如何使用apply方法检查数据df[“z”]。iloc[i] == df["y"].iloc[i+1]
使用apply方法检查数据df["z"].iloc[i]是否等于df["y"].iloc[i+1]，可以按照以下步骤进行操作：
- 首先，确保已经导入了所需的库和模块，例如pandas库。
- 使用apply方法对DataFrame的每一行进行操作。可以通过传递一个lambda函数作为参数来实现。
- 在lambda函数中，使用条件语句检查df["z"].iloc[i]是否等于df["y"].iloc[i+1]。可以使用if语句来实现条件检查。
- 如果条件成立，返回True；否则，返回False。
下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 假设df是一个包含"z"和"y"两列的DataFrame
# 定义一个函数，用于检查df["z"].iloc[i]是否等于df["y"].iloc[i+1]
def check_values(row):
i = row.name
if i < len(df) - 1:
if df["z"].iloc[i] == df["y"].iloc[i+1]:
return True
return False
# 使用apply方法调用check_values函数
df["check_result"] = df.apply(check_values, axis=1)
# 打印结果
print(df)在上述代码中，我们首先定义了一个名为check_values的函数，该函数接受一个参数row，表示DataFrame的每一行。在函数内部，我们使用条件语句检查df["z"].iloc[i]是否等于df["y"].iloc[i+1]，并返回相应的结果。
然后，我们使用apply方法调用check_values函数，并将其应用于DataFrame的每一行。通过设置axis参数为1，我们可以按行应用函数。
最后，我们将检查结果存储在一个名为"check_result"的新列中，并打印整个DataFrame。
请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因实际情况而异。根据实际需求，您可能需要调整代码以适应您的数据结构和条件检查逻辑。
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我有以下数据框架：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'AAA' : ['w','x','y','z'], 'BBB' : [10,20,30,40],'CCC' : [100,50,-30,-50]})
看起来是这样的：
In [32]: df
Out[32]:
AAA BBB CCC
0 w 10 100
1 x 20 50
2 y 30 -30
3 z 40 -50
我想要做的是对每一
浏览 0提问于2015-03-27得票数 7
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3回答
熊猫的逐行矢量法洗牌
、、、
我想洗牌熊猫数据框架的列。但是，默认方法(示例)以相同的方式对所有列进行洗牌。
如何以不同的方式有效地对每一行的列进行洗牌？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'foo':[1,4,7],'bar':[2,5,8],'baz':[3,6,9],})
display(df)
df.sample(frac=1, axis=1)
当然，基于apply的解决方案可以工作--但这不会被矢量化，因此速度会慢。
是否有一种快速(理想情况下是矢量化)的方法来对每一行进行不同的采样？
浏览 0提问于2021-07-22得票数 1
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2回答
如何根据两个数据格式和条件添加一个新列？例如，如果df2'x‘在df1'x'±2.5之间，df2'y’在df1'y'±2.5之间，则给出1，否则0。
import pandas as pd
data = {'x': [40.1, 50.1, 60.1, 70.1, 80.1, 90.1, 0, 300.1 ], 'y': [100.1, 110.1, 120.1, 130.1, 140.1, 150.1, 160.1, 400.1], 'year': [2000, 2000, 2001, 2001,
浏览 7提问于2022-02-28得票数 0
如何在python中根据DataFrame的列值选择列名？非常感谢，
import pandas as pd
foo = pd.DataFrame([['A',1,2,4],['B',3,4,2],['C',5,6,1]], columns=('a', 'x', 'y','z'))
foo.set_index('a')
Out[1]:
a x y z
A 1 2 4
B 3 4 2
C 5 6 1
对于每一行，检查列值，如果值为<
浏览 4提问于2018-11-14得票数 1
我有一个熊猫DataFrame，有几个包含dicts的专栏。我正在尝试识别包含至少一个dict的列。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'i': [0, 1, 2, 3],
'd': [np.nan, {'p':1}, {'q':2}, np.nan],
't': [np.nan, {'u':1},
浏览 1提问于2022-07-15得票数 2
我有一个DataFrame，我希望将每个n个索引乘以(或除以)数组中的特定数字。下面是一个简单的例子，其中的字母只是数字。
df =
0 1
0 A B
1 C D
2 E F
3 G H
4 I J
5 K L
6 M N
7 O P
DataFrame (或numpy数组)：
0 1
0 W X
1 Y Z
我想取得以下结果：
结果=
0 1
0 A/W B/X
1 C/Y D/Z
2 E/W F/X
3 G/Y H/Z
4 I/W J/X
5 K/Y L/Z
6 M/W N/X
7 O/Y
浏览 0提问于2019-03-22得票数 1
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3回答
我正在尝试merge特定的strings在pandas df中。下面的df只是一个例子。我的df中的值将有所不同，但基本规则将适用。我基本上想merge所有的rows，直到有一个4个字母的string。
虽然这个df中的4个字母字符串总是Excl，但我的df将包含大量的4个字母strings。
import pandas as pd
d = ({
'A' : ['Include','Inclu','Incl','Inc'],
'B' : ['Excl','d
浏览 1提问于2018-07-25得票数 1
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我一直在努力地干净利落地迭代或将函数应用于可变长度的Pandas DataFrames。具体来说，长度1 DataFrame片(潘达斯系列)。
简单的例子，一个DataFrame和一个作用于它的每一行的函数。数据格式是已知的/预期的。
def stringify(row):
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df = pd.DataFrame(dict(x=[1,2,3],y=["foo","bar",
浏览 3提问于2015-02-27得票数 3
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在一个数据中，我有4个变量，它们是机器人的X，Y，Z和W方向。每一行用这四个值表示一个度量。
x = [-0.75853, -0.75853, -0.75853, -0.75852]
y = [-0.63435, -0.63434, -0.63435, -0.63436]
z = [-0.10488, -0.10490, -0.10492, -0.10495]
w = [-0.10597, -0.10597, -0.10597, -0.10596]
df = pd.DataFrame([x, y, z, w], columns=['x', 'y', '
浏览 13提问于2019-09-22得票数 1
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3回答
我正在尝试从映射字典向数据帧中添加至少一个甚至多个列。我有一个以产品目录号为关键字的字典，其中包含该产品号的标准化分层命名法列表。下面是一个例子。
dict = {1: ['a', 'b', 'c', 'd'], 2: ['w', 'x', 'y', 'z']}
df = pd.DataFrame( {"product": [1, 2, 3]})
df['catagory'] = df['product'].map(di
浏览 2提问于2017-07-15得票数 1
考虑到下面的Pandas DataFrame，如何获得仅 Test1和Test2失败的所有行？在我的真实数据集中，我有大约70个不同的测试，需要一种简单的方法，根据不同的测试过滤设备失败。
import pandas as pd
data = [['SN-01', 'Fail', 'Pass', 'Pass'],
['SN-02', 'Pass', 'Fail', 'Pass'],
['SN-03', 'F
浏览 1提问于2021-06-30得票数 0
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1回答
我面临Python/Pandas的性能问题。我有一个for循环，比较Pandas DataFrame中的后续行：
for i in range(1, N):
if df.column_A.iloc[i] == df.column_A.iloc[i-1]:
if df.column_B.iloc[i] == 'START' and df.column_B.iloc[i-1] == 'STOP':
df.time.iloc[i] = df.time.iloc[i] - df.time.iloc[i-1]
工作正常，但速
浏览 0提问于2018-06-27得票数 2
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2回答
我的目标是根据输入的频率生成句子。例如，我有这样的输入：
>>> df = pd.DataFrame({"s":["a", "a", "b", "b", "c", "c"], "m":[["x", "y"], ["x", "z"], ["y", "w", "z"], ["y"], ["z"], ["z
浏览 0提问于2018-10-11得票数 0
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1回答
我有一只熊猫数据，格式如下：
import pandas as pd
d1 = {'Product ID': ['A','B','C','D','A','D','E','A','B','C','B','C','E'],
'Buyer ID': [1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,5,5]}
df1 = pd.DataFrame(d1)
其格式如
浏览 3提问于2017-03-11得票数 2
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我正在尝试逐行应用函数，它需要5个输入，其中3个是列表。我希望这些列表来自每一行3条对应数据。
我尝试使用“apply”和“lambda”，如下所示：
sol['tf_dd']=sol.apply(lambda tsol, rfsol, rbsol:
taurho_difdif(xy=xy,
l=l,
t=tsol,
浏览 14提问于2022-11-29得票数 1
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2回答
我有以下函数，用于获取行的上一次非零值的列名
import pandas as pd
def myfunc(X, Y):
df = X.iloc[Y]
counter = len(df)-1
while counter >= 0:
if df[counter] == 0:
counter -= 1
else:
break
return(X.columns[counter])
使用以下代码示例
data = {'id': ['1', '
浏览 2提问于2021-11-26得票数 1
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2回答
我正在尝试根据单元格的值对Python pandas DataFrame进行着色、高亮显示或改变喜好。例如，如果每行上的单元格比该行第一列中的单元格大，则将该单元格突出显示为红色(或任何其他颜色)，否则保留原样。
我在这里写了一个for循环：
for index in range(0, df.shape[0]):
for column in range(1, df.shape[1]): # from 1 not from 0 because I only need # to compare the 2nd to the last cell of each row with the 1s
浏览 3提问于2016-12-18得票数 20
我有一个熊猫数据框，其中包含不同日期采取的各种产品的价格数据，列是‘日期’，‘产品’，‘价格’。
我的目标是突出显示该特定产品降价的价格单元格。与下面…所示的示例.csv非常相似
我知道每种产品都需要分开，然后成对评估该产品的价格。我在脚本的另一部分中使用了以下代码来成功地实现这一点：
integer = 0
for iteration in range(iterations):
first_price_pair = one_product.iloc[integer,2]
integer=integer+1
second_price_pair = one_
浏览 7提问于2020-05-09得票数 0
5回答
假设我有一个看起来是这样的pd.DataFrame：
id col1_a col1_b col2_a col2_b
1 x x 2 3
2 z d 4 5
3 y y 9 9
4 p p 8 1
这个dataframe代表的是一个2列(df_a，df_b)的逐列比较。
我试图获得一个数据文件，它突出显示并找到包含这些差异的列：
id col1_a col1_b col2_a col2_b diff
1 x
浏览 9提问于2021-05-13得票数 2
回答已采纳
我有一个数据的Pandas DataFrame，其中给定列中的所有行都必须匹配：
df = pd.DataFrame({'A': [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
'B': [2,2,2,2,2,2,2,2,2,2],
'C': [3,3,3,3,3,3,3,3,3,3],
'D': [4,4,4,4,4,4,4,4,4,4],
'E': [5,5,5,
浏览 2提问于2016-07-29得票数 3
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