如何使用PANDAS.READ_EXCEL()直接从Dropbox的API读取Excel文件？
我有兴趣将存储在Dropbox中的两个较小的Excel文件作为单独的版本进行比较。 使用files_download() method，特别是files_download() method，我获得了一个quests.Models.Response对象，但我在获取pandas.read_excel()来使用它时遇到了问题。 以下是代码片段： with open(resp.conte
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有没有办法从 pandas Read_CSV中提取数据类型转换功能？
我有以下数据帧，其中所有列都是对象类型。 我的目标是推断出每一列的真实类型并进行转换。 我已找到解决办法并将其另存为CSV，然后再次加载。 有什么方法可以使用Pandas Read_CSV类型转换功能而无需保存和加载文件？ {'A': {0: nan, 1: nan, 2: nan, 3: nan, 4: nan, 5:
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根据条件突出显示行
我有一个随机数据框，其中包含两列日期，我一直在尝试突出显示条件日期列表中存在开始日期的行。以下是我失败的尝试： import pandas as pd import numpy as np import datetime df = pd.DataFrame({"Start": pd.date_range("1-jan-2021", periods=10, freq="1H")}).ass
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如何在 pandas 中向下转换数字列？
如何优化数据帧内存占用并为数值列找到最优(最小)数据类型dtypes。例如： A B C D 0 1 1000000 1.1 1.111111 1 2 -1000000 2.1 2.111111 >>> df.dtypes A int64 B int64 C float64 D float64 预期
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如何从文本中提取表情符号，然后将其添加到新的专栏中？
我想知道如何从文本中提取所有表情符号，然后将它们添加到新的栏中，同时从原始文本中删除它们--如果这有意义的话。 例如，考虑以下数据： ID 文本 1 这是很好的💯 2 太爱你了😍❤️ 3 你让我难过！😥 这是我的预期输出： ID 文本 表情符号 1 这很好 💯 2 太爱你了 😍❤️ 3 你让我难过！ 😥 到目前为止，我已经尝试了this解决方案
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如何在SKLEAR决策树中显示特征名称？
我目前有一个决策树，将功能名称显示为X[index]，即X[0], X[1], X[2]等。 from sklearn import tree from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier dt = DecisionTreeClassifier() dt.fit(X_train, y_train) # plot tree plt.fi
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在多索引中排序日期(&Q)
鉴于此多索引数据帧， Units Import Export Date 01012019 01022019 02012019 02022019 03012019 03022019 01012019 01022019
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如何防止Groupby超越指数？
假设您有以下半MultiIndex object import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'c': { ('r', 'r1'): 1., ('r', 'r2'): 2., }, }) print(df) # c # r r1 1 # r2 2 让我们重点关注分层索引，即垂直索引。首
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函数在多索引 pandas 数据帧中的应用
这是我正在处理的DataFrame的示例： import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import zscore df = pd.DataFrame( index=pd.MultiIndex.from_tuples( [('Monday', '2019-11-04'),('Monday', '2019-
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解释多索引日期时间
我有以下代码： import pandas as pd from pandas import DataFrame as df import matplotlib from pandas_datareader import data as web import matplotlib.pyplot as plt import datetime import warnings warnings.f
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根据Pandas中两个多索引列的条件赋值
目标是根据列(A和B)的条件创建一个新的多索引列(stat) A的条件 CONDITION_A='n'if A
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选择数据帧
我的数据帧如下： Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des 0 2020 0.39 0.28 0.10 0.08 0.07 0.18 -0.10 -0.05 -0.05 0.07
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将多索引DF的行转置为列
我有一个如下所示的df： pid time id vid id1 vis_id1 pid1 t_0 vis_id1 pid2 t_1 id2 vis_id2 pid1 t_3
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如何在多个层次上对多索引数据帧进行重新索引？
我当前有以下聚合的数据帧，并且我有一个多索引，如下所示： Date Country_Band Value Decimal May 2021 Non-US 2-14 0.11 US 2-14 0.22 1
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Python-Pandas-将特定函数应用于给定级别-多索引数据框架
我有一个多索引DataFrame，并且我希望仅对分配给我的一个级别的向量应用一些计算。 使用以下代码： import pandas as pd import datetime ticker_date = [('US',datetime.date.today()-datetime.timedelta(3)), ('US',datetime.date.today()-datetime.ti
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多索引数据帧删除每个组具有最大值的行
我有一个多索引数据帧，如下所示： PID Fid x y A 1 2 3 2 6 1 3 4 6 B 1 3 5 2 2 4 3 5 7 我想删除每个患者具有最高x值(P
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如何将多索引行追加到空的 pandas 数据帧
我想做这样的事情： df = pd.DataFrame() for row_ind1 in range(3): for row_ind2 in range(3:6): for col in range(6:9): entry = row_ind1 * row_ind2 * col df.loc[[row_ind1, ro
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如何在Ploly中将多指标数据框绘制为堆叠条形图
我有一个下面的数据帧，它将被进一步处理以创建数据透视表。现在，我正在尝试在Ploly中绘制多指标透视表数据。但在PLOTLY中，不知何故它没有采用这些值并显示错误。 我需要在x轴上绘制类别‘Development’和‘Developing’，并绘制与这些类别相关的数据。关联的“员工”数据应绘制在每个类别中。‘Y轴必须是’gdp‘，堆栈条必须是’cond_cat‘。下面是供参考的代码。 示例
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Pandas DataFrame中删除列级的方法链接解决方案
我在重塑和查询我在 pandas DataFrames中的数据时使用的是Lot of方法链。有时会为in索引(行)和列创建额外的和不必要的级别。如果是，例如在索引(行轴)上，可以使用DataFrame.reset_index()： 轻松解决 df.query('some query') .apply(cool_func) .reset_index('unwanted_index_l
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获取多索引中某个级别的最后一个元素
我有一个以下格式的数据帧： a b x 1 1 31 1 2 1 1 3 42 1 4 423 1 5 42 1 6 3 1 7 44 1 8 65437 1 9 73 2 1 5656 2 2 7 2 3 5 2 4 5 2 5 34 a和b是索引，x是值。 我
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