20150229这个时间点不存在，所以想换成20150228，都是int类型，
也太奇怪了吧
dataframe 筛选替换后，还是能查出来原来的数
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BryceRui 2021-02-04 17:59关注因为是df2改了 然后你是通过df查找的 所以还是能找到
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- 2021-02-04 17:52回答 1 已采纳 因为是df2改了 然后你是通过df查找的 所以还是能找到
- 2021-04-22 14:19回答 2 已采纳 看看这个：https://blog.csdn.net/lzw2016/article/details/80472649
- 2021-05-19 11:47回答 1 已采纳 方法1:data2.loc[data2['本月费用'] < 0 ,'本月费用'] = 0 方法2: data2['本月费用'] = [0 if i <0 else i for i in
- 2020-12-11 10:05weixin_39939904的博客 通过IIUC,您可以创建布尔掩码,并将值通过...最后用-填充来自另一个DataFrame的值-mask或where,并通过〜反转掩码：mask = df_1.astype(str) == '-'print (mask)A B C0 False False False1 True False False2 False Fa...
- 2021-05-14 15:44回答 3 已采纳 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame([47601, 2171, 79059, 10236, 4240, -5545,
- 2021-04-22 17:07回答 2 已采纳 Severity列是字符串类型，IR Status列却未必是。建议题主像下面的代码一样查看一下df.dtypes，确定IR Status列的类型。 >>> import pand
- 2021-04-16 16:30回答 1 已采纳 试试, 这个问题之前不是提过吗, data[data['data'].str[:4]=='2017']
- 2021-10-03 13:43若芷兰的博客 日常的数据分析中，经常遇到需要根据各种不同的条件从数据集中筛选相应的数据记录，再进行提取、分析、替换、修改等操作。因此，筛选是数据分析中使用频率很高的功能。一般而言，通常是使用for循环在数据中进行筛选...
- 2021-02-04 11:39回答 2 已采纳 我费劲给你写了朋友，采纳给我不过分把？ import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[4,np
- 2021-01-19 18:33回答 2 已采纳 import pandas as pd import numpy d={ 'name':['a','n','c','d','e','f'], # 'Gender':['male','
- 2021-06-28 11:17回答 2 已采纳 1,将参与运算的列数据转换一下数据格式即可，如df['x].astype(float) 2.先将数据日期转成str类型，再用to_datetime函数转换。 import pandas as p
- 2024-01-09 10:28'Steven的博客 inplace: 默认False，即筛选后的数据存为副本，True表示直接在原数据上更改、axis: 默认axis=0，0为按行删除，1为按列删除。thresh: int，保留含有int个非nan值的行。现在要删除所有包含NaN的行，相当于参数全部默认...
- 2022-03-08 16:04回答 3 已采纳 如果要写入原文件， 那要先记录对应的单元格位置到一个列表中， 进行分析后再用openpyxl 或者xlwt 库写入excel ， 如果是不用写入原文件，那把过程数据添加到一个df 中， 最后用to_e
- 2020-12-06 04:25weixin_39929254的博客 我正在尝试根据条件选择更新my_df,如：my_df[my_df['group'] == 'A']['rank'].fillna('A+')但是,这不是持久性……例如：my_df...解决方法:创建布尔掩码并分配给筛选的列级别：my_df = pd.DataFrame({'group':list('A...
- 2022-08-03 16:39paper more and more的博客 多值替换为同一值
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