Python iso3_专题 - Python中文网

Pandas基于2个键合并2个数据库

我正在尝试合并2个： ISO3 Year Calories AFG 1960 2300 AFG 1961 2323 ... USA 2005 2800 USA 2006 28 ...

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我想沿着一列apply一个函数，例如coco.convert，并将参数to = 'ISO3'与行中的值一起传递给它 df['alpha-3'] = df['Country'].apply(coco.c ...

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仅当3列的值相同时，我才需要组合两个不同的数据集，例如： df1 iso3_o iso3_d year value1 value2 pak tza ...

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我有两个具有多级索引r1和r2的数据帧，这样 a1=['iso3_o', 'iso3_d', 'year', 'ExportFoodAndLiveAnimals'] a=np.array([['CAN ...

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尝试在文森特绘制一个阴影世界地图（类似于地图数据绑定部分here）中的郡示例。我的代码不会抛出错误，但会生成一个纯色地图（即所有国家都是蓝色的）。在我有描述每个国家的专题数据（这些国家被标识为iso ...

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我正在看Choropleth教程当我试图运行它时，我在第df = df.ix[iso3_codes].dropna()行遇到了以下错误： AttributeError: 'DataFrame' ob ...

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我试着根据年份按不同的列分组，只申请同一年，最后将结果存储在.csv文件中。你知道吗我的数据和代码是： ISO3 Income_Cat_1980 Income_Cat_1985 DWWC1 ...

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我正在尝试将pandas df中的三位数国家代码列规范化。我发现了一个很好的函数country_converter，目前我正在一个非常大的数据帧中的country列上运行这个函数。因为列中存在NaN值 ...

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给定字典“国家”： countries = [ {'country': 'Aruba', 'iso3': 'ABW'}, {'country': 'Afghanistan', 'iso3': 'AFG ...

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在本教程之后，我将尝试使用Basemap绘制地图：https://ramiro.org/notebook/basemap-choropleth/ 这部分代码引发错误（“DataFrame”对象没有属性 ...

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我正在尝试在DynamoDB（amazonweb服务）中使用batch_writer（）。我读取第一个CSV，将每个标题存储在Dict中 CSV#1->；我有三个口述（国家名称、语言、ISO3） ...

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假设我有以下代码用于处理个人和国家之间的链接： from dataclasses import dataclass @dataclass class Country: iso2 : str ...

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一个python库，提供检索大洲、国家以及美国各州和郡的名称、iso和fips代码的函数，作为python字典。国家和城市数据集还包括人口和地理数据。地理名称数据从GeoNames获得。安装 ...

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从ISO3进入->国家名称，反之亦然此包Python名称：iso3-lookup 目前版本： iso3-lookup 0.6.0 ...

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