如何以编程方式检索pandas数据框架中的列数?我希望是这样的:

我在把我的数据帧从宽表转换成长表时遇到了一些麻烦。目前它看起来是这样的:现在我想把这个数据。帧转换成一个长数据。帧。就像这样:我已经看过并尝试过使用melt()和重塑()函数就像一些人在类似的问题中暗

假设我有一个带有一些nan的数据框架:我需要做的是将每个NaN替换为上面同一列中的第一个非NaN值。假定第一行永远不会包含NaN。对于前面的例子，结果是我可以一列一列地循环整个DataFrame，一个

我有一个熊猫数据框架，我想把它分为3个单独的集。我知道使用sklearn中的train_test_split。交叉验证，可以将数据分为两组(训练和测试)。然而，我无法找到将数据分成三组的任何解决方案。

怎样才能最有效地组织下列熊猫数据框架:data =变成一个像字母一样的字典[1:'a'， 2: 'b'， 3: 'c'， 4: 'd'， 5: 'e']?

我知道我可以实现这样一个均方根误差函数:如果这个rmse函数是在某个库中实现的，可能是在scipy或scikit-learn中，我在寻找什么?

是否有熊猫内置的方法来应用两个不同的聚合函数f1, f2到同一列df["返回"]，而不必多次调用agg() ?示例dataframe:语法上错误，但直觉上正确的做法是:显然，Python不允许重复键。

我使用SQLAlchemy，至少有三个实体:引擎，会话和连接，它们有执行方法，所以如果我想从表中选择所有记录，我可以这样做这甚至这个-结果是一样的。据我所知，如果有人使用引擎。执行它会创建连接，打开会

pandas drop_duplicate函数对于“唯一化”一个数据帧非常有用。我想删除在列的子集上重复的所有行。这可能吗?例如，我想删除与列A和C匹配的行，因此这应该删除行0和1。

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。