Pandas是快速迭代行的最佳方法
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，是Python生态系统中最受欢迎的数据处理库之一。
Pandas的主要特点包括：
- 数据结构：Pandas提供了两种主要的数据结构，即Series和DataFrame。Series是一维标记数组，类似于带有标签的NumPy数组。DataFrame是二维表格数据结构，类似于关系型数据库中的表格，可以方便地处理结构化数据。
- 数据清洗和处理：Pandas提供了丰富的数据清洗和处理功能，包括数据过滤、排序、合并、重塑、缺失值处理等。它还支持灵活的数据索引和切片操作，方便进行数据的筛选和分析。
- 数据分析和统计：Pandas提供了丰富的数据分析和统计函数，包括描述性统计、聚合计算、数据透视表、时间序列分析等。这些函数可以帮助用户快速进行数据分析和探索性数据分析。
- 数据可视化：Pandas结合了Matplotlib等数据可视化库，可以方便地进行数据可视化。用户可以通过简单的代码生成各种图表，如折线图、柱状图、散点图等，帮助理解和展示数据。
Pandas在各个领域都有广泛的应用场景，包括金融、科学、社交媒体、电子商务等。以下是一些常见的应用场景：
- 数据清洗和预处理：Pandas提供了丰富的数据清洗和预处理功能，可以帮助用户处理原始数据中的缺失值、异常值、重复值等问题，使数据更加规整和准确。
- 数据分析和建模：Pandas提供了强大的数据分析和建模工具，可以帮助用户进行数据探索、特征工程、模型训练等工作。用户可以使用Pandas进行数据预处理、特征选择、模型评估等操作，从而提高数据分析和建模的效率和准确性。
- 数据可视化：Pandas结合了Matplotlib等数据可视化库，可以方便地进行数据可视化。用户可以使用Pandas生成各种图表，如折线图、柱状图、散点图等，帮助理解和展示数据。
腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务，可以与Pandas结合使用，提供更强大的数据处理和分析能力。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：
- 云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb 腾讯云数据库提供了高性能、可扩展的数据库服务，可以方便地存储和管理大量的结构化数据，与Pandas结合使用可以进行更复杂的数据分析和处理。
- 数据万象（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos 腾讯云数据万象是一款数据处理和存储服务，可以方便地进行图片、视频、音频等多媒体数据的处理和存储，与Pandas结合使用可以进行更丰富的多媒体数据处理和分析。
- 弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr 腾讯云弹性MapReduce是一种大数据处理和分析服务，可以方便地进行大规模数据的处理和分析，与Pandas结合使用可以进行更复杂的大数据分析和挖掘。
总结：Pandas是一个强大的数据分析和处理工具，可以帮助用户进行数据清洗、数据分析和数据可视化等工作。与腾讯云的相关产品结合使用，可以提供更强大的数据处理和分析能力，满足各种应用场景的需求。
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我试着用熊猫to_parquet保存一个非常大的数据集，当超过一定的限制时，它似乎失败了，无论是用“py箭头”还是“扣板”。我复制了下面的代码中出现的错误，并且很高兴听到关于如何克服这个问题的想法：
使用Pyarrow：
low = 3
high = 8
for n in np.logspace(low, high, high-low+1):
t0 = time()
df = pd.DataFrame.from_records([(f'ind_{x}', ''.join(['x']*50)) for x in range(
浏览 0提问于2018-06-10得票数 7
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"col1": ["a", "b", "c", ["a", "b"]]})
我有这样一个dataframe，我想找到列中包含列表的行。我尝试了value_counts()，但是它运行时间太长，并在最后抛出错误。以下是错误：
TypeError Traceback (most recent call last)
pandas/_libs/hashtable_c
浏览 5提问于2020-11-05得票数 6
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我试图解析一个csv文件并打印某些时间序列图。
关于csv文件的：csv文件包含大量数据，我需要根据循环中的id解析其中的某些部分。csv文件如下所示：
ID,name,date,confirmedInfections
DE2,BAYERN,2020-02-24,19
.
DE2,BAYERN,2020-02-25,19
DE1,BADEN-WÃœRTTEMBERG,2020-02-24,1
.
DE1,BADEN-WÃœRTTEMBERG,2020-02-26,7
.
DE4,BRANDENBURG,2020-02-24,2
.
DE4,BRANDENBURG,2020-07-27,45
关
浏览 8提问于2021-04-16得票数 2
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我试图使用Pandas模块从csv文件中选择一个特定的列，如果列Hostname是SJ或DC，我希望在那里获取该列。
下面是我正在尝试的，但它没有打印任何东西：
import csv
import pandas as pd
pd.set_option('display.height', 500)
pd.set_option('display.max_rows', 5000)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 500)
浏览 0提问于2018-04-04得票数 1
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我是应该扩展CloudFoundry的部署清单以添加迭戈发布，还是应该在CF清单旁边为迭戈创建一个新的部署清单？我和波什一起在OpenStack上部署。
浏览 2提问于2015-12-09得票数 2
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我正在尝试使用pandas DataFrame创建一个字典。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ["p1","p1","p2","p2","p2"],
'val': [0, 1, np.nan, 1, 0] })
我想创建一个字典，其中name列为key，val列为values。值将是一个列表。我使用的是for loop，因为DataFrame只有100行。
mydict = dict
浏览 2提问于2022-02-06得票数 0
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我真的无法从堆栈溢出中找到解决这个问题的好办法。我通过迭代列表获得了完整的单词匹配，并将值分配给一个新列。我想df.lookup在某种程度上也可以用来实现同样的目的，df.get_value也可能是一个连接.
这是我先找到的解决办法。这是为了查找完整的单词，但是根据通配符查找并获得第一个结果的最佳方法是什么？例如，有一个银行交易列表，试图与指定类别的商店名称相匹配。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("transactions.csv")
d = {
'SUBWAY': '9',
'
浏览 0提问于2019-01-09得票数 2
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我有一个包含产品数据的csv文件。它有3栏，即product_name，价格和网站。
下面是我的密码。我想得到python的最低价格，但我不知道我做错了哪一部分。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("product_list.csv")
df = pd.DataFrame(data, columns= ['price'])
df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce')
prices = 99
tem
浏览 3提问于2022-07-23得票数 0
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我需要能够
计算所有行中每列的排名，查找每行的最大列标签，，然后在每行中移动原始df的最大排名列。
当只处理原始df中的数据时，这是微不足道的。但如果需要不同的排名调用，似乎很难实现。
下面是我的Python Pandas代码来实现这一点。但它不起作用。它似乎没有像我期望的那样解释我的声明，df1['maxV'] = df1[df1['maxR']]。我们将非常感谢您提出的建议。
import pandas as pd
import numpy ass np
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=lis
浏览 0提问于2019-04-30得票数 1
我想迭代一个Pandas，并且只获得每个行对的fuzz.ratio分数(而不是所有的组合)。我的数据看起来是这样的：
Acct_Owner，Address，Address2
自由街33号，Name1，NaN，0
1，Name2,330N 39300,330号北瓦巴什大道套房39300
有丢失的值，所以我使用"try:“跳过缺失的值行。下面是当前的for循环：
for row in df_high_scores.index:
k1 = df_high_scores.get_value(row, 'Address')
k2 = df_high_scores.
浏览 1提问于2017-11-22得票数 0
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我有一个csv文件，其中包含以下数据
TSE/5216,"Kuramoto Co., Ltd. (5216)"
TSE/7235,"Tokyo Radiator Mfg. Co., Ltd. (7235)"
TSE/8016,"Onward Holdings Co., Ltd. (8016)"
我把它读给了一只熊猫
# The csv file that was downloaded doesnt come with headers, so I wrote it in using `names`
df = pandas.read_csv("
浏览 1提问于2016-02-23得票数 0
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我有一个矩阵，行是对象，列是目标，每一行代表一个对象到一个目标的距离。
例如，假设我有3个objects O1 O2 O3和3个objects，OA，OB，OC，矩阵如下所示
| OA OB OC
-------------
O1 | 2 4 6
O2 | 1 2 8
O3 | 3 5 3
我只是用随机数据填充了它，这可能没有意义，但它可能对问题有用。
我期望的输出是: O2-OA，O1-OB和O3-OC
因此，尽管OA是O1的持有者目标，但由于OA已经被OA使用，因此它将转到下一个目标。
浏览 0提问于2013-06-07得票数 2
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我正在尝试使用Oreo设备中的Firebase消息传递，但是即使正在创建通道，我也无法在适当的通道中接收数据。(注意:这在模拟器中不起作用，只是在设备上起作用)
这是我的申请课：
public class FCMPlayApp extends Application {
@Override
public void onCreate() {
super.onCreate();
FirebaseMessaging.getInstance().subscribeToTopic(MessagingConstants.TOPIC_ALL);
浏览 0提问于2017-10-29得票数 2
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这里有一个excel电子表格，我正在使用Pandas导入Python脚本，而我的2D数组有一些问题。基本上，我在变量“工作簿”下有Excel工作簿，然后我使用pd.Dataframe命令只存储某一列数据，但我不知道如何在该列中逐个向下显示单元格列表？最终，我希望创建一个循环，允许我一次输入每一行，然后将这些信息放入字典中，然后在函数中使用该字典来自动化一些数据备份。
Workbook = (my excel file path)
eRead = pd.read_excel(workBook, sheet_name = 'Sheet1')
eIP = pd.DataFrame(e
浏览 1提问于2022-06-16得票数 0
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我正在使用pandas.read_csv()导入一列csv文件到我的python脚本中。
我正在做的事情是：
data = pandas.read_csv(path)
for i in data:
print(i)
为什么它只打印列的第一个元素？
当我使用npdata = np.array(data)将其转换为numpy数组时，当我打印它时，它会打印除第一个元素之外的所有内容。
实际上，我想要做的是从csv文件中加载一个时间日期列，并且想要做一些特性工程，但是我有问题，我正确地加载它。
浏览 0提问于2017-08-26得票数 0
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作为另一个问题的后续：solve linear equations given variables and uncertainties: scipy-optimize?solve linear equations given variables and uncertainties: scipy-optimize? 在我看来，我也有一个非常类似的问题。我对py比较陌生，主要用它来排序和减少pandas的数据。 我有一组线性方程，我想在其中找到最佳拟合参数。但是，数据集具有已知的不确定性，需要在括号中考虑这些不确定性。 x1*99(1)+x2*45(1)=52(0.2)
x1*1(0.5)+x2
浏览 19提问于2020-04-30得票数 0
在这个"“视频结尾的3:15，迭戈·维加展示了实体框架核心2.0中新特性的演示。作为其中的一部分，控制台应用程序中显示了底层SQL的转储。
我在Stack溢出上看到了许多答案，这表明人们使用SQL分析器来查看底层查询。但是现在我很好奇:你怎么能像迭戈·维加那样做，让查询在应用程序中显示出来呢？
.NET 6的更新:在开发中默认启用EF日志记录。请参阅
更新:迭戈将"Microsoft.EntityFrameworkCore.Database.Command": "Information"添加到appsettings.Development.js
浏览 28提问于2017-08-26得票数 102
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我试着检查CSV中的所有单元格、列“text”中的所有单元格，并创建一个名为“type”的新列，在该列中，我将使用多项式朴素Bayes生成预测生成的文本类型。
这是代码：
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
dataset = pd.read_csv("Test.csv", encoding='latin-1')
clf = Multinomial
浏览 3提问于2021-09-21得票数 0
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Python Pandas Dataframe to API
我有一个python大熊猫数据框架，其中在格式化和合并列方面处理了大量行(> 1M)。剧本写得很好。但是，我需要能够获得这个数据处理的结果，并通过API发布到我的服务器。
脚本最初是写到一个.csv文件中的，但现在我正试图通过API将数据推送出去。以下是邮政编码的API部分：
dataPush = {
'firstName': data['P_First_Name'],
'lastName': data['P_Last_Name'],
&#
浏览 0提问于2021-02-05得票数 1
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我有一个像这样的数据文件：
import pandas as pd
inp = [{'ID':"a", 'start':100, 'end': 200}, {'ID':"b", 'start':250, 'end': 300},
{'ID':"c", 'start':300, 'end': 300}, {'ID':"d", 'start':350,
浏览 0提问于2018-04-09得票数 2
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我正在寻找一个最佳实践或好方法来创建一个与WordPress和MS服务器，PHP驱动程序的码头系统，因为我要从可湿性粉剂插件访问MS SQL数据库。到目前为止，我测试了这些图像：
两者都做了我需要的事情，我的问题是:我应该链接它们，还是修改其中一个docker文件以包含另一个文件？有没有可能是链接？
任何关于docker文件或compose的建议和示例都将非常感谢。
问候
迭戈
浏览 2提问于2018-10-09得票数 1
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加速数据的循环
、、、
我已经编写了下面的代码。有两个Pandas：df包含timestamp_milli和pressure，df2包含列timestamp_milli和acceleration_z。这两个数据格式都有大约100,000行。在下面所示的代码中，我搜索df的每一行的每个时间戳，df2的行，其中时间差在一个范围内并且最小。
不幸的是，代码非常慢。此外，我还从行df_temp["timestamp_milli"] = df_temp["timestamp_milli"] - row["timestamp_milli"]获得了以下消息
SettingWithC
浏览 0提问于2018-05-29得票数 0
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我的想法是这样。我想要创建一个脚本，连接共同的朋友
例如：
达米安的朋友=克里斯蒂安，佩德罗，胡安，安德烈斯
安德烈斯的朋友=马塞拉，达米安，朱利安，卡洛斯
卢卡斯的朋友=约翰，达米安，安德烈斯，弗朗西斯科
罗曼的朋友=阿尔伯特，卢尔德，詹妮弗，迭戈
迭戈的朋友=马格利，布莱恩，安德鲁，彼得
布赖恩的朋友
狮子座的朋友
拉米罗等人的朋友
佛朗哥的朋友
我应该选择5个名字，我必须说，如果有任何共同的朋友和名字是什么。名字将限制在60左右。他们将是四个团体的名字。
浏览 5提问于2015-09-04得票数 0
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1回答
为什么落水不掉na？
、、、
据我所知，大熊猫在蟒蛇中的落水带着一条空的条目掉下了一排。
import pandas as pd
the_data = pd.read_csv("EnzymeTrainingData.csv")
the_data.dropna(inplace = True)
seqs = the_data["protein_sequence"]
amino_numeros = seqs.apply(len)
hands = amino_numeros.apply(lambda n : float(n*(n + 1))/2)
the_pH = the_data["pH&
浏览 1提问于2022-11-07得票数 0
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我最近开始使用Python，并且一直在使用熊猫数据中心。我有一个很简单的问题。
怎样才是建立股票价格表的最佳方法？我唯一能把它们拉出来的方法是单独的，但是我很难把它们组合成一张桌子。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader.data as web
import datetime
start_D='2015-05-01'
end_D='2015-10-01'
stock = web.DataReader('FB','yahoo',start_D,end_D)
浏览 2提问于2016-11-21得票数 2
2回答
在这个场景中，我想了解在星火中进行聚合的最佳方法：
import sqlContext.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
case class Person(name:String, acc:Int, logDate:String)
val dateFormat = "dd/MM/yyyy"
val filterType = // Could has "MIN" or "MAX" depending on a run parameter
val filterDate = n
浏览 0提问于2018-08-25得票数 2
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1回答
我目前正在使用python和pandas模块来读取csv文件。现在我需要一些帮助来比较日期。我已经写了一个关于它需要做什么的函数，我只是需要一些帮助来弄清楚如何让程序比较两个日期来确定打印哪个日期。
下面是我的函数
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date)
df = df.sort_values(['Date'])
def average_growth():
test_time = datetime.datetime(2019,5,2)
for i, row in df.iterrows():
i
浏览 2提问于2019-11-24得票数 0
我正在尝试使用Python将一个CSV转换为多个JSON，CSV的每一行对应一个JSON。
我希望第一列中的数据是JSON文件名，其余列是JSON内容。
所以我的CSV看起来是这样的：
Filename, CustomerName, CustomerCode
Customer1.json,Customer1,C001
Customer2.json,Customer2,C002
我正在尝试获取两个JSON，一个名为Customer1.json，其内容为Customer1、C001 (JSON格式)。
我现在离它很远，但我有这个：
import pandas as pd
import json
浏览 2提问于2021-07-08得票数 0
2回答
利用loc更新一条数据巨蟒大熊猫
、、、、
我有一个带有列结构的熊猫dataframe (df)：
month a b c d
这个数据有数据，比如Jan，Feb，Mar，Apr.A，B，C，D是数字列。对于2月，我想重新计算列A并在dataframe中更新它，即月份= Feb，A=B+C+D
我使用的代码：
df[df['month']=='Feb']['A']=df[df['month']=='Feb']['B'] + df[df['month']=='Feb']['C'] + df[df
浏览 2提问于2015-12-28得票数 17
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如何在DataFrame中迭代行？出于某种原因，iterrows()返回的是元组，而不是Series。我也知道这不是一种使用Pandas的有效方法。
浏览 3提问于2016-09-05得票数 3
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3回答
假设我有一个有以下列的数据框架
df.head()
ref_loc ref_chr REF ALT coverage base
9532728 21 G [A] 1 A
9540473 21 C [G] 2 G
9540473 21 CTATT [C] 2 G
9540794 21 C [T] 1 A
9542965 21 C [A] 1 T
我希望将列ALT与列base进行比较，并查看匹配和差异。根据匹配和差异，我想生成一个名为cate的新列。
为此，我尝试使用以下函数，
def grou
浏览 1提问于2019-11-20得票数 1
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我有一个数据格式的df_params。它包含存储过程的参数。
PurchaseOrderID OrderDate SupplierReference DF_Name
0 1 2013-01-01 B2084020 dataframe1
1 2 2013-01-01 293092 dataframe2
2 3 2013-01-01 08803922 dataframe3
3 4 2013-
浏览 9提问于2022-05-05得票数 1
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是否有一个官方的API，库，工具，可以让我自动上传一个新的Android应用程序版本到Android市场的过程？
提前谢谢你，
迭戈
浏览 0提问于2011-10-24得票数 1
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1回答
我有一些国家的给定数据集，其中包含以下字段：
DATE
SOURCE COMPANY
DESTINATION COMPANY
QUANTITY
UNITS
我有2天的数据，我需要用每个公司的日期和数量值推断一年的数据，然后用excel打印结果。
我需要每个公司的1行x交付给每个公司的y，为期1年。日期可以是2018年到今天，数量可能相差+/- 100。
码
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import datetime
import random
import sys
from datetime import t
浏览 1提问于2019-04-03得票数 0
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1回答
计算满足某个筛选器的行数
、、、、
我正在处理两种不同的数据格式(一般数据和最后数据)，它们如下所示：
general=pandas.DataFrame(columns=["code","grade","year","quarter","subject"],data=[[01,4.5,2011,1,1],[01,5.0,2012,2,1],[23,5.0,2013,1,2],[01,7.5,2011,1,2])
last=pandas.DataFrame(columns=["code","grade","sub
浏览 0提问于2018-04-23得票数 1
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4回答
我最近发布了一个问题，询问是否有可能。
到目前为止答案似乎是否定的。(这很好。)
然而，用户为这个问题添加了一个答案，我在这里的问题就是关于这个问题的答案。
迭戈回答说，
如果您害怕重用PID，如果您等待其他答案的解释，这种情况不会发生，您可以使用
回显4194303 >/proc/sys/内核/pid_max
减少你的恐惧;-)
我不明白为什么迭戈在这里使用4194303这个数字，但这是另外一个问题。
我的理解是，我对以下代码有问题：
for pid in "${PIDS[@]}"
do
wait $pid
done
问题是，我在一个数组中有多个PID，
浏览 2提问于2016-11-02得票数 16
1回答
我有一个带有HTML/js代码的应用程序。当我在本文档的div中正确单击时，我使用jquery在$document元素中显示一个contextmenu (版本: 1.6.6)。在“自动隐藏”中，当鼠标离开HTML文档时，它会关闭，但是我想在其他一些情况下关闭上下文菜单。这是我的第一个问题，如何按程序关闭菜单。
我的代码：
$(document).contextMenu({
selector: '#' + panelId,
autoHide: true,
items: ...
callback: function(key, options) {
if (k
浏览 2提问于2018-07-27得票数 0
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1回答
我有一个数据帧(Df)。我需要从这个one.For中找到标准差数据帧，第一行我想使用传统的方差公式。 (x-x(/n))均值之和 从第二行(=i)开始，我想使用以下公式 lamb*(第一行的方差)+ (1-lamb)* (回报的第一行)^2 ※所说的第一行，我指的是上一行。 # Generate Sample Dataframe
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.Dataframe({'a':range(1,7),
'b':[x**2 for x in range(1,
浏览 20提问于2021-11-18得票数 0
1回答
#我的任务是读取这个文件文件创建一个数据透视表，所以当根据列名读取文件时，我得到了一个内存错误，有没有办法处理它
import os
import xlrd
import pandas as pd
import openpyxl as xl
##get current directory
cwd= os.getcwd()
print("This script is to update")
print("Starting to populate the Data Validation File")
f
浏览 1提问于2020-04-27得票数 0
我们有一个云铸造2部署，支持迭戈。在我们的例子中，DEA列表仍然是默认的，当我们推送一个应用程序时，它被使用。我可以使用Diego Enabler插件将应用程序部署更改为Diego，以切换到和来回切换。
是否有可能以某种方式告诉Cloud，我希望将应用程序部署到Diego，即使它不是默认的，以一种更自动化的方式，比如在清单中启用布尔“diego”字段？
浏览 2提问于2016-10-19得票数 1
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1回答
我的问题
你好!pandas DataFrame与sympy包一起使用是可能的吗？
我寻求用pandas sympy 积分从 Dataframe导出列(变量)的方法。
但我在这些过程中遇到了一些问题。
我该如何解决这个问题？
我的密码
columns.df DataFrame.'a'，DataFrame.‘a’，'T_c'，lambda_t等是大熊猫DataFrame的变量(列)。
from sympy import *
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('https://r
浏览 5提问于2021-05-21得票数 1
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我有一组足球运动员的数据。我需要找到每个球员的最大罚球或截击，并在其中添加一个列，打印出最大值，也可以是点球还是截击。我尝试了以下代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_excel(r'C:\Users\shrey\Desktop\FullData.xlsx')
for j,i in df.iterrows():
data=i[['Penalties','Volleys']]
i['max']=np.max(data)
i['max_at
浏览 1提问于2018-07-10得票数 1
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当我进入cell_z1时。然后我可以看到这些路由表。
$ sudo iptables -t nat -L
Chain PREROUTING (policy ACCEPT)
target prot opt source destination
w--prerouting all -- anywhere anywhere
Chain INPUT (policy ACCEPT)
target prot opt source destination
浏览 4提问于2017-04-10得票数 0
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数据表格式
、、
我有一个包含以下数据的数据表
Col1 Col2
---- ----
abc R1,R2
cde R3
fgh R2,R3
我想把它转换成以下结构
Col1 Col2
---- ----
abc R1
abc R2
cde R3
fgh R2
fgh R3
实现这一目标的最佳途径是什么？
浏览 0提问于2014-01-06得票数 0
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我希望将具有空值的dataframe转换为我的测试集，这样我就可以训练没有空值的数据，并使用回归模型预测空值。
for i in df1:
if (df1['dependents'].iloc[i].notnull())==False:
test[i]=df1[i]
到目前为止，我尝试了这段代码，但这显示了一个错误。
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-975c8029ee0e> in <
浏览 5提问于2020-06-14得票数 0
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我是lisp的新手，这可能是一个非常愚蠢/显而易见的问题，但在常见的lisp中，你能显示从宏生成的代码吗？
所以对于这个例子来说
(defmacro nil! (var)
(list 'setq var nil))
我希望能够看到扩展后的代码
(setq a nil)
浏览 1提问于2012-06-06得票数 2
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我指的是关于迭戈的官方CloudFoundry文档(参见)。
我的问题具体涉及迭戈细胞及其与正在运行的作业(LRP和任务)的关系。
通过阅读文档，我无法确定一个单元格是否能够在给定的时间运行多个LRP。请有人澄清一个单元格与正在运行的LRP之间关系的基数，好吗？
通过阅读以下有关拍卖的文档(请参阅)，人们可以认为一个单元格在给定的时间运行了几个LRP。是这样吗？
如果是，如何实现容器隔离？
在下面的图片中，灰色方块代表什么(参见diego，cell，园林-linux)？
浏览 5提问于2016-12-08得票数 0
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如何将列"main_category“添加到orig_diff中，以指示子类别属于哪个主类别。例如，价值“电影”的orig_df必须将"main_category“作为”娱乐“，”数学“作为”教育“。
import pandas as pd
import numpy as np
orig_df = pd.DataFrame({"sub_cat" : ["Movie", "Science", "Maths", "Music", "Songs", "Dance", &#
浏览 0提问于2018-05-04得票数 2
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我已经遇到过几次了，因为我想捕获某个库引发的异常，但实际上需要一些时间才能找到该异常所在的位置。
示例
假设我想读一些csv文件，除了分隔符可以是两个值之一。我会用：
import pandas
try:
mydf=pandas.read_csv('Somefile.csv', sep=';')
if not someValidityChecks(mydf): raise myExc.NotValidError
except:
mydf=pandas.read_csv('Somefile.csv', sep=',&
浏览 3提问于2020-05-15得票数 1
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我是Python的一个相对新的用户。解析和处理CSV并将其加载到本地Postgres数据库(用Python)的最佳方法是什么？
有人建议我使用CSV库来解析和处理CSV。具体而言，手头的任务是：
数据可能有错误(某些行可能无法解析)，数据可能被复制，数据可能非常大。
为什么我不能在这里使用呢？使用CSV库会使解析和加载到本地Postgres数据库更容易吗？特别是，如果我只使用熊猫，如果行是不可解析的，如果数据很大，或者数据被复制，我会遇到问题吗？(最后一点，我知道熊猫提供了一些相对清洁的解决方案。)
我觉得pandas.read_csv和在这里可以为我做很多工作，但我不确定使用CSV库
浏览 2提问于2016-03-14得票数 3
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