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熊猫有isna()和isnull().我通常isnull()用来检测缺失值并且从未遇到过这种情况,所以我不得不使用其他的.那么,何时使用isna()？

谁能帮助我从pandas文档中提供的示例中了解滚动功能和扩展功能之间的区别。

df = DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]})
df
     B
0  0.0
1  1.0
2  2.0
3  NaN
4  4.0


df.expanding(2).sum()
     B
0  NaN  # 0 + NaN
1  1.0  # 1 + 0
2  3.0  # 2 + 1
3  3.0  # ??
4  7.0  # ?? 

df.rolling(2).sum()
     B
0  NaN  # 0 + NaN
1  1.0  # 1 + 0
2  3.0  # 2 + 1
3  NaN  # NaN + 2
4  NaN  # 4 + …

我在熊猫的数据框中有一个地址列，其中包含 3 种类型的信息，即街道、殖民地和城市。

有三个值和两个可能的分隔符 - 一个 ',' 或一个空格，例如它可以是Street1,Colony1,City1或Street1 Colony1 City1。

我需要将此列拆分为三个带有各自标签的列'Street'，'Colony'并相应地拆分此列中'City'的值Address。

执行此操作的最有效方法是什么，因为 pandassplit函数只允许您使用单个分隔符或正则表达式（可能是一个正则表达式，因为我对正则表达式不太擅长）。

我有以下数据框示例。

    c1     c2
0   1       a
1   2       b
2   3       c
3   4       d
4   5       e

给定一个模板c1 = [3, 2, 5, 4, 1]，我想基于column的新顺序更改行的顺序c1，因此它将如下所示：

    c1     c2
0    3      c
1    2      b
2    5      e
3    4      d
4    1      a

我找到了以下线程，但随机播放是随机的。Cmmiw。

随机播放DataFrame行

我一直使用pandas和numpy处理一些数据，直到得到两个类似的数组输出：

array(['french', 'mexican', 'cajun_creole', ..., 'southern_us', 'italian',
       'thai'], dtype='<U12')

array(['french', 'mexican', 'cajun_creole', ..., 'jamaican', 'italian',
   'thai'], dtype=object)

我看不出有什么区别<U12？