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내 함수는 데이터 프레임을 인수로 사용하여 웹 사이트의 집 광고를 나타냅니다. 나는 방의 수로 아파트를 세고 사전으로 변환하고 싶은 시리즈를 받는다. 내 rooms counter은 to_dict()을 적용한 후에도 시리즈처럼 보입니다. collections와 함께 시도했지만 동일합니다. def most_common_room_number(dane):

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은 행

하여 팬더 dataframe 행을 음모를 꾸미고 나는 다음 dataframe 있습니다 나는 각 행에 대해 파이 차트를 생성 할 , 건 내가, 내가 차트 순서에 문제가 오전입니다 각각의 차트에 5,5라고하는 무화과가 있어야하고 내 데이터 프레임의 모든 행은 제목으로 색인이있는 내 서브 플로트의 줄이 될 것입니다. 은 많은 조합을 시도하고 pyploy.subp

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경로 입력 용 판다 플롯 함수 호출

파일 경로가 .wav 인 팬더 데이터 프레임이 있습니다. 팬더 DataFrame.plot() 함수를 사용하여 참조 된 데이터를 플롯 할 수 있습니까? 예 : 일반적인 사용 : 내가 할 노력하고있어 df.plot() : df.plot(df.path_to_data)을 ??? 나는 apply과 lambda의 조합이 트릭을 할 것으로 생각하지만,이 도구에 익숙하지

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팬더 데이터 프레임의 같은 열에있는 다른 모든 값 중에서 열 값을 확인하는 방법은 무엇입니까?

나는 3 개의 열을 가지고있는 팬더 데이터 프레임을 가지고있다. 일반적으로 대출 유형에는 5 개의 값이 있습니다. Conso, Immo, Pro, Autre, Tous라고합시다. 이 데이터 프레임에는 대출 유형 'Immo'만 포함됩니다. (처음에는 대출 유형이 무엇인지 알지 못합니다.) 이 대출 유형 중 대출 유형이 무엇인지 확인하려면 어떻게해야합니까? C

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Python : 'python'엔진으로 불량 행을 건너 뛰는 방법 팬

아파치 로그 파일을 구문 분석하고 추가 조사를 위해 팬더 데이터 프레임에 저장하고 있습니다. 그러나 로그 파일에 나는 나쁜 회선이 있고 그래서 다음과 같은 오류가 발생합니다 ValueError: Expected 11 fields in line 4320, saw 27 이 문제를 극복하기 위해 파일을 읽는 동안 나는 error_bad_lines = False

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for pandas for loop for pandas

내 데이터 프레임 열 'which_AOI'(0-9 범위)의 관심 영역을 계산하고 싶습니다. 나는 하나의 '그림'이 완료되고 다음이 시작될 때 알려주는 변수 '마커'(0 - x에 이르기까지)에 따라 데이터 프레임에 결과가 추가 된 새로운 컬럼을 원합니다 (하나의 마커는 가변 길이의 행). 이것은 지금까지 내 코드입니다. 그러나 출력이 없어지지 않고 계속 실행

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팬더 : int 값을 기반으로 연도 변경

다른 열의 숫자를 기준으로 한 열에서 연도를 뺍니다. 이 무슨 뜻입니다 : base_date amount_years 0 2006-09-01 2 1 2007-04-01 4 결과는 다음과 같습니다 base_date amount_years 0 2008-09-01 2 1 20011-04-01 4 파이썬에이를 수있는 방법이 있나요?

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Numpy matrix to Pandas DataFrame

나는 사용자 정의 항목 행렬을 가지고 있는데, 각 행은 사용자에 해당하고 각 열은 항목에 해당합니다. 나는 DataFrame 생성하려면 다음 코드를 사용 user item rating 0 1 1907 4.0 1 1 1028 5.0 2 1 608 4.0 3 1 2692 4.0 4 1 1193 5.0 : 다음과 같이 나는 것과 같

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팬셀에서 Excell 셀 배경색 가져 오기 read_excel?

배경색이있는 셀이있는 Excel 파일이 있습니다. 그 파일을 팬더에 read_excel으로 읽었습니다. 세포의 배경색을 얻을 수있는 방법이 있습니까?

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팬더에서 Bokeh datetime 사용

팬더를 사용하지 않고 Bokeh 차트에서 x 축을 만들 수 있습니까? Python datetime 모듈을 가져 와서 xaxis를 만들 수 있습니까? 이 같은 import pandas as pd from bokeh.plotting import figure, output_file, show from bokeh.sampledata.stocks import A