问题标签 [pandas-1.0]

默认情况下，pandas.read_csv()将使用 dtype 对象读取字符串列。从 pandas 1.0 开始，可以改为将其读取为字符串 dtype。我正在阅读 CSV，其中大多数列都是字符串。我可以告诉熊猫（尝试）默认情况下将所有非数字列作为字符串而不是作为对象 dtypes 读取吗？

编码：

这导致：

我正在使用熊猫 1.0.0rc0。在编写 HDFStore 时，直接将所有内容读取为字符串 dtype 应该可以防止混合类型出现问题。

我正在尝试转换为 Markdown的示例。没有print()功能的表格降价格式不正确。

我已经开始在 pandas 1.0.1 中使用 StringDtype 我知道它被认为是实验性的，但是在包含 NaN 的字符串类型列上使用替换时遇到了问题。

例如：

上述结果：

这可能是一个错误还是我做错了什么？

我有一个数据框 df 为：

我正在尝试以下操作：

我收到以下警告：

执行上述操作的正确方法是什么？

如何在不删除行的情况下替换选定列中特定的逐行重复单元格（最好不遍历行）？

基本上，我想保留第一个值并用 NAN 替换剩余的重复项。

例如：

原来的：

预期输出：

稍微复杂一点的例子如下：

原来的：

预期输出：

我有一个数据框df，其值为：

我正在尝试创建一个新MonthIdx列：

但我得到了错误：

以下是所需的输出：

从扩展类型转换时，例如pd.Int32Dtype()，我得到TypeError: data type not understood. 例子：

当创建一个带有None值的 Pandas DataFrame 时，它​​们被转换为NaN：

如果我None按索引设置值也是一样的：

但是，如果我进行替换，就会开始发生奇怪的事情：

这里发生了什么？

所以我得到了意想不到的结果 - 我的合并包括 1 个表中的 2 列，另一个表中的 3 列，它们之间有一个公共列。合并返回预期的 3 列数据结构，但仅返回来自合并一侧的结果（基本上是数据一侧的副本），因此除非我进行外连接，否则一个字段没有值。如果我进行内部连接，我不会得到任何值——即使我可以清楚地看到共同的值。使用 on_left 和 on_right 得到相同的结果。没有列被索引。

我正在使用 Pandas v 1.0.3

DFA.merge(DFB, on=['queue'], how='left').fillna('').drop_duplicates()结果是

DFA.merge(DFB, on=['queue'], how='right').fillna('').drop_duplicates()结果是

DFA.merge(DFB, on=['queue'], how='inner').fillna('').drop_duplicates()结果是

是的，没有结果

这看起来很简单 - 我在这里错过了什么？队列文件中的值在 excel 中被验证为完全相同。数据类型都是对象（字符串）

拥有一列的 DataFrame volume_：

SettingWithCopyWarning导致关于“试图在数据帧的切片副本上设置值”的经典半永久警告。这个众所周知的警告表明：

尝试改用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value

好吧，就照他们说的做吧！

现在，我得到了两个，而不是一个SettingWithCopyWarning 警告！

从本质上讲，Pandas 抱怨我使用df.loc[:, 'up'] = ...并建议我df.loc[:, 'up'] = ...改用......

实现此目的的正确、符合 Pandas 的方法是什么？