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问pandas:如何比较两列的浮点值
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Stack Overflow用户

提问于 2019-02-20 07:31:49

回答 2查看 1.6K关注 0票数 0

我的问题是我不知道如何比较两个不同列中的数字(在相同的数据帧中)。我想知道第二列中的数字是否至少比同一行中第一列的数字大两倍，并检查其余行的数字是否相同，并最终过滤它们，最后得到一个数据帧，其中第二列中的所有数字都至少比第一列中的数字大两倍。所以，一开始我是这样做的：

ac = pd.DataFrame.dropna(ab)
ad = pd.DataFrame.drop_duplicates(ac)

有太多的NAN了，我决定把它们处理掉

ad["first column"] = ad["first column"].astype(float)
ad["second column"] = ad["second column"].astype(float)

即使没有这些行，我仍然会在以下代码中得到相同的错误

然后我试着走下一步：

boolean = []

def comp(number):
    if ad.loc[:, "first column"] >= ad.loc[:, "second column"]*2:

        boolean.append[True]

    else:

         boolean.append[False]

起初我把它写成一个for循环，但后来我把它改成了这个函数。所以，我可以使用apply()方法，但无论哪种方式，我都会得到这个错误：

ValueError: ('The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().', 'occurred at index Probe Set ID')

python

pandas

dataframe

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2019-02-20 07:39:07

您可以为每一列创建一个新的序列数据帧，并使用该数据帧进行比较。

df = pd.DataFrame(... all your data with columns...)
df = df.astype(float) #convert your whole df to a float

firstcol = df['firstcol']
secondcol = df['secondcol']*2

#a new series of True/False
booleanmatch = firstcol>secondcol

#remove rows that are false from df
df= df.loc[booleanmatch,:]

希望这能解决这个问题。

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2019-02-20 07:40:37

要比较数据帧中的两列，应使用.query https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.query.html

import pandas as pd
d = {'col1': [1, 2, 6], 'col2': [3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.query('col1 > col2')

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/54776540

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