假设我有一个包含列a，b和c的数据框，我想按列b升序排序，并按列c降序排序，我该怎么做？

更新：到目前为止，表现最佳的算法是这个。 这个问题探讨了在实时时间序列数据中检测突然峰值的强大算法。 考虑以下示例数据： 这些数据的示例是以Matlab格式呈现的（但这个问题不是关于语言，而是关于算法）。 p = [1 1 1.1 1 0.9 1 1 1.1 1 0.9 1...

我有不同的数据框，需要根据日期列将它们合并在一起。如果只有两个数据框，我可以使用df1.merge(df2, on='date')，对于三个数据框，我可以使用df1.merge(df2.merge(df3, on='date'), on='date')，但是当涉及到多个数据框时，这种方法变得非...

我注意到，当在一个特定的数据集（矩阵）上使用One Hot编码，并将其作为学习算法的训练数据时，相对于使用原始矩阵本身作为训练数据，它能够显著提高预测准确性。这种性能提升是如何发生的呢？

energy.loc['Republic of Korea'] 我想将索引值从“Republic of Korea”更改为“South Korea”。但数据框太大了，无法更改每个索引值。我如何仅更改此单个值？

假设我有一个类似这样的数据框：a b 1 5 1 7 2 3 1 3 2 5 我想对 b 中当 a = 1 的值进行求和。例如，这将给我 5 + 7 + 3 = 15。在 Pandas 中如何实现？

我已经阅读了这个问题的答案，它们很有帮助，但我需要帮助。 我在R中有一个示例数据集，如下：x <- c(32,64,96,118,126,144,152.5,158) y <- c(99.5,104.8,108.5,100,86,64,35.3,15) 我希望拟合一份模型使得y...

我有以下数据框（真实数据框比这个大得多）:sale_user_id sale_product_id count 1 1 1 1 8 1 1 ...

我有以下数据框：data = pd.DataFrame({'user_id' : ['a1', 'a1', 'a1', 'a2','a2','a2','a3','a3','a3'], 'product_id' : ['p1','p1','p2','p1','p1','p1','p2','p2'...

我正开始学习 Pandas，并且正在尝试找到实现某些任务的最 Pythonic（或“Panda-thonic”）方法。 假设我们有一个包含列 A、B 和 C 的 DataFrame。 列 A 包含布尔值：每行的 A 值都是 true 或 false。 列 B 具有一些重要值，我们想要绘制...