我需要根据Pandas数据框中另一列的值设置一列的值。这是逻辑:ifdf['c1']=='Value':df['c2']=10else:df['c2']=df['c3']我无法让它做我想做的事，即简单地创建一个具有新值的列(或更改现有列的值:任何一个都适合我)。如果我尝试运行上面的代码，或者如果我将其编写为函数并使用apply方法，我会得到以下结果:ValueError:ThetruthvalueofaSeriesisambiguous.Usea.empty,a.bool(),a.item(),a.any()ora.all(). 最佳答案
我想在我的数据中标记一些分位数，对于DataFrame的每一行，我希望在一个名为例如的新列中的条目"xtile"来保存这个值。例如，假设我创建一个这样的数据框:importpandas,numpyasnpdfrm=pandas.DataFrame({'A':np.random.rand(100),'B':(50+np.random.randn(100)),'C':np.random.randint(low=0,high=3,size=(100,))})假设我编写了自己的函数来计算数组中每个元素的五分位数。我对此有自己的功能，但例如只需引用scipy.stats.mstats.mquan
我想在我的数据中标记一些分位数，对于DataFrame的每一行，我希望在一个名为例如的新列中的条目"xtile"来保存这个值。例如，假设我创建一个这样的数据框:importpandas,numpyasnpdfrm=pandas.DataFrame({'A':np.random.rand(100),'B':(50+np.random.randn(100)),'C':np.random.randint(low=0,high=3,size=(100,))})假设我编写了自己的函数来计算数组中每个元素的五分位数。我对此有自己的功能，但例如只需引用scipy.stats.mstats.mquan
这个问题在这里已经有了答案:HowcanIpivotadataframe?(5个回答)关闭3年前.我有以下数据框:YearCountrymedalnoofmedals1896AfghanistanGold51896AfghanistanSilver41896AfghanistanBronze31896AlgeriaGold11896AlgeriaSilver21896AlgeriaBronze3我想要这样。YearCountryGoldSilverBronze1896Afghanistan5431896Algeria123Stack/Unstack似乎不起作用。
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numpyvstack和column_stack到底有什么区别。通读文档，看起来column_stack是一维数组的vstack的实现。它是更有效的实现方式吗？否则，我找不到只使用vstack的理由。 最佳答案 我认为下面的代码很好地说明了差异:>>>np.vstack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>np.column_stack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,4],[2,5],[3,6]])>>>np.hstack(([1,2,3],[4,5,6
numpyvstack和column_stack到底有什么区别。通读文档，看起来column_stack是一维数组的vstack的实现。它是更有效的实现方式吗？否则，我找不到只使用vstack的理由。 最佳答案 我认为下面的代码很好地说明了差异:>>>np.vstack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>np.column_stack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,4],[2,5],[3,6]])>>>np.hstack(([1,2,3],[4,5,6
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简单的问题:每种方法的优点是什么。似乎给定正确的参数(和ndarray形状)，它们似乎都可以等效地工作。做一些工作吗？有更好的表现吗？什么时候应该使用哪些函数？ 最佳答案 如果你有两个矩阵，你最好只使用hstack和vstack:如果您要堆叠矩阵和向量，hstack会变得难以使用，因此column_stack是更好的选择:如果您要堆叠两个向量，则有以下三种选择:而concatenate的原始形式对3D及更高版本很有用，请参阅我的文章NumpyIllustrated了解详情。 关于pyth
简单的问题:每种方法的优点是什么。似乎给定正确的参数(和ndarray形状)，它们似乎都可以等效地工作。做一些工作吗？有更好的表现吗？什么时候应该使用哪些函数？ 最佳答案 如果你有两个矩阵，你最好只使用hstack和vstack:如果您要堆叠矩阵和向量，hstack会变得难以使用，因此column_stack是更好的选择:如果您要堆叠两个向量，则有以下三种选择:而concatenate的原始形式对3D及更高版本很有用，请参阅我的文章NumpyIllustrated了解详情。 关于pyth
