如何使所有列中的因子数据框架的级别相同？
我有一个包含5个不同列的数据框： Test1 Test2 Test3 Test4 Test5 Sample1 PASS PASS FAIL WARN WARN Sample2 PASS PASS FAIL PASS WARN Sample3 PASS FAIL FAIL PASS WARN Sample4 PASS FAIL FAIL PASS WARN Sample5
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在大熊猫数据框中找到条纹
我有一个大熊猫数据框如下： 时间优胜者失败者 1 AB 0 2 CB 0 3 DB 1 4 EB 0 5 FA 0 6 GA 0 7 HA 0 8 IA 1 每行都是匹配结果。第一列是比赛的时间，第二列和第三列包含赢家/输家，第四列是匹配中的一个统计。 我想检测条纹 预期结果应如下所示： 时间优胜者失败者条纹 1
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如何填写（date-）data.frame中的空白？
我有一个带有日期列的data.frame。这些日期可能会发生多次，但也可以是零时间： 日期值 1 2013-01-01 5 2 2013-01-01 3 3 2013-01-03 3 4 2013-01-04 3 5 2013-01-04 1 6 2013 -01-06 1 如何填写这个数据框架中的日期间隔，所以我得到以下？ 日期值 1 20
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按年拆分数据
我有这样的数据： ID ATTRIBUTE START END 1 A 01-01-2000 15- 03-2010 1 B 05-11-2001 06-02-2002 2 B 01-02-2002 08-05-2008 2 B 01-06-2008 01-07- 2008 我现在想计算每年具有特定属性的不同ID的数量。 结果可能如下所示：
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Python大熊猫：读取Excel文件时如何指定数据类型？
我正在使用 pandas.read_excel（）函数将一个excel文件导入大熊猫数据框。 其中一列是表的主键：它是所有数字，但它作为文本存储（Excel单元格左上角的小绿色三角形证实了这一点）。 但是，当我将文件导入熊猫数据框时，列将作为浮点数导入。这意味着，例如，'0614'成为614. 导入列时是否有方法指定数据类型？我理解这是可能导入CSV文件，但找不到任何东西在 re
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蟒蛇，将大熊猫系列转换为大熊猫数据框的最佳方式
我有一个熊猫系列sf： 电子邮件 email1@email.com [1.0，0.0，0.0 ] email2@email.com [2.0，0.0，0.0] email3@email.com [1.0，0.0，0.0] email4@email.com [4.0，0.0，0.0] email5@email.com [1.0，0.0，3.0] email6@email.
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python pandas用数字替换数据帧中的字符串
有没有使用映射功能或更好地替换整个数据框中的值？ 我只知道如何执行系列映射。 p> 我想在'tesst'和'set'列中替换一个数字 的字符串，例如set = 1，test = 2 以下是我的数据集示例：（原始数据集非常大） ds_r 受访者品牌引擎国家意识感知_知道_3年龄tesst设置 0一个沃尔沃p毛1 0 1 23集集 1 b沃尔沃无毛0 0 1 45集集
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在R中的星期几重新排列因子水平
我在R中有以下data.frame： >每天 DoW持续时间 1星期五14.0000000000000 2星期一21.0000000000000 3星期六12.0000000000000 4星期四28.0000000000000 5星期二12.0000000000000 6星期三91.0000000000000 7星期日20.0000000000000
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Pandas DataFrame存储列表为字符串：如何转换回列表？
我有一个 n -by- m Pandas DataFrame df 定义如下。 （我知道这不是最好的方法，对于我在实际代码中要做的事情，这是有道理的，但是这个帖子的TMI是正确的，所以只要我说这个方法适用于我的特定情况。） >>> df = DataFrame（columns = ['col1']） >>> df.append（Series（[None]），ignore_index = Tr
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修改大R数据框时，内存不足
我有一个大的数据框架，大约有900MB的RAM。然后我试图修改它： dataframe [[17]] [37544] = 0 似乎使R使用超过3G ram和R抱怨“错误：不能分配大小3.0 Mb的向量”，（I我在一个32位机器上。） 我发现这样更好： dataframe [37544,17] = 0 但是R的占用仍然翻了一番，有一段时
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如何用Pandas DataFrame中的以前的值替换NaN？
假设我有一个DataFrame，一些 NaN s： >>>将大熊猫导入为pd >>> df = pd.DataFrame（[[1，2，3]，[4，无，无]，[无，无，9]]） >>> df 0 1 2 0 1 2 3 1 4 NaN NaN 2 NaN NaN 9 我需要做的是用第一个非 NaN NaN c>在上面的同一列中的值。假设第一行将永远不会
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如何拆分大熊猫数据框中的元组列？
我有一个大熊猫数据框（这只是一小部分） >>> dl $ b $通过测试y norm train len（y_train）len（y_test）\ 0 64.904368 116.151232 1645 549 1 70.852681 112.639876 1645 549 SVR RBF \ 0（35.652207342877873，22.95533537448393）
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为什么空数据帧失败is.null（）测试？
请原谅我，如果我的问题是相当基本的。 我通过 df
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如何将OpenDocument电子表格转换为大熊猫DataFrame？
Python图书馆大熊猫可以阅读Excel电子表格并将它们转换为 pandas.DataFrame 与 pandas.read_excel（file）命令。在引擎盖下，它使用 xlrd 库，其中不支持 ods文件。 ods文件是否有相当于 pandas.read_excel 的文件？如果没有，我如何为打开文档格式化的电子表格（ods文件）做同样的操作？ ODF由LibreOffice和Ope
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删除数据帧中任意行数的最后N行
我有一个数据框，我想删除最后N行。 如果我要删除5行，我目前使用以下命令，这在我看来是相当复杂的： df
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在系统R中加入两个或多个数据帧
我的问题是如何在系统R中加入两个或多个数据帧？ 例如： 我有两个数据框： 第一： xyz 1 3 2 4 2 4 5 7 3 5 6 8 第二： xyz 1 1 1 1 2 4 5 7 我需要这个： xyz 1 3 2 4 2 4 5 7 3 5 6 8 4 1 1 1 5 4
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对R中的数据帧中的每一行应用一个函数
可能重复： 如何将函数应用于R中的矩阵（或数据帧）的每一行， a> R - 如何使用df的每一行中的多个参数从每行数据帧上调用类似应用的函数 我想对数据框中的每一行应用一个函数，但是，R默认将其应用于每一列。如何强制它否则？ > a = as.data.frame（list（c（1,2,3），c（10,0,6）），header = T） > a c.1..2..3。 c
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累积和百分比列？
我有一个 DataFrame 这样： df ： fruit val1 val2 0 orange 15 3 1 apple 10 13 2芒果5 5 如何让熊猫给我累积的总和百分比列只有 val1 ？ 所需输出： df_with_cumsum ： fruit val1 val2 cum_sum cum_perc 0
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创建一个零填充的熊猫数据框架
$ p 我已经使用了： zero_data = np.zeros（shape =（len（data），len（feature_list））） d = pd.DataFrame（zero_data，columns = feature_list） 有更好的方法吗？ 解决方案 您可以尝试这样： d = pd.DataFrame（0， index = np
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如何检查熊猫中是否存在列
有没有办法检查Pandas DataFrame中是否存在列？ 假设我有以下DataFrame： >>>将大熊猫导入为pd >>>从随机导入randint >>>> df = pd.DataFrame（{'A'：xrange（10）中的x的[randint（1，9）]， 'B'：[randint（1，9）* 10 for x in xrange ）]， 'C'：[randint（1，
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