首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用np.where创建列时出现问题,ArrayType错误

问题描述:

在使用np.where创建列时出现问题,报错信息为ArrayType错误。

解决方案:

出现ArrayType错误的原因是np.where函数在创建列时,要求传入的条件和返回值的类型必须一致。如果条件和返回值的类型不一致,就会报ArrayType错误。

解决这个问题的方法有两种:

  1. 确保条件和返回值的类型一致:
    • 首先,检查条件的类型是否与返回值的类型一致。如果不一致,可以使用astype()函数将条件转换为返回值的类型。
    • 其次,检查返回值的类型是否与已有的列的类型一致。如果不一致,可以使用astype()函数将返回值转换为已有列的类型。
  2. 使用np.select替代np.where:
    • np.select函数可以实现多个条件的判断和返回值的选择,可以更灵活地处理不同类型的条件和返回值。
    • 使用np.select时,需要传入一个条件列表和一个返回值列表,根据条件列表中的条件判断,选择对应位置的返回值。
    • 在使用np.select时,需要注意条件列表和返回值列表的长度必须一致。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

请注意,以上链接仅为示例,具体产品和服务选择应根据实际需求进行评估和选择。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

aardio使用whttp库(winhttp)出现错误:beginSendData ERROR CODE:183 当文件已存在,无法创建该文件。

按照抓包的内容写好http请求代码后,总是运行出错:beginSendData ERROR CODE:183 当文件已存在,无法创建该文件。...这个错误,翻遍整个网络也没有找到解决方法,甚至遇到这个问题的人都几乎没有,难道只有用aardio的winhttp才会遇到这个问题? 这个问题困扰了我很久,网上没有资料,只能自己解决,或者不用。...偶尔来了灵感,感觉这个错误应该是重复创建了什么玩意导致的。...于是把发送请求携带的header内容一条一条去掉尝试,最后发现是因为在header里面携带了Referer数据,这个数据可以在post函数的第4个参数中指定,但如果在header字符串内包含此数据的话...更新: 在后面的使用中,发现在使用inet.whttp库的post功能,如果header中含有content-type: application/x-www-form-urlencoded这行时,也会提示这个错误

24220

850K甲基化芯片数据的分析

与测序相比,芯片的处理可能对计算资源的要求不算高,主要使用的工具就是R,但是R的使用比较耗内存,尤其是处理大批量数据的时候。...R的使用真的很耗内存,我有28个样本(14个control, 14个case), 之前4G内存的电脑,本地分析总半路电脑就卡死了。...尤其要注意SampleGroup 这一信息是否有,这一信息代表你想比较的表型类型,比如癌和癌旁。...另一个我遇到过的一个隐形坑在Sentrix_ID,这一数因为数字串很长,在Excel中可能以科学计数法显示,然后本来是长数字串后两位不一样的数字串都变为一样的,在读入时就会报重复字符的错误,所以这里一定要核查下长数字串的信息...,如果有错误,自己重新输入时以文档格式输入,或者前面加右单引‘。

4K120

1000+倍!超强Python『向量化』数据处理提速攻略

这是一个非常基本的条件逻辑,我们需要为lead status创建一个新。 我们使用Pandas的优化循环函数apply(),但它对我们来说太慢了。...当条件满足且为True,将返回第二个参数,否则返回第三个参数。 看下面的例子: numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组,并在条件为真或假返回两个参数,它对每个元素都这样做。...这对于在Dataframe中创建非常有用。 比apply函数快344倍! 如果我们在Series添加了.values ,它的作用是返回一个NumPy数组,里面是我的级数中的数据。...我们可以使用它的一种方式,包装我们之前的函数,在我们传递不起作用的函数,并向量化它。它比.apply()快得多,但也比.where()慢了17倍。...向量化选项将在0.1秒多一点的时间内返回,.apply()将花费12.5秒。嵌套的np.where()解决方案工具179ms。 那么嵌套的多个条件,我们可以向量化吗?可以!

6.3K41

基础篇:深入解析JAVA泛型

4 类型擦除 创建泛型的实例,jvm是会把具体类型擦除的;编译生成的字节码中不包含泛型中的类型参数,即ArrayList和ArrayList都擦除成了ArrayList...6 泛型变量TypeVariable (先临时定义一个名称,Test里的E为泛型参数);泛型变量TypeVariable:泛型的泛型参数就是TypeVariable;当父类使用子类的泛型参数指定自身的泛型参数...;或者泛型属性定义在泛型类A中,并使用泛型类A的泛型参数T,其泛型参数都会被编译器定为泛型变量TypeVariable,而不是被擦除 public class MainTest {...直接使用无具体泛型变量的泛型,容易造成安全隐患;若在方法代码里进行类型转换,极容易出现ClassCastException错误 那泛型变量用Object代替不就行了?...无界通配符可以匹配任意类型;但是在使用,不能给泛型类的变量设置值,因为我们不知道具体类型是什么;如果强行设置新值,后面的读容易出现ClassCastException错误

1.3K20

Pandas 数据类型概述与转换实战

在进行数据分析,确保使用正确的数据类型是很重要的,否则我们可能会得到意想不到的结果或甚至是错误结果。...类型 Active 应该是一个布尔值 也就是说,在我们进行数据分析之前,我们必须手动更正这些数据类型 在 pandas 中转换数据类型,有三个基本选项: 使用 astype() 强制转换数据类型 创建自定义函数来转换数据...).astype('float') 接下来处理 Active ,自定义函数需要使用 np.where()。...np.where() 方法对许多类型的问题都很有用,所以我们选择在这里使用 基本思想是使用 np.where() 函数将所有“Y”值转换为 True 并将其他所有值转换为 False df["Active...如果我们尝试使用 astype() 我们会得到一个错误(如前所述)。

2.4K20

Effective PySpark(PySpark 常见问题)

(" ") 转化为udf函数并且使用。...(StringType())) documentDF.select(ss("text").alias("text_array")).show() 唯一麻烦的是,定义好udf函数,你需要指定返回值的类型...使用Python 的udf函数,显然效率是会受到损伤的,我们建议使用标准库的函数,具体这么用: from pyspark.sql import functions as f documentDF.select...另外,在使用UDF函数的时候,发现是NoneType 或者null,那么有两种可能: 在PySpark里,有时候会发现udf函数返回的值总为null,可能的原因有: 忘了写return def abc...比如你明明是一个FloatType,但是你定义的时候说是一个ArrayType,这个时候似乎不会报错,而是udf函数执行会是null. 这个问题之前在处理二进制字段遇到了。

2.1K30

Python 数组操作_python中数组的表示形式

二、使用步骤 1.引入库 代码如下(示例): import numpy as np 2.使用数组的基本案例 (1)创建一个长度为10,元素全为0的ndarray对象;可以使用numpy中的zeros...) 我们可以利用arange函数先创建一个由10到25的数组,再利用reshape函数改变其结构,使其变为4*4的二维数组 输出: ​ (2)打印输出第二行、第二的元素; import numpy...,如array[0:2,:] 输出: ​ (4)打印输出第一行、第三行、第一、第三的元素; import numpy as np array1=np.arange(10,26).reshape(4,4...arr1=np.arange(0,27).reshape(3,3,3) print(arr1) 与创建二维数组相同的方法创建一个0到26的3*3*3数组 输出: ​ (2)计算数组中各元素的平方根...(arr2<3,9,arr2) arr3=arr1[arr1<arr2] print(arr3) ---- 在使用比较运算符其返回的一定是一维数组 输出: ​ 总结 本文为一些基础的numpy函数的操作

2.9K10

如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在的行索引和索引。...最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在的行索引和索引。...缺点:使用了两次数组重塑操作,可能会带来一定的性能开销,特别是在处理更大的数组。只考虑了数组中最大值的位置,没有处理多个元素具有相同最大值的情况。...第二种方法优点:使用了np.argmax()函数,直接找到展平数组中的最大值索引,避免了使用np.where()函数的额外操作。使用了divmod()函数,将索引转换为行索引和索引,代码更简洁。...在选择使用哪一段代码,可以根据具体需求和性能考虑做出选择。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖!

71110

熬夜整理的万字CC++总结(三),值得收藏

在以下例子中,我们将使用二进制计数法写出值,以便您可以了解对位发生的操作。在一个实际程序中,您可以使用一般的形式的整数变量或常量。...为了说明这个概念,请考虑下面两个声明: int a[10]; int *b; 声明一个数组,编译器根据声明所指定的元素数量为数组分配内存空间,然后再创建数组名,指向这段空间的起始位置。...typedef int(ArrayType)[10]; //int ArrayType[10]; //定义一个数组,数组名为ArrayType ArrayType myarr; //等价于 int...p[] = { "bbb", "aaa", "ccc", "eee", "ddd"}; //char** p = { "aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee" }; //错误...当数组名作为函数参数,实际传递给函数的是一个指向数组第 1 个元素的指针。 我们不单可以创建指向普通变量的指针,也可创建指向数组的指针。

62020

数据分析之numpy

[0][1] = 999 ndarray9 = np.ones_like(ndarray5) # 按照 ndarray5 的shape创建数组 empty和empty_like创建空数组 用于创建空数组...# 该函数用于创建一个N*N的矩阵,对角线为1,其余为0. ndarray16 = np.eye(5) 使用astype函数转换数组类型 如果浮点数转换为整数,则小数部分将会被截断 -- 取整 如果某些字符串数组表示的全是数字...arr3 = np.where(arr1 > arr2, arr1, arr2) print(arr3) 多维数组默认统计全部数据,添加axis参数可以按指定轴心统计,值为0则按统计,值为1则按行统计...numpy提供的where函数 三目运算符 如果符合条件 结果为值1 否则为值2 将结果添加到数组中 使用格式为: result = np.where(条件, 值1, 值2) 元素替换 # 将大于...20的元素替换成666 ret1 = np.where(ndarray3 > 20, 666, ndarray3) # 将大于13,并且小于17的元素替换成100 ret2 = np.where(ndarray3

1.3K10

决策树

用第5属性进行划分,属性0对应着分类0,属性1对应着分类0,属性2对应着分类0和1,此时树的结构是这样的: ? 7.png 第二个属性如何计算呢? 找出第5属性的值为2所对应的类别。...再找出这些类别对应的各属性值(不包含第5属性),得 2,2,2,2,1,0 2,2,2,2,2,0 2,2,2,4,0,1 2,2,2,4,1,1 这里前五表示属性0,1,2,3,4;最后一表示分类...第3个属性取值为2,分类为0;取值为4,分类为1。 此时的决策树为 ?...,最后一是实际结果,用来和预测结果做比较。...,用于决策树的构建 # pre_pruning: 表示是否进行预剪枝 # check_attr: 在预剪枝,用作测试数据的属性集合 # check_label: 在预剪枝,用作测试数据的验证标签

1K20

SpringMVC参数绑定-细致总结(通俗易懂)

age=30 当我们请求,返回结果:age:30 这种情况下,首先 key 值必须传入,否则会报 500 错误,提示当前 age 不能为空 其次,参数只能为 int 类型,否则报 400 参数异常错误...= 参数为空不报错,均返回:age:null 可以不传 key,后台接收到的数据则为 age=null 所以开发中,对于参数可能为空的数据,建议使用包装类型 当然,我们也可以使用 @RequestParam...='1', name='Steven', userDetails=null} Student{id='2', name='Steven'} (三) 数组类型参数绑定 @RequestMapping("arrayType.do...") @ResponseBody public String arrayType(String[] nickname) { StringBuilder sb = new StringBuilder...list 方式进行接收,它以 json 数组的形式传递的 var listType=[]; var admin={}; admin.id=1; admin.name='汤姆'; listType.push

1.1K21
领券