如何将熊猫数据帧转换为NumPy数组?DataFrame:给了我想把它转换成一个NumPy数组，像这样:另外，是否可以像这样保存dtype ?

假设我有一个df，它的列是" ID " " col_1 " " col_2 "我定义了一个函数:F = x, y: my_function_expression。现在我想应用f到df的两个列'col_

这可能是一个简单的问题，但我不知道该怎么做。假设有两个变量。我想从这个构建一个数据框架:这会产生一个错误:ValueError:如果使用所有标量值，则必须传递一个索引我也试过这个:这将给出相同的错误消

我想从目录中读取几个CSV文件到熊猫，并将它们连接到一个大的DataFrame。不过我还没弄明白。以下是我目前所掌握的:我想我在for循环中需要一些帮助?

我已经创建了一个熊猫数据框架得到了这个现在，我想给特定的单元格赋值，例如给C行和x列赋值。我希望得到这样的结果:下面的代码:但是df的内容没有改变。数据帧仍然只包含nan。有什么建议吗?

我有一个数据帧df，我使用几列从它到groupby:在上面的方式，我几乎得到表(数据帧)，我需要。缺少的是包含每个组中的行数的附加列。换句话说，我有均值，但我也想知道有多少数字被用来得到这些均值。例如

我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。

这似乎相当明显，但我似乎无法弄清楚如何将数据帧的索引转换为列?例如:To,

我如何才能实现SQL的IN和NOT IN的等价?我有一个所需值的列表。场景如下:我目前的做法如下:但这似乎是一个可怕的拼凑。有人能改进吗?

我有以下数据框架:DataFrame是从CSV文件中读取的。所有类型为1的行都在上面，然后是类型为2的行，然后是类型为3的行，等等。我想打乱DataFrame的行顺序，这样所有的类型都是混合的。可能的