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:selectingacrossmultiplecolumnswithpandas(3个回答)关闭9年前。尽管至少有twogood关于如何在Python的pandas库中索引DataFrame的教程，我仍然无法找到一种优雅的方式来对多个列进行SELECTing。>>>d=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[4,5,6,7,8]})>>>dxy014125236347458>>>d[d['x']>2]#Thisworksfinexy236347458>>>d[d['x']>2&d['y']>7]#Ihadexpectedthis
这个问题在这里已经有了答案:selectingacrossmultiplecolumnswithpandas(3个回答)关闭9年前。尽管至少有twogood关于如何在Python的pandas库中索引DataFrame的教程，我仍然无法找到一种优雅的方式来对多个列进行SELECTing。>>>d=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[4,5,6,7,8]})>>>dxy014125236347458>>>d[d['x']>2]#Thisworksfinexy236347458>>>d[d['x']>2&d['y']>7]#Ihadexpectedthis
我必须以“强烈单调递增”的方式标记某些内容。无论是发票编号、运输标签编号等。一个数字不得重复使用在使用完所有较小的数字(无孔)时，应使用每个数字。花哨的说法:我需要数1,2,3,4...我可用的号码空间通常是100.000个号码，我每天可能需要1000个。我知道这是分布式系统中的一个难题，而且我们通常使用GUID会更好。但在这种情况下，出于法律原因，我需要“传统编号”。这可以在GoogleAppEngine上实现吗(最好在Python中)？ 最佳答案 如果您绝对必须有连续增加的数字而没有间隙，您将需要使用一个实体，您在事务中更新它以
我必须以“强烈单调递增”的方式标记某些内容。无论是发票编号、运输标签编号等。一个数字不得重复使用在使用完所有较小的数字(无孔)时，应使用每个数字。花哨的说法:我需要数1,2,3,4...我可用的号码空间通常是100.000个号码，我每天可能需要1000个。我知道这是分布式系统中的一个难题，而且我们通常使用GUID会更好。但在这种情况下，出于法律原因，我需要“传统编号”。这可以在GoogleAppEngine上实现吗(最好在Python中)？ 最佳答案 如果您绝对必须有连续增加的数字而没有间隙，您将需要使用一个实体，您在事务中更新它以
我有一个像这样的数据框df:ABCD1blueredsquareNaN2orangeyellowcircleNaN3blackgreycircleNaN我想在满足3个条件时更新D列。例如:df.ix[np.logical_and(df.A=='blue',df.B=='red',df.C=='square'),['D']]='succeed'它适用于前两个条件，但它不适用于第三个条件，因此:df.ix[np.logical_and(df.A=='blue',df.B=='red',df.C=='triangle'),['D']]='succeed'结果完全相同:ABCD1bluered
我有一个像这样的数据框df:ABCD1blueredsquareNaN2orangeyellowcircleNaN3blackgreycircleNaN我想在满足3个条件时更新D列。例如:df.ix[np.logical_and(df.A=='blue',df.B=='red',df.C=='square'),['D']]='succeed'它适用于前两个条件，但它不适用于第三个条件，因此:df.ix[np.logical_and(df.A=='blue',df.B=='red',df.C=='triangle'),['D']]='succeed'结果完全相同:ABCD1bluered
