我正在寻找一个函数，它将两个列表作为输入，并返回Pearson相关性，以及相关性的重要性。

我的数据可以有多个事件在一个给定的日期或没有事件在一个日期。我把这些事件，按日期计数，然后画出来。然而，当我绘制它们时，我的两个级数并不总是匹配的。在上面的代码中，idx变成了一个范围，比如说30个日

我有一组数据，我想比较哪条线最能描述它(不同阶的多项式，指数或对数)。我使用Python和Numpy和多项式拟合有一个函数polyfit()。但我没有发现这样的函数的指数和对数拟合。有吗?或者如何解决

我通过两列的值过滤数据帧中的行。出于某种原因，OR操作符的行为和我期望的AND操作符的行为一样，反之亦然。我的测试代码:结果是:可以看到，AND操作符删除了其中至少有一个值等于-1的每一行。另一方面，

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

使用标准的Python数组，我可以执行以下操作:然而，我不能在numpy中做同样的事情。例如:我还研究了vstack，但当我在一个空数组上使用vstack时，我得到:那么我怎么做追加一个新行到一个空数

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?