我有一个混合类型列的熊猫数据框架，我想应用sklearn的min_max_scaler到一些列。理想情况下，我希望在适当的地方进行这些转换，但还没有找到实现这些转换的方法。我写了下面的工作代码:我很好

我正在读取一个具有多个日期时间列的csv文件。我需要在读取文件时设置数据类型，但日期时间似乎是一个问题。例如:当run给出错误时:数据类型“datetime”不理解转换列后，通过pandas.to_d

今天，我非常惊讶地发现，当从数据文件读取数据时(例如)，熊猫能够识别值的类型:例如，可以这样检查:特别是整数、浮点数和字符串被正确识别。但是，我有一列的日期格式如下:2013-6-4。这些日期被识别为

我有一个场景，用户想要对Pandas DataFrame或Series对象应用几个过滤器。从本质上讲，我希望有效地将用户在运行时指定的一系列过滤(比较操作)链接在一起。The filters shou

我在运行测试时得到以下异常。我用Mockito来嘲讽。Mockito库中提到的提示并没有帮助。来自DomainTestFactory的测试代码。当我运行下面的测试时，我看到了异常。

我试图突出显示两个数据帧之间发生了什么变化。假设我有两个Python Pandas数据框架:我的目标是输出一个HTML表，它:标识已更改的行(可以是int, float, boolean，字符串)输出

我已经使用pandas操纵了一些数据，现在我想进行批量保存回数据库。这需要我将数据帧转换为一个元组数组，每个元组对应于数据帧的“行”。我的数据帧看起来像这样:我想把它转换成一个元组数组，就像:有什么建

是否有通过对象属性循环的胡子/把手的方式?所以,然后，我可以在模板引擎中做一些等价的事情吗?

我知道去掉一列要用df。Drop ('column name'， axis=1)。是否有一种方法可以使用数字索引而不是列名来删除列?

我想在熊猫数据框架的一个列中(优雅地)附加一个字符串到每个值的开始。我已经知道如何做到这一点，我目前正在使用:这似乎是一件非常不优雅的事情——你知道其他方法吗(可能也会将字符添加到列为0或NaN的行中