import pandas as pd r"C:\Users\saarif2201\Desktop\Classification\Vidio_Indonesia\Episode","Ep"] if consist in (x): elseContent_Category'] = df['vod_episode_name
我是一个新的pandas用户(截至昨天),我发现它有时既方便又令人沮丧。
我目前的挫败感是试图在数据帧的多个列上使用df.fillna()。例如,我有两个部分重叠的数据集(一个较新的集合和一个较旧的集合)。对于我们有新数据的情况,我只是使用它,但如果没有更新的数据,我也想使用旧的数据。似乎我应该能够使用fill to ()将较新的列填充到较旧的列
快速Pandas问题: 我通过在一个系列上使用apply来清理数据帧的各个列中的值: # For all values in col 'Rate' over 1, divide by 100
df['rate'][df['rate']>1] = df['rate'][df['rate']>1].apply(lambda x: x/100) 当选择条件很简单时,例如df['r