我有一个名为df的DataFrame为OrderNumberStatus11668Undelivered219771Undelivered3100032108Undelivered42229Delivered500056Undelivered我想将Status列转换为boolean值(状态为已交付时为True，状态为未交付时为False)但如果状态既不是“未交付”也不是“已交付”，则应将其视为NotANumber或类似的东西。我想使用字典d={'Delivered':True,'Undelivered':False}所以我可以轻松添加其他字符串，可以将其视为True或False。
考虑以下情况:In[2]:a=pd.Series([1,2,3,4,'.'])In[3]:aOut[3]:011223344.dtype:objectIn[8]:a.astype('float64',raise_on_error=False)Out[8]:011223344.dtype:object我希望有一个选项允许在将错误值(例如.)转换为NaN时进行转换。有没有办法做到这一点？ 最佳答案 使用pd.to_numeric使用errors='coerce'#Setups=pd.Series(['1','2','3','4','.'
考虑以下情况:In[2]:a=pd.Series([1,2,3,4,'.'])In[3]:aOut[3]:011223344.dtype:objectIn[8]:a.astype('float64',raise_on_error=False)Out[8]:011223344.dtype:object我希望有一个选项允许在将错误值(例如.)转换为NaN时进行转换。有没有办法做到这一点？ 最佳答案 使用pd.to_numeric使用errors='coerce'#Setups=pd.Series(['1','2','3','4','.'
在比较两个系列时，我遇到了pandas的意外行为。我想知道这是故意的还是错误的。假设我:importpandasaspdx=pd.Series([1,1,1,0,0,0],index=['a','b','c','d','e','f'],name='Value')y=pd.Series([0,2,0,2,0,2],index=['c','f','a','e','b','d'],name='Value')x>y产量:aTruebFalsecTruedFalseeFalsefFalseName:Value,dtype:bool这不是我想要的。显然，我预计指数会排成一行。但是我必须明确地将它们
在比较两个系列时，我遇到了pandas的意外行为。我想知道这是故意的还是错误的。假设我:importpandasaspdx=pd.Series([1,1,1,0,0,0],index=['a','b','c','d','e','f'],name='Value')y=pd.Series([0,2,0,2,0,2],index=['c','f','a','e','b','d'],name='Value')x>y产量:aTruebFalsecTruedFalseeFalsefFalseName:Value,dtype:bool这不是我想要的。显然，我预计指数会排成一行。但是我必须明确地将它们
有很多问题(1、2、3)涉及单个系列中的计数值。但是，关于计数两个或多个系列的组合的最佳方法的问题较少。提出了解决方案(1，2)，但没有讨论何时以及为什么应该使用它们。以下是对三种潜在方法的一些基准测试。我有两个具体问题:为什么grouper比count更高效？我希望count效率更高，因为它是在C中实现的。即使列数从2增加到4，grouper的卓越性能仍然存在。为什么value_counter比grouper差这么多？这是由于构建列表或从列表中构建系列的成本吗？我知道输出是不同的，这也应该通知选择。例如，使用连续的numpy数组与字典推导相比，按计数过滤更有效:x,z=grouper
有很多问题(1、2、3)涉及单个系列中的计数值。但是，关于计数两个或多个系列的组合的最佳方法的问题较少。提出了解决方案(1，2)，但没有讨论何时以及为什么应该使用它们。以下是对三种潜在方法的一些基准测试。我有两个具体问题:为什么grouper比count更高效？我希望count效率更高，因为它是在C中实现的。即使列数从2增加到4，grouper的卓越性能仍然存在。为什么value_counter比grouper差这么多？这是由于构建列表或从列表中构建系列的成本吗？我知道输出是不同的，这也应该通知选择。例如，使用连续的numpy数组与字典推导相比，按计数过滤更有效:x,z=grouper
我有一个如下所示的数据系列:printmysid_L12NaN3NaN4NaN5NaN6NaN7NaN8NaN我想检查的是所有值都是NaN。我的尝试:pd.isnull(mys).all()输出:True这是正确的方法吗？ 最佳答案 是的，没错，但我认为更惯用的方式是:mys.isnull().all() 关于python-Pandas-检查系列中的所有值是否都是NaN，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackover
我有一个如下所示的数据系列:printmysid_L12NaN3NaN4NaN5NaN6NaN7NaN8NaN我想检查的是所有值都是NaN。我的尝试:pd.isnull(mys).all()输出:True这是正确的方法吗？ 最佳答案 是的，没错，但我认为更惯用的方式是:mys.isnull().all() 关于python-Pandas-检查系列中的所有值是否都是NaN，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackover
我有一些数据正试图组织到Pandas中的DataFrame中。我试图使每一行成为Series并将其附加到DataFrame。我找到了一种方法，方法是将Series附加到空list然后转换Series的list到DataFrame例如DF=DataFrame([series1,series2],columns=series1.index)这个list到DataFrame的步骤似乎是多余的。我在这里查看了一些示例，但没有一个Series保留了Series中的Index标签以将它们用作列标签。列是id_names而行是type_names的路很长:是否可以在不先创建列表的情况下将Series
