我有一个如下所示的Pandas数据框:Col1Col2Col30A7NaN1B16NaN1B1615我想要做的是将Col2与Col3交换，其中Col3的值为NaN。根据SO上的其他帖子和答案，到目前为止我有这段代码:df[['Col2','Col3']]=df[['Col3','Col2']].where(df[['Col3']].isnull())但这似乎无法正常工作并给了我以下信息:Col1Col2Col30ANaNNaN1BNaNNaN1BNaNNaN这里有什么我可能遗漏的吗？更新:我想要的输出如下:Col1Col2Col30ANaN71BNaN161B1615谢谢
我有一个如下所示的数据框:df=pd.DataFrame([{'id':123,'date':'2016-01-01','is_local':True},{'id':123,'date':'2017-01-01','is_local':False},{'id':124,'date':'2016-01-01','is_local':True},{'id':124,'date':'2017-01-01','is_local':True}])df.date=df.date.astype('datetime64[ns]')我想获取所有ID的列表，其中is_local在2016年初为True，但
以下哪项是使用条件语句时使用Python返回内容的正确方法？有关系吗？为什么？#OPTION1ifconditional:returnaelse:returnb#OPTION2ifconditional:returnareturnb 最佳答案 正确的Python方法是:returnconditional"Simpleisbetterthancomplex"记住？:)关于您编辑的问题，我会使用#OPTION2因为"Flatisbetterthannested."这个解决方案节省了缩进级别。在以下情况下您会很感激:returnb实际上是
是否可以根据同一表单中的另一个字段是否已填写来使某个字段成为有条件必填的字段？Iffield1hasnodata,butfield2doesformisvalid.Iffield1hasnodataandfield2hasnodataformisinvalid不寻找任何javascript解决方案。我觉得它应该用django表单来解决，但不太确定如何最好地解决它。 最佳答案 如果您知道验证将应用于此类的所有对象，您也可以使用模型来执行此操作。要在表单级别使用以下内容，请使用cleaned_data。以下是使用ValidationEr
因为我的数据集是时间序列，我有30个不同的数据框，每个数据框都有超过10,000行。我想检查一下，温度值低于40之前的趋势。所以，我想在温度值低于40时对行进行子集化，并且我还想在温度值低于40之前对24行进行子集化。我已经尝试了一些代码，唯一有效的代码如下。但是子集化需要更长的时间(比如一个数据帧超过10分钟)。所以，我的代码很糟糕。所以我想知道python中的代码可以更快地进行子集化。你们能帮帮我吗？df=temperature_df.copy()drop_temperature_df=pd.DataFrame()#gettheindexduringdroptemperatured
我有以下pandasDataFrame。importpandasaspddf=pd.read_csv('filename.csv')print(df)dogABC0dog10.7875750.1593300.0530951dog100.7706980.1694870.0598152dog110.7926890.1520430.0552683dog120.7850660.1603610.0545734dog130.7954550.1504640.0540815dog140.7948730.1507000.054426......8dog190.8115850.1402070.048208
假设我有一个元组列表:x=[(1,2),(3,4),(7,4),(5,4)]在共享第二个元素的所有元组中，我想保留第一个元素最大的元组:y=[(1,2),(7,4)]在Python中实现此目的的最佳方法是什么？感谢您的回答。元组可以是双元素列表，如果有区别的话。所有元素都是非负整数。我喜欢当前的答案。我真的应该更多地了解collections所提供的内容! 最佳答案 类似于Aaron的回答>>>fromcollectionsimportdefaultdict>>>x=[(1,2),(3,4),(7,4),(5,4)]>>>d=def
我是Python的初学者，我有一个看起来像这样的大DataFrame:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'Total':[10,10,10,10,10,10,10,10,10,10],\'Type':['Child','Boy','Girl','Senior','','','','','',''],\'Count':[4,5,1,0,'','','','','','']})df[["Total","Type","Count"]]df输出:TotalTypeCount010Child4110Boy5210Girl1310Senior041051061071
我有一个包含多列的pandasDataFrame(列名是数字；1、2、...)，如果它们确实存在，我想复制其中的一些。例如df1=df[[1,2,3,4]]但可能会发生某些列在df中不存在，例如df可能只有列1、2和4或列1和2等 最佳答案 使用isin与loc过滤，这将处理不存在的列:In[97]:df=pd.DataFrame(columns=[1,2,4])df.loc[:,df.columns.isin([1,2,3,4,])]Out[97]:EmptyDataFrameColumns:[1,2,4]Index:[]
这个问题在这里已经有了答案:Groupconsecutiveintegersandtolerategapsof1(6个答案)关闭4年前。我想对这个数字列表进行切片:num_list=[97,122,99,98,111,112,113,100,102]分成多个子列表。切片的条件是每个子列表中的数字应该是递增的。所以最终的结果是这样的:list_1=[97,122]list_2=[99]list_3=[98,111,112,113]list_4=[100,102]谁能帮我解决这个问题？非常感谢
