小编Lau*_*raF的帖子

我有一个像这样的宽格式的数据集

   Index Country     Variable 2000 2001 2002 2003 2004 2005
   0     Argentina   var1     12   15   18    17  23   29
   1     Argentina   var2     1    3    2     5   7    5
   2     Brazil      var1     20   23   25   29   31   32
   3     Brazil      var2     0    1    2    2    3    3

我希望将我的数据重新整形为长,以便那一年,var1和var2成为新列

  Index Country     year   var1 var2
  0     Argentina   2000   12   1
  1     Argentina   2001   15   3
  2     Argentina   2002   18   2
  ....
  6     Brazil      2000   20   0
  7     Brazil      2001   23   1

当我通过编写只有一个变量时,我得到了我的代码

df=(pd.melt(df,id_vars='Country',value_name='Var1', …

我正在尝试编写一个循环，该循环将使图具有25个子图，每个国家1个图。我的代码制作了一个包含25个子图的图形，但是这些图是空的。我该如何更改才能使数据显示在图表中？

fig = plt.figure()

for c,num in zip(countries, xrange(1,26)):
    df0=df[df['Country']==c]
    ax = fig.add_subplot(5,5,num)
    ax.plot(x=df0['Date'], y=df0[['y1','y2','y3','y4']], title=c)

fig.show()

我正在尝试使用 pd.read_excel 将大量主要为数字数据的 .xls 和 .xlsx 文件读入 python。但是，这些文件使用 em-dash 来表示缺失值。我试图让 Python 将所有这些长破折号替换为 nans。我似乎找不到让 Python 甚至识别字符的方法，更不用说替换它了。我尝试了以下不起作用

df['var'].apply(lambda x: re.sub(u'\2014','',x))

我也试过简单

df['var'].astype('float')

将数据框中的所有 em-dashs 转换为 nans，同时将数字数据保留为浮点数的最佳方法是什么？