如何使用PANDAS.READ_EXCEL()直接从Dropbox的API读取Excel文件?

问题描述我有兴趣将存储在Dropbox中的两个较小的Excel文件作为单独的版本进行比较。使用files_download()method,特别是files_download()method,我获得了一个quests.Models.Response对象,但我在获取pandas.r

发布:2023-01-03 标签:pythonpandasdropbox-api


有没有办法从 pandas Read_CSV中提取数据类型转换功能?

问题描述我有以下数据帧,其中所有列都是对象类型。我的目标是推断出每一列的真实类型并进行转换。我已找到解决办法并将其另存为CSV,然后再次加载。有什么方法可以使用PandasRead_CSV类型转换功能而无需保存和加载文件?{'A':{0:nan,1:nan,2:nan,3:nan

发布:2023-01-03 标签:type-inferencepandaspython-3.xdataframe


根据条件突出显示行

问题描述我有一个随机数据框,其中包含两列日期,我一直在尝试突出显示条件日期列表中存在开始日期的行。以下是我失败的尝试:importpandasaspdimportnumpyasnpimportdatetimedf=pd.DataFrame({"Start":pd.date_ran

发布:2023-01-03 标签:pandasconditional-formattingxlsxwriterpandas-styles


如何在 pandas 中向下转换数字列?

问题描述如何优化数据帧内存占用并为数值列找到最优(最小)数据类型dtypes。例如:ABCD0110000001.11.11111112-10000002.12.111111>>>df.dtypesAint64Bint64Cfloat64Dfloat64预期结果:>>>df.dt

发布:2023-01-03 标签:pythonpandasnumericdataframedtype


如何在SKLEAR决策树中显示特征名称?

问题描述我目前有一个决策树,将功能名称显示为X[index],即X[0],X[1],X[2]等。fromsklearnimporttreefromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierdt=DecisionTreeClassifier()

发布:2023-01-03 标签:pythonscikit-learnmachine-learningpandasdecision-tree


在多索引中排序日期(&Q)

问题描述鉴于此多索引数据帧,UnitsImportExportDate010120190102201902012019020220190301201903022019010120190102201902012019020220190301201903022019Period043

发布:2023-01-03 标签:pythonpandasmulti-index


如何防止Groupby超越指数?

问题描述假设您有以下半MultiIndexobjectimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'c':{('r','r1'):1.,('r','r2'):2.,},})print(df)#c#rr11#r22让我们重点关注分层索引,即垂直索引。首先,请注

发布:2023-01-03 标签:pythonpandasmulti-index


函数在多索引 pandas 数据帧中的应用

问题描述这是我正在处理的DataFrame的示例:importpandasaspdimportnumpyasnpfromscipy.statsimportzscoredf=pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_tuples([('Monday

发布:2023-01-03 标签:pythonpandasdataframescipymulti-index


解释多索引日期时间

问题描述我有以下代码:importpandasaspdfrompandasimportDataFrameasdfimportmatplotlibfrompandas_datareaderimportdataaswebimportmatplotlib.pyplotaspltimpo

发布:2023-01-03 标签:pythondatetimepandasmulti-index


根据Pandas中两个多索引列的条件赋值

问题描述目标是根据列(A和B)的条件创建一个新的多索引列(stat)A的条件CONDITION_A='n'ifA<0else'p'和B的条件CONDITION_B='l'ifA<0else'g'目前的思路是将条件A和B分开分析,结合分析得到如下所示的stat列,最后追加回主数据框

发布:2023-01-03 标签:pythonpandasmulti-index