttributeError Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp/ipykernel_21492/2172501428.py in <module>
----> 1 df1.dtype
~\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pa
浏览 5提问于2021-12-05得票数 -1
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