案例1 df_test=pd.DataFrame( data=[ ['a'], ['A','B','B'], range(1,3) ], index=['col'+str(i)foriinrange(1,4)] ).T.fillna(method='ffill').set_index(['col1','col2']) df_test筛选col1a且col2A的行 df_test_2=df_test.loc[('a','A')]pandas.core.frame.DataFrame 根据df_test_2的索引筛选df_test df_test.loc[df_test_2.index]Da...

df_test=pd.DataFrame(range(4),index=['index'+str(i)foriinrange(4)]) ser_test=pd.Series([1,3],index=['index'+str(i)foriin[1,3]]) df_test.drop(ser_test.index) df_test.loc[ser_test.index]

importre print( re.sub("‘|’","'",r"df_test.groupby(‘col1’)[‘col2’].diff().lt(0).groupby(level=0).all()") ) importre print( re.sub("‘|’","'",r"df_test.groupby(‘col1’)[‘col2’].diff().lt(0).groupby(level=0).all()") )

实验1 df_test检查col1是否会随col0的增大而减小 df_test=pd.DataFrame( data=[ range(10), range(10)[::-1] ], index=['col'+str(i)foriinrange(2)] ).T round(df_test['col0'].corr(df_test['col1']))(-1)计算相关系数 round(df_test.corrwith(df_test['col0']).loc['col1'])(-1)计算相关系数 df_test.eval（'col1<col1.shift()').iloc[1:].all...

您好，这是Bing。您的代码中有一个错误，导致您收到了TypeError:DataFrame.replace()gotanunexpectedkeywordargument'year'的异常信息。这个错误的原因是，您使用了DataFrame.replace()方法来替换年份，但是这个方法并不接受year这个参数。根据我的搜索结果¹，DataFrame.replace()方法的参数如下： to_replace:指定要替换的值，可以是字符串、正则表达式、列表、字典、Series、整数、浮点数或None。 value:指定要替换成的值，可以是标量、字典、列表、字符串、正则表达式或None。 inp...

Timestamp.year Series.dt.year Timestamp.replace

loc[索引.unique]避免筛选结果重复 df_desc.set_index( ['索引'] ).loc[ df_desc.query("时间差>100")['索引'].unique() ].reset_index().sort_values( ['索引','时间值'] )

df_test=pd.DataFrame( [1]+[0]4 ).T df_test筛选后四列均为0的行 df_test[ (df_test.iloc[:,1:]0).all(axis=1) ]

df_test=pd.DataFrame( data=np.array([ np.repeat(['class'+str(i+1)foriinrange(2)],10), list(range(10,0,-1))2, list(range(1,11))2 ]).T, columns=['class']+['x'+str(i+1)foriinrange(2)] )np.array强制内部元素格式统一 df_test[df_test.columns.drop(['class'])]=df_test[df_test.columns.drop(['class'])].astype('int32')...

importnumpyasnp importpandasaspd fromscipy.optimizeimportcurve_fit 定义函数,单个自变量 deffun_exp( X,k ): a,x,b=X Y=anp.exp(kx)+b returnY 读取数据 df_test=pd.DataFrame( [ [300,0,30,300], [300,10,30,100] ]) 提取自变量和因变量 X=df_test.iloc[:,:-1].values.T Y=df_test.iloc[:,-1].values X 拟合模型并输出参数 popt,pcov=curve_fit(f...