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本来我以为这是个很简单的需求。但上网查了之后发现中文网页里回答互相复制粘贴，而且竟然没有一个回答的代码是不报错的。可笑的是有的网站搬运了外文网站上的代码，但那些代码是人家没写正确上网问的（被搬运水平气笑）。于是上了外文的网站，在一个极其长的帖子了读了很多的对于错误答案的讨论后找到了这个问题的正确解决方式。于是记下希望能为以后遇到这个需求的人节省时间。 需求：假设已有一个工作簿test, 里面已经包含两个工作表x1和x2，现在需要追加两个工作表x3和x4。但直接用to_exce...
放上有用的链接 https://blog.csdn.net/suzyu12345/article/details/69029106 FacetGrid 初始化一个以time为列，smoker为行的facet，即接下来的图不同的列为不同的time，不同的行为不同的smoker >>> import seaborn as sns; sns.set(style="ticks", color_codes=True) >>> tips = sns.load_dataset("tips"... (3回应)
举个栗子，dataframe A为 A key 0 A0 K0 1 A1 K1 2 A2 K2 3 A3 K3 4 A4 K4 5 A5 K5 dataframe B为 B key 0 B0 K0 1 B1 K2 2 B2 K1 要想根据key值，一一对应地合并dataframe，怎么办呢，用循环显然太慢了，因此提出 join 的方法 先把A的key设置为index，再把B的key设置为index，然后join，再把得到的dataframe...
axis=1，横向的情况。 由于concat的两个dataframe的index不一致。 比如在将训练集和测试集合并起来处理特征的时候，index是训练集的index，0-890，到测试集的index，0-399，所以合并起来的index就是 0-890-0-399。而如果上一步计算出的另一个需要合并的dataframe的index是从0-1290，则可能会报错。 另外，在列取名时也要注意，不要有重复名字的列。
数据的数值转换有两种方式： 1. factorize API： pandas.factorize(values, sort=False, order=None, na_sentinel=-1, size_hint=None) 将对象编码为枚举类型或分类变量。 输入参数： values: 一维数据序列 sort: 为数据加标签的时候需不需要保持原有数据的大小关系，默认False na_sentinel: 对于没有找到数据的赋予的标签，默认-1 返回： labels和unique...
问题1、模仿堆栈先进先出 想要用pandas模仿堆栈先进先出，发现DataFrame.pop只有针对列操作，没有针对行的操作。查遍stackoverflow和网络文章，总结出下面方法。 方法1： #复制第一行 first_row=df.iloc［0］;#只保留去掉第一行的剩下所有行 df=df.iloc［1:］; #重新计算索引，参数选项表示写入原对象的空间 df.reset_index(drop=True,inplace=True); 方法2： #复制第一行 first_...
1.更新pip：python -m pip install -U pip 2.安装pandas：pip install pandas 这两步都是在cmd里做。重新打开idle就可以import pandas了。
windows平台可用pip或easy_install pip install pandas Linux平台可用 sudo apt-get install python-pandas
python的大数据模块pandas完全安装完毕后还依赖于 • NumPy: 1.6.1 or higher • python-dateutil 1.5 • pytz 这三个模块也许要安装。 可选择依赖有(可以根据需要安装) • SciPy: miscellaneous statistical functions • PyTables: necessary ...
git clone git://github.com/pydata/pandas.git cd pandas python setup.py install