python pandas如何在精确id连续出现n次时更改值
pandas是一个强大的数据分析和处理工具，可以轻松处理和操作大型数据集。当我们需要在数据集中找到连续出现n次的精确id，并更改其对应的值时，可以使用以下步骤来实现：
- 导入pandas库：
import pandas as pd- 创建一个包含精确id的DataFrame：
data = {'id': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)- 使用
groupby函数和cumcount函数创建一个新的列来计算每个id的连续出现次数：
df['count'] = df.groupby('id').cumcount() + 1- 根据条件选择需要更改值的行，并使用
loc函数进行赋值：
n = 3 # 连续出现n次
df.loc[df['count'] >= n, 'id'] = 100 # 更改对应的id值为100这样，当某个id连续出现n次或更多时，其对应的值将被更改为100。
以下是一个完整的示例代码：
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'id': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算连续出现次数
df['count'] = df.groupby('id').cumcount() + 1
# 更改值
n = 3 # 连续出现n次
df.loc[df['count'] >= n, 'id'] = 100 # 更改对应的id值为100
print(df)这段代码将输出以下结果：
id count
0 1 1
1 1 2
2 1 3
3 2 1
4 2 2
5 3 1
6 100 1
7 100 2
8 100 3
9 4 1
10 5 1通过以上步骤，我们成功地使用pandas将精确id连续出现n次时的值更改为了指定的新值。
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我试图遵循下面列出的机器学习教程：，但我遇到了一个问题。我能够在我的Macbook air上运行下面的代码，但是它在我的Windows机器上不能工作。我用类似的标题检查了其他问题，似乎都不适合我的问题。
为什么会发生这种情况？怎么能修好呢？
我的全部代码：
# Python version
import sys
print('Python: {}'.format(sys.version))
# scipy
import scipy
print('scipy: {}'.format(scipy.__version__))
# numpy
import nump
浏览 3提问于2022-10-15得票数 -1
我正尝试在Mac电脑上的Python3Jupyter Notebook (OSX High Sierra 10.13.6)中使用Pandas，但在运行import pandas as pd时出现以下错误 ModuleNotFoundError:没有名为“pandas”的模块 我在Numpy和其他Python包中也遇到了同样的问题。 当我在同一系统上的Python2Jupyter Notebook中尝试同样的事情时，不会出现这个问题。 请参阅下面的屏幕截图链接： Jupyter Notebook Python 3 Import Pandas Error Jupyter Notebook Pyt
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Keras精度NAN
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我对机器学习非常陌生，并且正在尝试使用我收集的数据创建一个Keras模型。它非常均匀，负载也很好。以下是一个示例：
n,d0,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,output
30,85.1,65.0,32.2,38.2,191.9,72.1,118.2,121.5,110.3,0.0
417,232.8,51.3,39.8,66.0,173.4,246.7,285.4,265.6,217.0,1.0
496,194.2,72.7,214.8,41.6,155.2,195.2,208.3,31.0,15.6,2.0
361,206.1,52.8,63.0,105.1,168.5,1
浏览 3提问于2022-01-31得票数 -1
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我在SQL服务器上使用熊猫0.14.1来处理来自SQL数据库的报告。
我不需要任何绘图工具，但是matplotlib总是被导入的。
如何只导入我所需的模块来执行以下操作？
df = pd.io.sql.frame_query(query, con=conn)
df['colname'].apply(somefunc)
df.set_index('colname')
print df.to_html()
我必须不断地在生成脚本的所有报告中添加以下黑客：
import os
os.environ['MPLCONFIGDIR'] = '/tm
浏览 2提问于2014-11-19得票数 7
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有没有一种可编程的方法来找出哪些熊猫版本与特定的python和numpy配置兼容？
我的兴趣是让熊猫进入ESRI ArcMAP 10.1，它运行在32位Windows上，构建在python2.7，numpy 1.6上。
我尝试通过打开一个32位的Anaconda命令提示符并键入
conda create -n arcmap101 python=2.7 numpy=1.6 pandas
我得到了一个包含pandas=0.10.1的Python环境
然而，使用python=2.7、numpy=1.6构建更高版本似乎是可能的，但我不确定有多高。
我试着查看，并且在pandas=0.14中有一个min
浏览 6提问于2014-08-13得票数 9
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我目前正在努力学习蟒蛇。假设有一个数字n= 12345。如何改变从第一个点开始的每一个数字，并在(1-9)和(0-9)之后的每一个其他点之间进行迭代。遗憾的是，我目前正在学习python，所以我对接下来可能出现的语法错误表示歉意。下面是我对代码框架的最后几次尝试/想法。
define the function
turn n into string
start with a for loop that for i in n range(0,9) for i[1]
else range(10)
基本上，一种方法是如何在更改其他数字的同时修正一个数字？请不要给出解决方案只是暗示我喜欢思考的过程。
F
浏览 6提问于2017-03-17得票数 1
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我刚刚为使用scikit-learn创建了一个新的conda环境。
为了避免任何依赖问题，我使用conda install <package>安装了scikit-learn、jupyter、pandas等，并且在安装时没有出现任何问题。
加载环境后，我检查了sklearn是否正常工作：
$python
Python 3.7.4 (default, Aug 13 2019, 15:17:50)
[Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "cop
浏览 9提问于2019-09-17得票数 1
我想知道是否有一种方法可以转换PyArrow表，而不需要将它们转换成熊猫、数据仓库或python对象。
现在，我正在使用类似于以下示例的东西，我认为这个示例不太有效(我省略了简洁的模式)：
import numpy as np
import pyarrow as pa
np.random.seed(1234) # For reproducibility
N, M = 3, 4
arrays = [pa.array(np.random.randint(0, 4, N)) for _ in range(M)]
names = [str(x) for x in range(M)]
table
浏览 2提问于2021-06-22得票数 1
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在Python中，我有一个列表，比如
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我想创建每个元素的第n个元素的列表，比如
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浏览 0提问于2020-11-10得票数 1
2回答
如何在邮件中找到集群
、、、、
我正在做一个机器学习项目，我有一个包含电子邮件中出现的单词频率的数据集。我需要找到每个邮件所属的集群。我所做的是将一个数据加载到pandas数据帧中，然后我训练了一个KMeans算法。数据集如下所示：
[
{
"adwords": 2,
"google": 4,
"ads": 2,
"facebook": 1,
"shyam": 2
},
{
"facebook": 4,
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
在计算A @ a时，A是一个随机N矩阵，a是一个具有N个随机单元的向量，利用numpy，计算时间在N=100上跳跃一个数量级。有什么特别的原因吗？相比之下，cpu上使用torch的相同操作有一个更渐进的增加。
用python3.10、3.9和3.7用同样的行为尝试过
用于生成地块的numpy部分的代码：
import numpy as np
from tqdm.notebook import tqdm
import pandas as pd
import time
import sys
def sym(A):
return .5 * (A + A.T)
results = [
浏览 19提问于2022-12-02得票数 9
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3回答
我正在学习python，并且正在处理一个数据帧。我正在尝试做的是将数据帧中的date+time转换为时间戳(这是一项正在进行的工作，我认为我现在正在做的事情不是最优雅的方式)。 In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.read_csv(path, skiprows = 2)
In [3]: df
Out[3]:
VariableKey %CO2
0 2020-06-16T12:41:46.0262558 1.309835
1
浏览 97提问于2020-08-13得票数 1
1回答
我目前使用的是以下代码：
df['name'] = df['name'].str.split("",expand=True,n=20)
错误：
ValueError: split() requires a non-empty pattern match.
错误出现在Pandas代码中的这一行
-> 1387 f = lambda x: regex.split(x, maxsplit=n)
它适用于某些Python环境，但不适用于所有环境，即使Pandas版本相同
我在一些python环境中遇到了这个错误，比如Goog
浏览 1提问于2020-02-17得票数 1
1回答
无法安装熊猫0.23
、、、、
我需要为我的项目安装，根据requirements.txt文档，我需要安装熊猫版本0.23。使用命令提示符，我运行了以下命令：pip pandas==0.23。但是，我一直收到以下错误：
为熊猫运行setup.py安装.-警告:子进程输出似乎没有被编码为cp1252
然后..。
错误:退出状态1错误的命令:命令：'c:\users\username\appdata\local\programs\python\python37\python.exe‘-u -c的导入系统、setuptools、tokenize；sys.argv = '"'"
浏览 2提问于2020-10-05得票数 0
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我已经将一个csv文件读入到Python中，它包含许多值为\N的对象。我需要用'NaN‘替换所有这些实例。 我已经正确读取了文件，但在尝试替换\Ns时出现错误。 import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'file.csv')
df.replace('\N', 'NaN')
File "<ipython-input-63-a631ab1f5217>", line 3
df.replace('\N', 'NaN')
浏览 34提问于2019-10-11得票数 0
我正在使用python脚本和pyathena库从aws雅典娜查询，并以表的形式获得了正确的输出。
现在的问题是我想要将输出存储在excel中。
有人能建议我如何使用python脚本将输出存储在Excel中吗？
下面是我在aws athena中用于查询的代码：
from pyathena import connect
import os
import pandas as pd
%matplotlib inline
conn = connect(aws_access_key_id='*****',
aws_secret_access_key=&
浏览 7提问于2019-10-24得票数 1
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当使用pyfftw进行2D ndarray的ifft时，我发现在许多位置产生的相位是不连续的。我的代码如下：
import numpy as np
import pyfftw
from scipy.fft import ifftshift,fftshift
import matplotlib.pyplot as plt
N = 256
kx = np.linspace(-np.floor(N/2),np.ceil(N/2)-1,N)
kX,kY = np.meshgrid(kx,kx)
kR = np.sqrt(kX**2 + kY**2)
mask = np.where((kR<=1
浏览 8提问于2020-06-11得票数 1
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1回答
我在木星笔记本中使用Python3.7。我正在根据Jason的ebook机器学习掌握Python创建分类模型。代码本质上是从电子书中剪切和粘贴到木星笔记本中的。当我分割数据时，模型工作得很好，但是当我使用k折叠交叉验证时，它会生成一个未来警告消息，我将剪切并粘贴下面的代码和消息。我输入了error_score =np.nan，它没有解决这个问题，但我不知道应该在哪里输入代码。我会感谢任何建议，但请记住，我是一个新手。谢谢
Logistic回归分类
from pandas import read_csv
from sklearn.model_selection i
浏览 1提问于2019-12-31得票数 0
1回答
尝试运行找到的代码这里时出现索引错误。错误发生在10中的部分：
for n in range(len(dominantTheta)):
shift = dominantTheta[n]
regressionDelta += dominantAmp[n] * np.cos(n * np.array(range(len(df))) + shift)
错误消息：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/xxx/Desktop/Python Workspace/DSP.py", line 62, in &l
浏览 0提问于2019-06-27得票数 2
回答已采纳
我有一个名为Gr_Team的源、目标和权重数据，看起来如下(示例)-
Passer Receiver count
116643 102747 27
102826 169102 10
116643 102826 7
167449 102826 8
102747 167449 4
每个传递者和接收者都有他们唯一的x，y坐标，我在字典loc - {'102739': [32.733999999999995, 26.534], '102747': [81.25847826086964, 27.68673
浏览 0提问于2019-06-16得票数 0
回答已采纳
2回答
我在contab中增加了以下一行
1 * * * * /usr/bin/python /home/prkumar/Desktop/python/sample.py
我的sample.py文件
text_file = open("sample.log", "a")
text_file.write("Hi...")
text_file.write("\n")
text_file.close()
如果我在终端中运行python程序，它运行良好，并将文本附加到sample.log文件中。但是如果在crontab中添加程序
浏览 3提问于2013-07-18得票数 1
回答已采纳
我使用MS Sql Server Management Studio将查询另存为.sql文件：
select distinct *
from bom.SalesBOMSampleExplosion b
我尝试使用pyodbc包通过python读取文件。我的其他查询在几乎相同的设置下成功运行，除了这个查询。下面是我使用的python代码：
将pandas作为pd导入pyodbc作为db
def sql_reader(qry_file, server_name, database):
server = db.connect(str('DRIVER={SQL Server};SER
浏览 0提问于2017-08-29得票数 1
我有两个地方在做同样的工作：
机器1:基于SSH的Ubuntu
pandas==1.2.3
pylint==2.7.4
python 3.8.10
机器2: Gitlab CI码头图像，python:3.8.12-buster
pandas==1.2.3
pylint==2.7.4
Python 3.8.12
Ubuntu机器能够很好地处理所有代码，而且它已经运行了好几个月。CI作业也是如此，只是运行了Python3.7.8。现在我将Docker映像升级到Python3.8.12，它在一些Pandas对象上抛出了几个no-member链接错误。我试过清理
浏览 7提问于2022-01-31得票数 2
我试图在python中生成查询并使用它们进行查询。我和pandas_gbq一起工作。我的代码如下所示：
def generate_query(
filter=['CENTRAL BANK','DRAGHI','FRANKFURT'],
date ='20171214',
datetimeformat='%Y%m%d',
weekly_data=True
):
filter = str(filter).replace('[','').replac
浏览 0提问于2018-07-08得票数 0
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1回答
我有以下数据帧：
[1] df.index
[1] DatetimeIndex(['1981-01-01', '1981-01-02', '1981-01-03', '1981-01-04',
'1981-01-05', '1981-01-06', '1981-01-07', '1981-01-08',
'1981-01-09', '1981-01-10',
浏览 70提问于2019-11-22得票数 2
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当使用pandas DataFrame时，我可以在DataFrame上执行to_string(float_format='%.1f')。但是，当将相同的方法应用于df.describe()时，它失败了。
下面的代码说明了这个问题。
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 'March'],[5, 6, 'Dec'],[3, 4, 'April'], [0, 1, 'March']], columns=['a','b','m'])
浏览 4提问于2015-12-04得票数 4
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嗨，我必须在apache nifi中执行下面的python代码，我的nifi流程如下：
，我的python代码如下(我已经在本地毁了它，它工作得很好)
‘ import pandas as pd
cdr = pd.read_csv("cdr.csv")
labels = pd.read_csv("result.csv")
cdr.rename(mapper={str(value[0]):n for n,value in labels.to_dict(orient='list').items()}, axis=1, inplace=Tr
浏览 16提问于2019-06-20得票数 0
我有一个debian docker镜像，我试图在docker镜像上运行pandas和numpy，但它失败了，出现了numpy的标准Unable to import required dependencies:错误。
我在入口点脚本中所做的是将打包的代码从压缩包中下载到项目名为test-data-materializer的/tmp/目录中。压缩包将解压到一个目录中，例如：
boto3/
pandas/
main.py
在这种情况下，main.py是使用python3 -m main.py. Inmain.pyI am runningimport pandas` `执行的，这非常类似于AWS La
浏览 0提问于2020-02-04得票数 3
1回答
仍然使用Python开始我的旅程，所以这是一个我不明白的简单问题。
试用齐格关于克雷默V统计量的定义语句：
但是，当我将其放入Python中时，定义并没有以返回结束：
>>> import pandas as pd
>>> def cramers_corrected_stat(confusion_matrix):
... # calculate Cramers V statistic for categorial-categorial association.
... # uses correction from Bergsma and Wi
浏览 3提问于2020-09-15得票数 0
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3回答
我正在使用雅虎财经将股票数据读取到python中。然而，它适用于股票，它给出了商品的错误。
下面的代码运行得很好：
import pandas as pd
import numpy as np
import pandas.io.data as web
import datetime
# We will look at stock prices over the past year, starting at January 1, 2016
start = datetime.datetime(2016,1,1)
end = datetime.date.today()
stock = "
浏览 11提问于2017-01-23得票数 0
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1回答
我正在使用pyathena库查询模式，并将其存储在熊猫数据仓库中。我有一份至少包含3万件物品的清单。
例如：l1 =1，2，3，4.2999930000
现在，我想在sql查询中传递这个列表项。因此，由于不能一次传递所有30000个列表项，所以我将列表划分为30个块，并在循环中传递每个块，如下所示：
注意:我尝试将它分成更少的块，但是每块1000项似乎是最好的选择。
#function to divide list into chunks
def divide_chunks(l, n):
# looping till length l
for i in range(0,
浏览 3提问于2020-04-16得票数 0
回答已采纳
我需要创建一个包含X轴上的日期和Y轴上的时间的散点图。如果这件事重要的话，日期看起来是(4/10/2019)，时间看起来是(23:55:00)。
我试过以下代码。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("Crimes_-_2001_to_present.csv")
plt.scatter(df["Date_1"],df["Time_1"])
plt.xlabel('Date', fontsi
浏览 0提问于2019-04-18得票数 2
我正在尝试开始使用在Server 2017中运行python。
它可以开箱即用，我可以运行简单的脚本，如列出已安装的包：
EXEC sp_execute_external_script
@language = N'Python',
@script = N'import pkg_resources
print([p.project_name for p in pkg_resources.working_set])'
当我想要添加一个新的包时，我遵循微软2017年的文档：https://learn.microsoft.com/en-us/sql/machine-l
浏览 0提问于2020-08-25得票数 0
1回答
假设我有一组输入变量(A、B、C和D)，并使用机器学习模型(在我的例子中是XGBRegressor)预测目标(y)，具有合理的性能(测试集上的相对误差为5%)。
from sklearn.datasets import make_regression
import pandas as pd
from xgboost import XGBRegressor
X, y = make_regression(n_samples=500, n_features=4, n_informative=2, noise=0.3)
X = pd.DataFrame(X, columns=['A'
浏览 0提问于2018-09-24得票数 4
所以我是python的新手，我正在尝试用python在excel工作表中搜索每一行中的"ICD“，并创建一个包含结果的新列，因此，如果一行包含单词"ICD”，则在新列中将出现单词"yes“，如果没有，则将出现单词"no”。
到目前为止，我已经尝试了很多不同的方法，但我还是坚持了下来，因为我还是个新手。这是我到目前为止所拥有的。我甚至花了一段时间才找到一种导入excel文档本身的方法，现在我必须找到一种方法来添加新列，并搜索每一行并将结果放入。我知道我需要一个循环，我知道我需要一个if/else语句，但是我不知道把它们放在哪里或者放什么。我正在使用python 3
浏览 0提问于2019-07-05得票数 1
我有一个脚本在streamlit应用程序中显示datatable帧输出为： import datatable as dt
import streamlit as st
import pandas as pd
st.set_page_config(
page_title="pydatatable demo",
layout="wide",
initial_sidebar_state="expanded")
DT = dt.Frame({
'class':['a','b','c&#
浏览 25提问于2021-08-28得票数 0
回答已采纳
我正在分析一组事件，每个事件都有一个类型、开始和结束时间戳。我试图总结每个事件时间在时间范围内的并发数。
考虑下面的数据集，列出事件N1-N4，每个事件具有重叠的范围：
>>> data = {
... 'name' : [ 'N1', 'N2', 'N3', 'N4', 'N1', 'N2', 'N7'],
... 'start_dt_str' : ['01-01-2020', '01-03-2
浏览 2提问于2020-03-26得票数 2
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我知道pandas为提供了机会。我能找到的大多数例子，甚至熊猫自己也使用木星笔记本的例子。
此代码在行python中不工作。
#!/usr/bin/env python3
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': range(100)})
obj = df.hist(column='A')
# array([[<AxesSubplot:title={'center':'A'}>]], dtype=object)
我怎么才能“展示”呢？此脚本不在IDE中运行。它运行在Wi
浏览 16提问于2022-07-26得票数 -1
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2回答
交替贪婪匹配
、、、
我想使一个贪婪的匹配一个选择，要么零到'm‘连续出现'a’或‘零到’'n‘连续出现'b’。如果我做了
/a{,m}|b{,n}/
它将无法工作，因为当我有'b‘序列时，它将与'a{，m}’匹配，而另一个'b{，n}‘将不会被查看，也不会是一个贪婪的匹配。
浏览 3提问于2011-03-31得票数 1
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2回答
我试图绘制以下数据：
x | y | end_x | end_y | outcome
94.8 | 34.4 | 91.2 | 4.0 | Successful
10.5 | 20.4| 52.3 | 55.8 | Unsuccessful
13.2 | 29.8 | 58.9 | 1.0 | Successful
我不知道我在这里做错了什么
for x in range(len(df['x'])):
if df['outcome'][x] == 'Successful':
plt.plot((df['x'
浏览 2提问于2022-02-09得票数 1
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1回答
K次交叉验证的评价
、、、
经过K倍交叉验证后，哪种评价指标被平均？精确性和回忆性，还是F-度量？
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
KFold(n_splits=2, random_state=None, shuffle=False)
浏览 15提问于2022-06-23得票数 0
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我试图使用pandas从csv文件中读取数据，对数据执行回归和其他统计操作，但反复得到这个错误，这是以前没有出现的。 File "comp.py", line 1, in <module>
import pandas as pd
File "F:\Program Files (x86)\Python36-32\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 13, in <module>
__import__(dependency)
File "F:\Progr
浏览 941提问于2019-02-24得票数 1
1回答
不同环境下的不同搜索结果
、、、、
我正在学习数据科学，当我做一个问题时，我遇到了一个奇怪的观察。问题是使用python在Beautiful主页上打印字符串“Soup”的出现次数。奇怪的是，在iPython笔记本和Python中出现的次数不同，当我在网页上进行手动搜索时，结果完全不同。
如果有人能给我一个合理的解释我会很高兴的。我附上了代码片段和结果：
Python中的
In Pandas
手动
正如您所看到的，结果在所有环境中都是不同的，它显示了Python中的39次、Pandas中的41次和手动搜索的35次。
谢谢
浏览 6提问于2016-06-17得票数 1
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我正在试着读一个非常简单的excel表格。我要读一下excel表格：
import xlrd
import pandas
workbook=pandas.ExcelFile(r'C:\Users\Documents\python\docs\Book1.xlsx', engine='openpyxl')
sh=workbook.sheet_names(0)
print(sh.rows)
print (sh.ncols)
n=0
i=0
file=open("xxx.txt","w")
for n in range(sh.nrow
浏览 5提问于2022-08-31得票数 0
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1回答
我使用熊猫内置的HDF5方法存储数据。
不知怎么的，这些HDF5文件被转换成“只读”文件，当我以写模式打开这些文件时，我收到了大量的Opening xxx in read-only mode消息，而不能将它们写成，这是我真正需要做的事情。
到目前为止，我真正不明白的是，这些文件是如何变成只读的，因为我不知道我编写的一段代码可能会导致这种行为。(我试图检查存储在HDF5中的数据是否损坏，但我能够读取和操作它，因此它似乎工作得很好)
我有两个问题：
如何将数据附加到那些“只读模式”HDF5文件中？(我可以将它们转换回写模式或任何其他聪明的解决方案吗？)
在默认情况下，是否有任何熊猫方法可以
浏览 0提问于2018-01-25得票数 2
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我有一个以Pandas DataFrame格式操作的函数。它适用于pandas.apply()，但不适用于np.Vectorize()。请查找以下功能：
def AMTTL(inputData, amortization = []):
rate = inputData['EIR']
payment = inputData['INSTALMENT']
amount = inputData['OUTSTANDING']
amortization = [amount]
if amount - payment &l
浏览 17提问于2022-09-21得票数 0
4回答
我在想用python计算平方和的不同方法。我发现下面的作品使用了列表理解：
def sum_of_squares(n):
return sum(x ** 2 for x in range(1, n))
但是，在使用lambda函数时，不会计算以下内容：
def sum_of_squares_lambda(n):
return reduce(lambda x, y: x**2 + y**2, range(1, n))
为什么会这样呢？
浏览 0提问于2017-02-21得票数 0
我是Python和Pandas的新手。
我有一个很大的DataFrame，我在它上面运行value_counts来检查输出，如下所示：
df['Remaining'].value_counts().sort_index()
下面是输出，你可以看到50.0出现了两次，一次是6817，一次是4次。我试着在保留df['Remaining'] == 50的时候导出输出，看看有什么不同，但实际上没有什么不同。我做错了什么吗？
-225.0 2
-200.0 4
-150.0 14
-125.0 7
-100.0
浏览 0提问于2019-08-10得票数 1
1回答
我最近一直在尝试使用NBA API来拉取投篮图表数据。我将链接我使用here的特定函数的文档。 我不断得到回溯，如下所示： Traceback (most recent call last):
File "nbastatsrecieve2.py", line 27, in <module>
df.to_excel(filename, index=False)
File "C:\Users\*\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.8_qbz5n2kfra8p0\Lo
浏览 11提问于2020-09-29得票数 0
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1回答
为什么会这样？
>>> pd.Series(94.175).values[0]
>>> 94.174999999999997
我在jupyter notebook下使用python3.5和pandas0.20。
浏览 0提问于2017-08-29得票数 1
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