我有一个由多个系列组成的熊猫数据帧。我想得到一个系列的名字，但我的生活不知道怎么做。 数据帧： user_id name male 1 John
female 2 Abigal 我想要获取male系列的名称。像df['male'].name这样的东西 谢谢!
浏览 20提问于2021-01-16得票数 0
我对python很陌生，并且一直在为这个简单的代码而挣扎：print(Volatility)Output: pandas.core.series.Series
浏览 4提问于2021-06-29得票数 0
我目前正在学习一些机器学习，并使用熊猫，在其中一个例子中，他们这样做s = (X_train.dtypes == 'object')print(object_cols)这是我正在读的东西的链接：
浏览 3提问于2020-09-23得票数 1
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我有这样的代码： ('bird', 'Psittaciformes', 24.0), ('mammal', 'Primates', np.nan),
('mammal'
浏览 3提问于2020-07-22得票数 0
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使用熊猫和openpyxl，我能够获得我需要复制的行(类型为"pandas.core.series.Series")，但我不知道如何将这些行复制到excel中。有什么想法吗？
浏览 1提问于2021-01-19得票数 0
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试图制定一个战略，但我被困在这里。我是个新手。有人能帮我解决这个问题吗。谢谢study(" RSI", overlay=false) ma = input(20,title="ma", type=input.integer)basis = ema(rsi,ma)
plot(rsi, transp=0, title="rsi line"
浏览 6提问于2020-12-30得票数 0
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我可能走错路了。我正在寻找大约100家英国医院的邮政编码。我有一个电子表格(all_all)在英国的医院/诊所/等的总数(14,000)和他们的地址和邮政编码。spine.info()
RangeIndex: 2818 entries, 0 to 2817index_col 2818 non-null float64
fyea
浏览 1提问于2019-12-09得票数 1
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因此，我有这样的代码来读取excel文件：DataFrame.groupby(["X", "Y"]).size()
print resres = DataFrame.groupby(["X", "Y"]).size()
返回来自X的项在文件
浏览 5提问于2017-07-14得票数 0
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熊猫series有两个密切相关的属性：Series.index和Series.index.values。编辑：
嗯。忽略这个问题--我不能重复我昨晚看到的s.index.values令人困惑的行为。
浏览 0提问于2013-12-30得票数 1
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3: '3-Month Bill Auction', 但是，在使用Series的情况下，正确的语法是什么？
浏览 1提问于2016-12-29得票数 0
pd.Series(np.random.randn(10), dtype=np.int32) 我想强制使用dtype，但是pandas会否决我的初始设置： Out[6]: 5 -0.4975087 -1.6413719 0.907795
dtype: float64 我知道我能做到： pd.Series(np.random.randn(10), dtype=np.int32).astype("int32") 但我的问题是
浏览 16提问于2021-07-15得票数 0
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但是，当我尝试对它进行编码时，我得到了错误： "Cannot call 'plot' with 'series'=series[bool].The argument should be of type: series[float]."
浏览 20提问于2021-09-22得票数 0
我理解用于pd.Series和用于pd.DataFrame，但使用map和apply用于pd.Series有什么区别？或者，这些应用于pd.Series时是可互换的吗？
例如，map使用dict，apply使用func，但实际上，它们看起来是一样的吗？两者都可以使用一个函数。
浏览 1提问于2020-09-01得票数 2
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我正在尝试将这两列按元素组合成一个新列，例如，第一行应该是：这是一个很大的数据集，所以一个更快的方法可以节省很多时间。
浏览 4提问于2020-07-19得票数 2
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它会显示它仍然是一个序列： debugInfo := "Close: " + close 给出错误： Cannot call 'operator +' with arguments (literal string, series
浏览 19提问于2021-01-15得票数 2
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pandas.Series object ，但它缺少to_excel函数。是否有更简单/更好的方法来完成此代码段第3行中的导出？首先为了简单的I/O将该系列转换为DataFrame感觉很笨拙：import pandas as pd
s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8
浏览 3提问于2014-04-29得票数 8
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我创建了一个虚拟pandas.Series对象，并查找了所有这些属性和方法。文档声明，除了pandas.array之外，所有这些都返回numpy.ndarray对象。pandas也是如此s = pd.Series(range(10))
s.ravel() # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
浏览 17提问于2022-05-12得票数 0
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我很难从"pandas.core.series.Series“中提取日期列。2004-08-242019-10-282019-10-302019-11-01pandas.Series.str.extract
浏览 3提问于2019-11-02得票数 1
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我想使用Python中的时间序列，因此，Pandas的series类非常完美，并且有很多有用的方法。ts = pandas.Seriesprint type(b)
现在，我发现a类和b类是不同的；b是一个pandas.core
浏览 5提问于2014-05-20得票数 3
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tmp是"pandas.core.series.Series“。
浏览 14提问于2020-03-25得票数 0
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