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모든 데이터 프레임 문자 열을 인자로 변환 다양한 유형의 열이 있는 (기존) 데이터 프레임을 고려할 때, 다른 유형의 열에 영향을 주지 않고 모든 문자 열을 인자로 변환하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까? 여기 예가 있어요.data.frame: df

날짜에서 연도를 추출합니다. df['year'] = df['date'].연도가 작동하지 않습니다. 다음을 통해 데이터 프레임을 가져옵니다.read_csv, 하지만 어떤 이유에서인지 연식에서 연도나 월을 추출할 수 없습니다.df['date'], 그렇게 해보는 것이 좋습니다.AttributeError: 'Series' object has no attribute 'year': date Count 6/30/2010 525 7/30/2010 136 8/31/2010 125 9/30/2010 84 10/29/2010 4469 df = pd.read_csv('sample_data.csv', parse_dates=True) df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df['year'] = ..

Pandas DataFrame에서 잘못된 값을 없음으로 바꿉니다. 값을 다음과 같이 대체할 방법이 있습니까?None팬더 인 파이썬? 사용가능df.replace('pre', 'post')값을 다른 값으로 바꿀 수는 있지만, 만약 당신이 다음 값으로 바꾸고 싶다면, 이것은 할 수 없습니다.None당신이 노력하면 이상한 결과를 얻을 수 있는 가치. 예를 들어 보겠습니다. df = DataFrame(['-',3,2,5,1,-5,-1,'-',9]) df.replace('-', 0) 성공적인 결과를 반환합니다. 그렇지만, df.replace('-', None) 다음 결과를 반환합니다. 0 0 - // this isn't replaced 1 3 2 2 3 5 4 1 5 -5 6 -1 7 -1 // this is ch..

다중 인덱스 데이터 프레임에서 레벨을 제거하는 방법은 무엇입니까? 예를 들어 다음과 같은 것이 있습니다. In [1]: df = pd.DataFrame([8, 9], index=pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 1, 1), (1, 3, 2)]), columns=['A']) In [2] df Out[2]: A 1 1 1 8 3 2 9 인덱스에서 마지막 레벨을 제거하는 데 이보다 더 나은 방법이 있습니까? In [3]: pd.DataFrame(df.values, index=df.index.droplevel(2), columns=df.columns) Out[3]: A 1 1 8 3 9 df.reset_index(level=2, drop=True) Out[29]: A 1 1 8 3 9 Da..