我有一个具有2个索引级别的数据框架:我想把它变成这样:我怎样才能做到最好呢?我需要这样做是因为我想按照这里的指示聚合数据，但是如果我的列被用作索引，我就不能这样选择它们。

假设我有这样的熊猫数据框架:它看起来像:我想获得一个新的DataFrame与前2记录为每个id，像这样:我可以用编号记录在组后groupby:它看起来像:然后对于期望的输出:输出:但是有没有更有效/更

我有一个熊猫数据框架如下:我想通过["id"，"value"]来分组，并获得每个组的第一行:预期结果:我试着跟随，它只给出了DataFrame的第一行。任何关于这方面的帮助都是感激的。

我有一些问题与熊猫应用功能，当使用多个列与以下数据框架下面的函数当我试图应用这个函数与:我得到了错误信息:我不理解这条消息，我正确地定义了名称。如果在这个问题上有任何帮助，我将不胜感激更新谢谢你的帮助

我想在其中一列上使用正则表达式干净地过滤数据框架。举个例子:我想用正则表达式将行过滤为以f开头的行。第一:这不是很有用。然而，这将得到我的布尔索引:所以我可以通过以下方式进行限制:这让我人为地把一个组

我想测试一个抽象类。当然，我可以手动编写一个从该类继承的模拟。我可以使用mock框架(我使用Mockito)而不是手工制作我的mock吗?如何?

如何修改pandas中groupby操作的输出格式，以生成非常大的数字的科学计数法?我知道如何在python中进行字符串格式化，但当涉及到在这里应用它时，我不知所措。这抑制了科学符号，如果我转换为字符

我有一个带有列名的数据框架，我想找到包含某个字符串但不完全匹配的数据框架。我正在搜索列名中的“spike”，如“spike-2”，“嘿spike”，“spike- in”(“spike”部分总是连续的

我想通过对两个现有列应用一个函数来在pandas数据帧中创建一个新列。遵循这个答案，当我只需要一个列作为参数时，我已经能够创建一个新列:然而，当函数需要多个参数时，我不知道如何做同样的事情。例如，我如

我想找到所有的值在熊猫数据帧包含空白(任何任意数量)，并将这些值替换为nan。有什么想法可以改进吗?基本上我想把这个到这个:我已经设法用下面的代码做到这一点，但男人是丑陋的。它不是Pythonic的，