1. IndexingError: Too many indexers 1. 嗯 这显然不起作用,但似乎对于选择范围以及单个列很有用。 幸运的是,有一个numpy对象可以帮助我们。r_ 对象将“沿第一个轴将切片对象转换为串联对象。”由于从文档中获取的内容可能并不多,但它确实满足了我们的需求。 这是一个稍微复杂的示例,以显示它如何在单个列表...
In [26]: df.loc['C':'6', '3':, -1] IndexingError: Too many indexers 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 如果需要表示全部选中,比如选中所有的行,则必须要写出:表示全部选中,即可以省略后面的参数,默认选中所有的列,但是,需要选中所有的行时,行参数不可以省略 In [27]: df.loc[:, 5] Ou...
defrun(self,force=False):self.amActive=Trueupdate_datetime=datetime.datetime.now()update_date=update_datetime.date()# refresh network timezonesnetwork_timezones.update_network_dict()# sure, why not?ifsickbeard.USE_FAILED_DOWNLOADS:failed_history.trimHistory()logger.log(u"Doing full update on all...
In [26]: df.loc['C':'6', '3':, -1] IndexingError: Too many indexers 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 如果需要表示全部选中,比如选中所有的行,则必须要写出:表示全部选中,即可以省略后面的参数,默认选中所有的列,但是,需要选中所有的行时,行参数不可以省略 In [27]: df.loc[:, 5] Ou...