这个问题在这里已经有了答案:Pandas:changedatatypeofSeriestoString(11个回答)关闭3年前.当我将csv文件读取到pandas数据框时，每列都会转换为自己的数据类型。我有一列已转换为对象。我想为此列执行字符串操作，例如拆分值和创建列表。但是这样的操作是不可能的，因为它的dtype是object。谁能告诉我如何将列的所有项目转换为字符串而不是对象？我尝试了几种方法，但都没有奏效。我使用了astype、str()、to_string等。a=lambdax:str(x).split(',')df['column'].apply(a)或df['column'
我是Pandas的新手，正在尝试使用date_range。我遇到了freq的各种好东西，例如BME和BMS，我希望能够快速查找正确的字符串得到我想要的。昨天我在文档的某个地方找到了一个格式很好的表格，但是表格的标题太迟钝了，我今天无法使用搜索再次找到它。什么值在Pandas'Freq'标签中是有效的？ 最佳答案 你可以找到它叫OffsetAliases:Anumberofstringaliasesaregiventousefulcommontimeseriesfrequencies.Wewillrefertothesealiases
我是Pandas的新手，正在尝试使用date_range。我遇到了freq的各种好东西，例如BME和BMS，我希望能够快速查找正确的字符串得到我想要的。昨天我在文档的某个地方找到了一个格式很好的表格，但是表格的标题太迟钝了，我今天无法使用搜索再次找到它。什么值在Pandas'Freq'标签中是有效的？ 最佳答案 你可以找到它叫OffsetAliases:Anumberofstringaliasesaregiventousefulcommontimeseriesfrequencies.Wewillrefertothesealiases
如何将DataFrame列表导出到一个Excel电子表格中？to_excel的文档状态:NotesIfpassinganexistingExcelWriterobject,thenthesheetwillbeaddedtotheexistingworkbook.ThiscanbeusedtosavedifferentDataFramestooneworkbookwriter=ExcelWriter('output.xlsx')df1.to_excel(writer,'sheet1')df2.to_excel(writer,'sheet2')writer.save()在此之后，我想我可以
如何将DataFrame列表导出到一个Excel电子表格中？to_excel的文档状态:NotesIfpassinganexistingExcelWriterobject,thenthesheetwillbeaddedtotheexistingworkbook.ThiscanbeusedtosavedifferentDataFramestooneworkbookwriter=ExcelWriter('output.xlsx')df1.to_excel(writer,'sheet1')df2.to_excel(writer,'sheet2')writer.save()在此之后，我想我可以
我有一个数据框:importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'foo.aa':[1,2.1,np.nan,4.7,5.6,6.8],'foo.fighters':[0,1,np.nan,0,0,0],'foo.bars':[0,0,0,0,0,1],'bar.baz':[5,5,6,5,5.6,6.8],'foo.fox':[2,4,1,0,0,5],'nas.foo':['NA',0,1,0,0,0],'foo.manchu':['NA',0,0,0,0,0],})我想在以foo.开头的列中选择值1。除了:之外，还有没有更好的方法来
我有一个数据框:importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'foo.aa':[1,2.1,np.nan,4.7,5.6,6.8],'foo.fighters':[0,1,np.nan,0,0,0],'foo.bars':[0,0,0,0,0,1],'bar.baz':[5,5,6,5,5.6,6.8],'foo.fox':[2,4,1,0,0,5],'nas.foo':['NA',0,1,0,0,0],'foo.manchu':['NA',0,0,0,0,0],})我想在以foo.开头的列中选择值1。除了:之外，还有没有更好的方法来
PandasDataFrame包含名为"date"的列，其中包含非唯一的datetime值。我可以使用以下方法对该框架中的行进行分组:data.groupby(data['date'])但是，这会按datetime值拆分数据。我想按存储在“日期”列中的年份对这些数据进行分组。Thispage展示了在时间戳用作索引的情况下如何按年份分组，这在我的情况下不正确。如何实现这种分组？ 最佳答案 我正在使用Pandas0.16.2。这在我的大型数据集上具有更好的性能:data.groupby(data.date.dt.year)使用dt选项并
PandasDataFrame包含名为"date"的列，其中包含非唯一的datetime值。我可以使用以下方法对该框架中的行进行分组:data.groupby(data['date'])但是，这会按datetime值拆分数据。我想按存储在“日期”列中的年份对这些数据进行分组。Thispage展示了在时间戳用作索引的情况下如何按年份分组，这在我的情况下不正确。如何实现这种分组？ 最佳答案 我正在使用Pandas0.16.2。这在我的大型数据集上具有更好的性能:data.groupby(data.date.dt.year)使用dt选项并
我处理具有两列mvv和count的数据框。+---+-----+|mvv|count|+---+-----+|1|5||2|9||3|3||4|1|我想获得两个包含mvv值和计数值的列表。类似的东西mvv=[1,2,3,4]count=[5,9,3,1]所以，我尝试了以下代码:第一行应该返回一个python行列表。我想查看第一个值:mvv_list=mvv_count_df.select('mvv').collect()firstvalue=mvv_list[0].getInt(0)但我收到第二行的错误消息:AttributeError:getInt 最佳答
