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我正在尝试将值分配给条件已验证的行(True/False)。= "3m"] df[i]['Value'] = np.where(df[i]['Amount']== True, 100, 50)
其中i可以从0Value是我想要创建的新列；Amount是原始数据框架中已经存在的列。在第一部分中，我创建了新的数据帧，过滤当前数量等于300万的行
浏览 8提问于2020-05-11得票数 2
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我有两种不同形状的射线。X.shape = (112800，28，28) Y.shape = (112800，)我已经设法过滤了Y.Y_hex = np.where</em
浏览 8提问于2022-06-14得票数 0
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假设我有一个2d的numpy数组，我想对那些在每一行基础上通过某个标准的元素进行筛选。例如，对于它们的特定行，我只想要超过第90百分位数的元素。(a, 90, axis=1)mask = a > threshold_2d它工作，它是矢量化的，但感觉有点尴尬
浏览 3提问于2015-02-10得票数 0
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24.53 21.873 10.456 22.5我希望使用第二列中的数据，但只使用第一列中值为3的数据。我的代码目前获取第二列中的所有数字，而我只希望它们旁边有相应的'3‘值。我应该在代码中添加什么来做出这种区分呢？5行作为必须分析和绘制的数据。但是，第3行有
浏览 0提问于2014-06-05得票数 1
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我有一个包含列的.txt文件1 4 63 6 85 7 8第一列按升序排序。我希望为2到6之间的值筛选第一列x，然后创建一个具有对应y和z列的新文件。因此，输出文件看起来如下： 3 6 8 5 7 8print x
x=x[np.where<
浏览 0提问于2018-02-10得票数 0
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我有以下熊猫声明： df['temp'] = np.where((c - e).abs() < threshold, 0, np.where(c > e, +1, -1))
s = df['temp'temp'].groupby(df['temp'].ne(df['temp'].shift()).cumsum()).transform('size').ge(min_length), 0) 但是我不想使用临时列，所以我可以
浏览 7提问于2020-01-29得票数 0
我有一个拥有1亿条记录的大型DataFrame，我正试图通过使用numpy来优化运行时。else]3 4 shoe [else]我试图使用以下方法筛选item列的字符串存在于mylist列中的行：
dat[np.where(dat['item'].isin(dat['
浏览 1提问于2022-10-28得票数 1
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下面给出了样本数据0 1 22 1 nan4 nan nan
在使用df.dropna(axis=0)函数删除之后，我希望有一个被删除的索引列表，如下所示。
浏览 0提问于2018-07-17得票数 0
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要根据只使用numpy的条件对numpy array进行筛选np.where("p" in sample)
对我的错误指指点点就太好了
浏览 3提问于2021-05-05得票数 0
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我有这样的不同行，如何使这些行与pep8兼容呢？'percentage']=
桶=np.where( <= 0，0，np.where(tobebuckets>
浏览 1提问于2015-03-31得票数 0
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然而，我已经意识到使用df.dropna(axis='rows')，但是使用df.drop(index=np.where(df.isnull().sum()!如果我使用，则生成的数据帧有80 cols和91639行(例如，74行被删除)，，如果我使用drop()，新的形状是80 cols和56935行(例如，删除了34778行)。我如何将索引输入到df.drop()中有什么<em
浏览 6提问于2022-05-12得票数 1
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我有一个关于numpy.where的问题。除了一个条件，np.where的参数需要x和y。BypassZero = np.where(f > 0.00000000000001, f, -8.5)
我的问题是:是否可以告诉np.where，应该使用y而不是-8.5的&q
浏览 1提问于2021-12-02得票数 2
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是否有可能知道数据文件的特定值的列和行的名称？例如，我有一个名为“a”的dataframe，如下所示： , columns=["A","B","C","D","E"] , index=["A",&qu
浏览 9提问于2022-06-21得票数 0
我想要的输出：我制作数组的代码：我的过滤代码：
print(a[np.where((a % 2 == 1))])
浏览 17提问于2021-12-10得票数 0
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mnist数据集进行筛选，并提取数字2的10幅图像，并将其分配给x。这是我筛选数据集和提取数字2的方法. sample_image, sample_label = mnist.test.next_batch(10) itemindex = np.where(sample_label == 1)
if itemindex[1][0] == 1:if l
浏览 1提问于2017-04-01得票数 0
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我尝试使用.iloc[]指定行来添加新的特性变量df['Price Level']，该变量取自i_df['CPIAUCNS']，但在阅读了大量Stack Overflow之后，np.where似乎更适合条件语句])
df['Price Level'] = n
浏览 98提问于2019-04-17得票数 1
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下面是一个包含数周数据的大型excel表的小摘录：+--------------+--------10 | 50 |现在，我在C列的Excel中使用这些函数：
=COUNTIFS(Q:Q;"=1";;INDEX($Q:$T;;MATCH(C1;$Q$1:$T$1;
浏览 2提问于2019-11-28得票数 3
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在将多个条件应用到dataframe时，我经常使用np.where函数，并且在使用它时感觉很好。我希望改进我的代码，在np.where中的每一组条件中都重复相同的条件，并且我不知道如何以最简单(清晰和简洁的方式)来实现，要么使用(1) .loc，要么使用(2) (如果“条件”“ do ”应用其他条件示例：
我只需要选择“日期”在条件下的行(例如。>20200201)，仅对这些
浏览 0提问于2020-05-26得票数 1
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我试图重新分类一个数组，它的值从0到15，新值从0到5。我的条件如下：con2 = np.in1d(arr, [1, 2,# new val 4我在python中有下面一行(con6, 5, arr))))))
它有128个字符长(包括函数中的缩进)。PEP8
浏览 0提问于2019-03-06得票数 1
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