pandas.DataFrame.query() 方法在加载或绘图时，用于(预/后)筛选数据非常有用。它尤其适用于方法链。 我经常想要对一个 pandas.Series 应用相同的逻辑，例如在执行了像 df.value_counts 这样返回 pandas.Series 的方法之后。 示例 假...

我有一个长这样的Series：1999-03-31 SOLD_PRICE NaN 1999-06-30 SOLD_PRICE NaN 1999-09-30 SOLD_PRICE NaN 1999-12-31 SOLD_PRICE 3.00 2000-03-...

在Python中，一般来说，判断可哈希集合的成员资格最好使用set。我们知道这是因为哈希使用使得查找的复杂度为O(1)，而使用list或np.ndarray则为O(n)。 在Pandas中，我经常需要检查非常大的集合中的成员资格。我认为同样适用，即针对一个系列中的每个条目，检查其是否为set...

我经常使用Pandas的mask和where方法来更新系列值，以实现更清晰的逻辑条件。然而，对于相对性能关键的代码，我注意到与numpy.where相比存在显著的性能下降。 虽然我可以接受特定情况下的这种性能差异，但我想知道： 除了inplace / errors / try-cast参...

以下代码中的s是包含多个数组的pandas.Series对象。data = [[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[2,3,4],[3,4,5],[2,3,4], [3,4,5],[2,3,4],[3,4,5],[2,3,4],[3,4,5]] s = pd.Ser...

我有一个大数据集，需要将其转换为.csv格式，它由29列和1M+行组成。我发现随着数据框变得越来越大，向其中附加任何行都变得越来越耗时。我想知道是否有更快的方法来做到这一点，并共享代码中相关的片段。 欢迎提出任何建议。 df = DataFrame() for startID in rang...

我正在使用以下代码： import pandas as pdtest3 = pd.Series([1,2,3], index = ['a','b','c']) test3 = test3.reindex(index = ['f','g','z']) 原本一切顺利，test3的索引为'a' '...

我在打印从一到一百的质数时遇到了问题。 我无法弄清楚我的代码有什么问题。这是我写的代码; 它打印所有奇数而不是质数:for num in range(1, 101): for i in range(2, num): if num % i == 0: ...

我有一个数据框，其中大多数列都是varchar/object类型。列的长度差异很大，可以在3-1000+的范围内任意变化。现在，对于每一列，我想测量最大长度。 我知道如何计算列的最大长度。如果它是varchar，则： max(df.char_col.apply(len)) 如果它是数字...

以下代码将打印True，因为Series至少包含一个大于1的元素。然而，它似乎有点不符合Python的风格。如果想要返回True，当Series包含一个大于特定值的数字，是否有更符合Python风格的方法？ import pandas as pd s = pd.Series([0.5, 2...