- 2025年05月31日
- 星期六
dawei
当我在pandas datafame上应用kurtosis函数时,我总是得到以下错误： AttributeError: Cannot access callable attribute ‘kurt’ of ‘DataFrameGroupBy’ objects, try using the ‘apply’ method 以下示例代码适用于所有其他统计函数(mean(),skew(),…),但
我需要计算pandas DataFrame中每个产品的activity_months数.到目前为止,这是我的数据和代码： from pandas import DataFramefrom datetime import datetimedata = [(product_a,08/31/2013),(product_b,08/31/2013),(product_c,0
我在RODBC中尝试过sqlSave(),但它的运行速度非常慢.有没有其他方法可以做到这一点？最佳答案你可以看一下包RMySQL.我正在使用它,它提供了一些方便的加载和从MySQL数据库读取数据.这就是说你可以使用的查询是有限的(例如HAVING不可能是IIRC).我不能说它超级快,
我有一个包含许多列的csv文件.使用大熊猫,我将这个csv文件读入数据框,并有一个datetime索引和五六个其他列. 其中一列是时间戳列表(下面是索引示例) CreateDate TimeStamps4/1/11 [Timestamp(2012-02-29 00:00:00), Timestamp(2012-03-31 00:00:00), Timestamp
我正在访问一个非常大的Pandas数据帧作为全局变量.通过 joblib并行访问此变量. 例如. df = db.query(select id, a_lot_of_data from table)def process(id): temp_df = df.loc[id] temp_df.apply(another_function)Parallel(n_jobs=8)
我有一个包含字符的数据帧 – 我想要一个布尔结果的行,告诉我该行的所有列是否具有相同的值. 例如,我有 df = [ a b c d0 C C C C 1 C C A A2 A A A A ] 我想要的结果是 0 True1 False2 True 我已经尝试了,但似乎
