这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:TernaryconditionaloperatorinPython我有这个问题，不知道要问谷歌:(value=='ok')?'ok':'不行'我的意思是语法:(expression)?(returnifistrue):(returnthisvalueifisfalse 最佳答案 简单易懂:'Stringok'ifvalue=='ok'else'Stringnok'这是一个conditionalexpression.
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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
题目给定长为n(n对于每个子数组，其美丽值定义为操作任意次，使得子数组增序的最小秒数每次操作，你可以选择两个下标[l,r]，将区间[l,r]排增序，代价是r-l秒求所有子数组的美丽值之和思路来源hxu10代码题解感觉和BZOJ1345序列问题Sequence(思维/单调栈)_Code92007的博客-CSDN博客类似单调栈还是非常巧妙，每次补的时候都有一点惊艳的感觉枚举左端点，单增遍历右端点，单调栈维护最大值，实际是一个递增的栈，元素(mx,cost)表示(当前前缀最大值,当前前缀最大值所在的这段区间排序所需要的代价)每次用当前值a[j]将大于当前值的最大值弹栈，这表明如果a[j]左侧有一个比
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
我正在尝试获取新数据集，或将当前数据集列的值更改为其唯一值。这是我想要得到的一个例子:AB-----0|111|252|153|794|795|89WantedResultNotWantedResultABAB----------0|110|111|251|252|792|3|83|794|5|8我并不真正关心索引，但这似乎是问题所在。到目前为止，我的代码非常简单，我尝试了2种方法，一种使用新的dataFrame，一种没有。#WithNewDataFramedefUniqueResults(dataframe):df=pd.DataFrame()forcolindataframe:S=
我正在尝试获取新数据集，或将当前数据集列的值更改为其唯一值。这是我想要得到的一个例子:AB-----0|111|252|153|794|795|89WantedResultNotWantedResultABAB----------0|110|111|251|252|792|3|83|794|5|8我并不真正关心索引，但这似乎是问题所在。到目前为止，我的代码非常简单，我尝试了2种方法，一种使用新的dataFrame，一种没有。#WithNewDataFramedefUniqueResults(dataframe):df=pd.DataFrame()forcolindataframe:S=
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
