我已经创建了一个熊猫数据框架得到了这个现在，我想给特定的单元格赋值，例如给C行和x列赋值。我希望得到这样的结果:下面的代码:但是df的内容没有改变。数据帧仍然只包含nan。有什么建议吗?

我有一个数据帧df，我使用几列从它到groupby:在上面的方式，我几乎得到表(数据帧)，我需要。缺少的是包含每个组中的行数的附加列。换句话说，我有均值，但我也想知道有多少数字被用来得到这些均值。例如

我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。

这似乎相当明显，但我似乎无法弄清楚如何将数据帧的索引转换为列?例如:To,

我如何才能实现SQL的IN和NOT IN的等价?我有一个所需值的列表。场景如下:我目前的做法如下:但这似乎是一个可怕的拼凑。有人能改进吗?

我有以下数据框架:DataFrame是从CSV文件中读取的。所有类型为1的行都在上面，然后是类型为2的行，然后是类型为3的行，等等。我想打乱DataFrame的行顺序，这样所有的类型都是混合的。可能的

我想用一个或条件来过滤我的数据帧，以保持特定列的值超出范围[-0.25，0.25]的行。我尝试了：但我得到了错误：级数的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、.any（）

我从panda DataFrame文档开始：数据结构简介我希望在时间序列类型的计算中用值迭代地填充DataFrame。所以基本上，我想用列A、B和时间戳行初始化DataFrame，全部为0或全部为Na

我有一个熊猫DataFrame，其中包含一列字符串值。我需要根据部分字符串匹配来选择行。类似于这个成语：返回布尔值。我熟悉df[df['A']==“helloworld”]的语法，但似乎找不到一种方法

有人能解释一下这两种切片方法有什么不同吗?我看过医生了我看到了这些答案，但我仍然无法理解这三个答案有什么不同。对我来说，它们在很大程度上是可以互换的，因为它们处于较低的切片水平。例如，假设我们想获取一