我有这样的<code>pandas_dataframe</code>。
<pre><code>df=pd.DataFrame({'name':['A','A','B','
我想为每个唯一值获取虚拟变量。想法是将数据框变成多标签目标。我该怎么办？
<strong>数据：</s
我有一个看起来像这样的数据框
<pre><code>pd.DataFrame({'A': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4&#
是否有一种方法可以对数据框具有多级列索引的列进行分组？
例如，如果我们具有以下数据框：</p
我正在尝试从以下数据集中获取下载量最高的前2个应用，这是我正在使用的数据集
<pre><code>import panda
每次text_y列中的值更改时，我都需要遍历数据帧的行，并将单个列bounding_box_y旋转为8列。
原始数据
我正在为Coursera上的熊猫做入门课程。代码的第一行是包含天气数据（最高和最低温度，分别标记为TMAX
我有一个看起来像这样的Pandas数据框：
<pre><code>| PLAYER | DATE | SCORE | GAME |
|---------|------------|-----
我有一个大数据集[time，lat，lon]。我想针对网格中的每个点针对时间对变量进行回归，但是使用for循环
下面的代码是扫描文件夹中的所有markdown文件，并在2个单独的列表中收集文件名和修改日期。之后，我
我只想从聚合数据框中选择几列，而不是数据框中的整个列。
<pre><code>import pandas as pd
df = pd.DataFrame(da
我有下表：
<pre><code> Hora_Retiro count_uses
0 00:00:18 1
1 00:00:34 1
2 0
我有以下DF：
<pre><code> value name
A Steven
A Steven
A Ron
B
因此，我有一个通过终端导入的csv，其中包含：
<ul>
<li> RIVER_ID（整个水域的唯一河流ID）</li>
<li> FEATU
考虑按列分组的数据框。
<pre><code>example = pandas.DataFrame({
'A': numpy.arange(100) // 10,
'B':
示例df：
<pre><code>df = pd.DataFrame({
'group': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 
我有一个看起来像这样的数据框
<pre><code>pd.DataFrame({'A': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4&#
这是我的JSON文档中的示例JSON对象：
<pre><code>[{
"_id": "COVERAGE_0025",
"coverageName": "wi
我将我的数据框分组如下：
<pre><code>grouped=df.groupby(['cohort_month','cohor_index'])
</code></pre>
我有一个大的数据集（40M +）行，我的代码需要很长时间才能执行。它仅在一个CPU上运行。有什么方法可
