赏金将在 6 天后到期。 此问题的答案有资格获得+50声望赏金。 JLev想引起对这个问题的更多关注。 我有一个 dataframe 保存到一个泡菜（还有一堆其他的东西，作为字典）。 使用 pandas 版本 1.1.5 时保存。 我正在尝试使用 1.0.1 版本打开它，但出现以下错误 有没有办 ...
我有一个 Pandas dataframe 有很多列看起来像 p_d_d_c0, p_d_d_c1, ... p_d_d_g1, p_d_d_g2, ...。 所有这些与正则表达式确认的列都需要被选中，并且它们的数据类型需要从 object 更改为 float。 特别是，列看起来像 p_d_d_c ...
所以我得到了意想不到的结果 - 我的合并包括 1 个表中的 2 列，另一个表中的 3 列，它们之间有一个公共列。 合并返回预期的 3 列数据结构，但仅返回来自合并一侧的结果（基本上是数据一侧的副本），因此除非我进行外连接，否则一个字段没有值。 如果我进行内部连接，我不会得到任何值——即使我可以清楚地 ...
在创建具有None值的 Pandas DataFrame 时，它们将转换为NaN ： 如果我按索引将值设置为None也是一样的： 但是，如果我进行替换，就会开始发生奇怪的事情： 这里发生了什么？ ...
从扩展类型转换时，例如pd.Int32Dtype() ，我得到TypeError: data type not understood pd.Int32Dtype() 。 例子： num_col_with_nan = num_col_with_nan.astype(pd.Int32Dtype()).a ...
我有一个数据框df ，其值为： 我正在尝试创建一个新的MonthIdx列： 但我收到错误： 以下是所需的输出： ...
我有一个数据框 df 为： 我正在尝试以下操作： 我收到以下警告： 执行上述操作的正确方法是什么？ ...
我已经开始在 Pandas 1.0.1 中使用 StringDtype 我知道它被认为是实验性的，但是在包含 NaN 的字符串类型的列上使用替换时我遇到了一个问题。 例如： 以上结果为： 这可能是一个错误还是我做错了什么？ ...
我正在尝试这个例子Converting to Markdown 。 没有print()函数，表格降价无法正确格式化。 >>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [1, 2, 3]}, index=['a', 'a', 'b']) > ...
默认情况下， pandas.read_csv()将使用 dtype 对象读取字符串列。 从 pandas 1.0 开始，可以将其作为字符串 dtype 读取。 我正在阅读一个 CSV，其中大多数列都是字符串。 我可以告诉熊猫（尝试）在默认情况下将所有非数字列读取为字符串而不是对象数据类型吗？ 编码 ...