我有一个使用pythonpandas处理的大型电子表格文件(.xlsx)。碰巧我需要该大文件中两个选项卡(工作表)中的数据。其中一个选项卡有大量数据，另一个只有几个方形单元格。当我使用pd.read_excel()时在any工作表上，在我看来，整个文件都已加载(而不仅仅是我感兴趣的工作表)。因此，当我使用该方法两次(每张工作表一次)时，我实际上不得不忍受整个工作簿被读取两次(即使我们只使用指定的工作表)。如何仅使用pd.read_excel()加载特定工作表？ 最佳答案 试试pd.ExcelFile:xls=pd.ExcelFile
我有一个使用pythonpandas处理的大型电子表格文件(.xlsx)。碰巧我需要该大文件中两个选项卡(工作表)中的数据。其中一个选项卡有大量数据，另一个只有几个方形单元格。当我使用pd.read_excel()时在any工作表上，在我看来，整个文件都已加载(而不仅仅是我感兴趣的工作表)。因此，当我使用该方法两次(每张工作表一次)时，我实际上不得不忍受整个工作簿被读取两次(即使我们只使用指定的工作表)。如何仅使用pd.read_excel()加载特定工作表？ 最佳答案 试试pd.ExcelFile:xls=pd.ExcelFile
我正在尝试确定Pandas列中是否存在具有特定值的条目。我试图用ifxindf['id']来做到这一点。我认为这是可行的，但当我输入一个我知道不在df['id']中的列43中的值时，它仍然返回True。当我子集到仅包含与缺少的iddf[df['id']==43]匹配的条目的数据框时，显然其中没有条目。如何确定Pandas数据框中的列是否包含特定值，为什么我当前的方法不起作用？(仅供引用，当我将answer中的实现用于类似问题时，我遇到了同样的问题)。 最佳答案 Series的in检查值是否在索引中:In[11]:s=pd.Serie
我正在尝试确定Pandas列中是否存在具有特定值的条目。我试图用ifxindf['id']来做到这一点。我认为这是可行的，但当我输入一个我知道不在df['id']中的列43中的值时，它仍然返回True。当我子集到仅包含与缺少的iddf[df['id']==43]匹配的条目的数据框时，显然其中没有条目。如何确定Pandas数据框中的列是否包含特定值，为什么我当前的方法不起作用？(仅供引用，当我将answer中的实现用于类似问题时，我遇到了同样的问题)。 最佳答案 Series的in检查值是否在索引中:In[11]:s=pd.Serie
我在Pandas中使用boolean索引。问题是为什么声明:a[(a['some_column']==some_number)&(a['some_other_column']==some_other_number)]工作正常，而a[(a['some_column']==some_number)and(a['some_other_column']==some_other_number)]出错退出？例子:a=pd.DataFrame({'x':[1,1],'y':[10,20]})In:a[(a['x']==1)&(a['y']==10)]Out:xy0110In:a[(a['x']==1
我在Pandas中使用boolean索引。问题是为什么声明:a[(a['some_column']==some_number)&(a['some_other_column']==some_other_number)]工作正常，而a[(a['some_column']==some_number)and(a['some_other_column']==some_other_number)]出错退出？例子:a=pd.DataFrame({'x':[1,1],'y':[10,20]})In:a[(a['x']==1)&(a['y']==10)]Out:xy0110In:a[(a['x']==1
数据帧:c_os_family_ssc_os_major_isl_customer_id_i0Windows7904181Windows7904182Windows790418代码:printdfforname,groupindf.groupby('l_customer_id_i').agg(lambdax:','.join(x)):printnameprintgroup我正在尝试遍历聚合数据，但出现错误:ValueError:toomanyvaluestounpack@EdChum，这是预期的输出:c_os_family_ss\l_customer_id_i131572Windows
数据帧:c_os_family_ssc_os_major_isl_customer_id_i0Windows7904181Windows7904182Windows790418代码:printdfforname,groupindf.groupby('l_customer_id_i').agg(lambdax:','.join(x)):printnameprintgroup我正在尝试遍历聚合数据，但出现错误:ValueError:toomanyvaluestounpack@EdChum，这是预期的输出:c_os_family_ss\l_customer_id_i131572Windows
我想将一个带参数的函数应用于pythonpandas中的系列:x=my_series.apply(my_function,more_arguments_1)y=my_series.apply(my_function,more_arguments_2)...documentation描述了对apply方法的支持，但它不接受任何参数。是否有不同的方法可以接受参数？或者，我是否缺少一个简单的解决方法？更新(2017年10月):请注意，由于最初提出此问题，pandasapply()已更新以处理位置和关键字参数以及上面的文档链接现在反射(reflect)了这一点，并展示了如何包含任何一种类型的参
我想将一个带参数的函数应用于pythonpandas中的系列:x=my_series.apply(my_function,more_arguments_1)y=my_series.apply(my_function,more_arguments_2)...documentation描述了对apply方法的支持，但它不接受任何参数。是否有不同的方法可以接受参数？或者，我是否缺少一个简单的解决方法？更新(2017年10月):请注意，由于最初提出此问题，pandasapply()已更新以处理位置和关键字参数以及上面的文档链接现在反射(reflect)了这一点，并展示了如何包含任何一种类型的参
