我有两个这样的数据帧。我想检查一下df2的starttime和endtime,以及df1中与MainId相关的时间。如果df1.Time isin df2(start and endtime)与MainId对应,那么我希望将df1的info1和info2列包含到df2中。如果没有值,那么我只想输入nan。4,100,a,b,1004在这里,我在输出中有两个相同的Id(在Id1中)和MainId,因为它们有不同的info1和info2,我也
我有2个csv文件,如下所示,我希望在找到一个单独的性能(在df1中)是否高于/低于类平均值(在df2中)之后,在找到它们的值之后,使用compare函数来查找它们。it should return 80或者简单地说,你如何比较约翰的Test1在df1与9A类的Test1在df2?有比我的更简单的方法吗
= df_marks[['Int1/40','Int2/40']].sum(axis=1).where(df_marks['Subject']==df_out['Student_id']) 但它给出的错误是, ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects 我们有什么简单的方法可以做到这一点吗?
我正在尝试运行一个if语句,将马拉松获胜者的原籍国与他们国家的gdp数据进行匹配。我收到错误“只能比较具有相同标签的系列对象”。Stanforth USA 2:19:20 M Chicago USA 5247.0 5687.0
可以看到,数字1970是一个变量,但也可能是年份的结果如何根据比赛发生<e