今天在处理一些数据时发现在使用dataframe.max()或是sum()会出现返回**Series([], dtype: float64)**，但是如果参考网上的示例构造一个df却能正常使用，请教一下大家，搜索了很多没找到结果，本人对dataframe还不是很了解
相关内容如下：
采用示例测试正常
关于dataframe.max()出现Series([], dtype: float64)
采用示例测试正常
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- ALGORITHM LOL 2022-08-29 08:45关注
找到问题了，dataframe数据类型是object，要先进行类型转换
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- 2022-08-29 08:22回答 1 已采纳 找到问题了，dataframe数据类型是object，要先进行类型转换
- 2021-08-31 19:52
Python_pandas关于UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index.的问题
python
数据库
有问必答
回答 2 已采纳 主要是由于使用布尔数组的键会引起含糊不明确，出现了使用警告信息，虽然不影响计算结果，但是不建议这样使用，应该将布尔过滤条件写成一个mask取值：参考代码： import pandas as pd df - 2020-06-07 21:27回答 1 已采纳 ``` for i in range(0,df.shape[0]): #df[i]就是其中的某一行，你可以想怎么输出就怎么输出 ```
- 2020-12-12 22:42weixin_39905226的博客 DataFrame.max(self,axis=None,skipna=None,level=None,numeric_only=None,**kwargs)[source]返回所请求轴的最大值。如果您想要最大的索引，请使用idxmax。这相当于该numpy.ndarray方法argmax。参数：axis：{index ...
- 2020-05-22 10:07回答 2 已采纳 设置因为你的两个Series的index不同，会使用fill_value 参数，这个参数是float类型的，所以都会转化为float类型的数据在相加，结果也是float类型。 如果你想得到整形的数据
- 2018-04-08 05:18回答 1 已采纳 This library uses functional options. dataframe.ReadCSV takes any number of dataframe.LoadOption,
- 2021-04-22 07:52回答 1 已采纳 数据看起来是日期，但在dataframe中还不是，转换下数据格式，可用pd. to_datetime()
- 2021-05-09 12:02Gaafung的博客 官方网址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.aggregate.html 目的 该篇文章主要线路为探索agg的基本用法，以及对应有哪些适用场景，最后做一个...DataFrame.aggregate(func=None, axi
- 2023-01-21 19:33回答 3 已采纳 你可以参考下这篇文章：一个DataFrame赋值的诡异报错 A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try
- 2019-09-26 17:43回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/lanyuxuan100/article/details/78797162
- 2021-11-25 06:41回答 1 已采纳 df1.loc[:,'data_index'] = df1.index 这个loc里对列取值的时候 一般 [] 括起来 df1.loc[:,['data_index']] = df1.index
- 2024-01-19 14:33数象限的博客 df.dtypes.to_frame() 0 分类 category 整数 int64 浮点数 float64 布尔 bool object object 例1-2、尝试进行统计描述，所有参数保持默认，看一下结果，注意！布尔值默认被排除了。 df.describe() 整数 浮点数 ...
- 2021-08-06 00:01回答 2 已采纳 1.用df.列名或者df[列名]是pandas中基本操作，用于获取df中某列的值及其索引， 是一个pandas的series对象。便于对其进行后续操作，比如可使用mean(),std(),apply（
- 2020-12-01 20:58goongoup的博客 df.numeric.describe() count 3.0 mean 2.0 std 1.0 min 1.0 25% 1.5 50% 2.0 75% 2.5 max 3.0 Name: numeric, dtype: float64 在DataFrame描述中仅包含数字列。 df.describe(include=[np.number]) numeric count ...
- 2019-05-22 23:35不会编程的汪的博客 python数据处理小记简介：1、DataFram定义：2、DataFrame的append3、DataFrame去除列或行 简介： 目前从事数据版块的工作，基本就是数仓、ETL、BI这一块。学习了一个python机器学习课程，在此记下学习过程中遇到的坑...
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