我在pandas中有一个这样的数据框:column1column2[a,b,c]1[d,e,f]2[g,h,i]3预期输出:column1column2a1b1c1d2e2f2g3h3i3如何处理这些数据？ 最佳答案 DataFrame.explode自pandas>=0.25.0我们有explode为此的方法，它将列表扩展为每个元素的一行并重复其余列:df.explode('column1').reset_index(drop=True)输出column1column20a11b12c13d24e25f26g37h38i3自pan

我有一个巨大的DataFrame，其中一些列具有相同的名称。当我尝试选择一个存在两次的列时，(例如deldf['colname']或df2=df['colname'])出现错误.我能做什么？ 最佳答案 您可以通过索引寻址列:>>>df=pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]],columns=['a','a'])>>>dfaa012134256>>>df.iloc[:,0]011325或者你可以重命名列，比如>>>df.columns=['a','b']>>>dfab012134256

我有一个巨大的DataFrame，其中一些列具有相同的名称。当我尝试选择一个存在两次的列时，(例如deldf['colname']或df2=df['colname'])出现错误.我能做什么？ 最佳答案 您可以通过索引寻址列:>>>df=pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]],columns=['a','a'])>>>dfaa012134256>>>df.iloc[:,0]011325或者你可以重命名列，比如>>>df.columns=['a','b']>>>dfab012134256

我想要一个numpy数组的3列px[:,:,0]px[:,:,1]px[:,:,0]进入Pandas数据框。我应该使用吗？df=pd.DataFrame(px,columns=['R','G','B'])谢谢雨果 最佳答案 你需要先reshape你的数组，试试这个:px2=px.reshape((-1,3))df=pd.DataFrame({'R':px2[:,0],'G':px2[:,1],'B':px2[:,2]}) 关于python-如何将numpy数组转换为pandas数据框？，

我想要一个numpy数组的3列px[:,:,0]px[:,:,1]px[:,:,0]进入Pandas数据框。我应该使用吗？df=pd.DataFrame(px,columns=['R','G','B'])谢谢雨果 最佳答案 你需要先reshape你的数组，试试这个:px2=px.reshape((-1,3))df=pd.DataFrame({'R':px2[:,0],'G':px2[:,1],'B':px2[:,2]}) 关于python-如何将numpy数组转换为pandas数据框？，

我想弄清楚如何将3个月添加到Pandas数据框中的日期，同时保持日期格式，以便我可以使用它来查找范围。这是我试过的:#createdataframedf=pd.DataFrame([pd.Timestamp('20161011'),pd.Timestamp('20161101')],columns=['date'])#createafuturemonthperiodplus_month_period=3#calculatedate+futureperioddf['future_date']=plus_month_period.astype("timedelta64[M]")但是，我收到

我想弄清楚如何将3个月添加到Pandas数据框中的日期，同时保持日期格式，以便我可以使用它来查找范围。这是我试过的:#createdataframedf=pd.DataFrame([pd.Timestamp('20161011'),pd.Timestamp('20161101')],columns=['date'])#createafuturemonthperiodplus_month_period=3#calculatedate+futureperioddf['future_date']=plus_month_period.astype("timedelta64[M]")但是，我收到

我有一个多天的日内系列日志返回，我想将其缩减为每日ohlc。我可以做类似的事情hi=series.resample('B',how=lambdax:np.max(np.cumsum()))low=series.resample('B',how=lambdax:np.min(np.cumsum()))但在每次调用时计算cumsum似乎效率不高。有没有办法先计算cumsum，然后将“ohcl”应用于数据？1999-08-0912:30:00-04:00-0.0004861999-08-0912:31:00-04:00-0.0006061999-08-0912:32:00-04:00-0.0

我有一个多天的日内系列日志返回，我想将其缩减为每日ohlc。我可以做类似的事情hi=series.resample('B',how=lambdax:np.max(np.cumsum()))low=series.resample('B',how=lambdax:np.min(np.cumsum()))但在每次调用时计算cumsum似乎效率不高。有没有办法先计算cumsum，然后将“ohcl”应用于数据？1999-08-0912:30:00-04:00-0.0004861999-08-0912:31:00-04:00-0.0006061999-08-0912:32:00-04:00-0.0

给定一个数据框，如何找出所有只有0作为值的列？df01234567000010010111000111预期输出24000100 最佳答案 我只是将值与0进行比较并使用.all():>>>df=pd.DataFrame(np.random.randint(0,2,(2,8)))>>>df01234567000010010111000111>>>df==0012345670TrueTrueTrueFalseTrueTrueFalseTrue1FalseFalseTrueTrueTrueFalseFalseFalse>>>(df==0).