我想用一个或条件来过滤我的数据帧,以保持特定列的值超出范围[-0.25,0.25]的行。我尝试了:但我得到了错误:级数的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、.any()
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我从panda DataFrame文档开始:数据结构简介我希望在时间序列类型的计算中用值迭代地填充DataFrame。所以基本上,我想用列A、B和时间戳行初始化DataFrame,全部为0或全部为Na
我有一个熊猫DataFrame,其中包含一列字符串值。我需要根据部分字符串匹配来选择行。类似于这个成语:返回布尔值。我熟悉df[df['A']==“helloworld”]的语法,但似乎找不到一种方法
有人能解释一下这两种切片方法有什么不同吗?我看过医生了我看到了这些答案,但我仍然无法理解这三个答案有什么不同。对我来说,它们在很大程度上是可以互换的,因为它们处于较低的切片水平。例如,假设我们想获取一
我有一个20 x 4000的数据帧在Python中使用熊猫。其中两列分别命名为Year和quarter。我想创建一个名为period的变量,使Year = 2000, quarter= q2变为200
我有一个数据帧和一些列有NA值。我如何将这些NA值替换为零?
我有以下数据框架:我需要删除的行,其中line_race等于0。最有效的方法是什么?
我想从数据帧中删除一些列。我知道我们可以使用如下方法单独删除它们:但我希望用更少的命令来做到这一点。另外,我知道我可以像这样使用整数索引删除列:但我担心变量的相对位置可能会改变。考虑到R的强大功能,我
我有一个熊猫的数据框架,我想写一个CSV文件。我使用:并得到以下错误:有没有什么方法可以很容易地解决这个问题(即我的数据帧中有unicode字符)?是否有一种方法来写一个标签分隔文件,而不是一个CSV
我想删除这个数据帧中的行:a)在所有列中包含NAs。下面是我的示例数据帧。基本上,我想获得如下所示的数据帧。b)只在某些列中包含NAs,所以我也可以得到这个结果: