只是对“where”的行为以及为什么要在“loc”上使用它感到好奇。如果我创建一个数据框:df=pd.DataFrame({'ID':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],'RunDistance':[234,35,77,787,243,5435,775,123,355,123],'Goals':[12,23,56,7,8,0,4,2,1,34],'Gender':['m','m','m','f','f','m','f','m','f','m']})然后应用'where'函数:df2=df.where(df['Goals']>10)我得到以下过滤掉目标>10的结果，但将其他所有
这个问题在这里已经有了答案:HowtodealwithSettingWithCopyWarninginPandas(20个答案)关闭2年前。有一个关于使用.loc进行索引/切片分配的一般性问题。假设下面的DataFrame，df:df:ABC0ab1ab2ba3cc4ca重现代码:df=pd.DataFrame({'A':list('aabcc'),'B':list('bbaca'),'C':5*[None]})我使用以下方法创建df1:df1=df.loc[df.A=='c']df1:ABC3cc4ca然后我根据B中的值为C分配一个值，使用:df1.loc[df1.B=='a','C
我已经确定了一个pandas命令timeseries.loc[z,x]=y负责一次迭代中花费的大部分时间。现在我正在寻找更好的方法来加速它。循环甚至不包括50k个元素(生产目标是~250k或更多)，但已经需要20秒了。这是我的代码(忽略上半部分，它只是计时助手)defpopulateTimeseriesTable(df,observable,timeseries):"""Gothroughallrowsofdfandputtheobservableintothetimeseriesatcorrectrow(symbol),column(tsMean)."""print"len(df.i
我们知道设置单个单元格的标准方法是使用at或iat。但是，我注意到一些有趣的行为，我想知道是否有人可以合理化。在解决thisquestion，我遇到了loc的一些奇怪行为。#Setup.pd.__version__#'0.24.0rc1'df=pd.DataFrame({'A':[12,23],'B':[['a','b'],['c','d']]})dfAB012[a,b]123[c,d]要设置单元格(1,'B')，只需使用at即可，例如df.at[1,'B']=...。但是对于loc，我最初尝试了这个，但没有用:df.loc[1,'B']=['m','n','o','p']#Value
当索引一个MultiIndex-edDataFrame时，似乎.iloc假定您引用索引的“内部级别”，而.loc查看外部水平。例如:np.random.seed(123)iterables=[['bar','baz','foo','qux'],['one','two']]idx=pd.MultiIndex.from_product(iterables,names=['first','second'])df=pd.DataFrame(np.random.randn(8,4),index=idx)#.loclooksattheouterindex:print(df.loc['qux'])#
我有一个120,000*4的numpy数组，如下所示。每一行都是一个样本。第一列是以秒为单位的时间，或者使用Pandas术语的index。0.01414.175-29.97-22.680.02213.905-29.835-22.680.03012.257-29.32-22.67......1259.980-0.4052.2053.8251259.991-0.4952.1153.735我想选择记录在100.000到200.000秒之间的行并将其保存到一个新数组中。如果这是Pandas数据框，我会简单地编写df.loc[100:200]。numpy中的等效操作是什么？这不是可行性问题。我只
我没有看到任何关于pandas的文档来解释传递给loc的参数False。谁能解释()和[]在这种情况下有何不同？ 最佳答案 df.loc是_LocIndexer的实例类，恰好是_NDFrameIndexer的子类类。当你执行df.loc(...)时，它看起来是__call__方法被调用，它无害地返回它自己的另一个实例。例如:In[641]:df.locOut[641]:In[642]:df.loc()()()()()()Out[642]:...等等。(...)中传递的值不会被实例以任何方式使用。另一方面，传递给[...]的属性被发送
我已阅读thedocsaboutslicers一百万次，但我从来没有想过它，所以我仍在试图弄清楚如何使用loc将DataFrame与MultiIndex.我将从thisSOanswer中的DataFrame开始:valuefirstsecondthirdfourthA0B0C1D02D13C2D06D17B1C1D010D111C2D014D115A1B0C1D018D119C2D022D123B1C1D026D127C2D030D131A2B0C1D034D135C2D038D139B1C1D042D143C2D046D147A3B0C1D050D151C2D054D155B1C1D
我注意到在PandasDataFrame中选择列的三种方法:第一种使用loc选择列的方法:df_new=df.loc[:,'col1']第二种方法-似乎更简单更快:df_new=df['col1']第三种方法——最方便:df_new=df.col1这三种方法有区别吗？我不这么认为，在这种情况下我宁愿使用第三种方法。我很好奇为什么似乎有三种方法可以做同样的事情。 最佳答案 在以下情况下，它们的行为相同:选择单个列(df['A']与df.loc[:,'A']相同->选择A列)选择列列表(df[['A','B','C']]与df.loc[
我在某人的iPython笔记本中看到了这段代码，我很困惑这段代码是如何工作的。据我了解，pd.loc[]用作基于位置的索引器，其格式为:df.loc[index,column_name]但是，在这种情况下，第一个索引似乎是一系列bool值。有人可以向我解释一下这个选择是如何工作的。我试图通读文档，但找不到解释。谢谢!iris_data.loc[iris_data['class']=='versicolor','class']='Iris-versicolor' 最佳答案 pd.DataFrame.loc可以使用一个或两个索引器。在本
