我希望在t_list指定的时间段内每10分钟创建一个散点图。我在行TypeError: cannot compare a dtyped [datetime64[ns]] array with a scalar of type [bool]中得到了错误df_t = df[(df['datetime']>=t & df['datetime']<t_end)],但是t和t_end的类型都是datetime。这些变量中的非类型为bool。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as
我正在尝试理解Pandas中的方法。我不知道为什么下面的代码不起作用:
# Load data
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
# Set arbitrary index (is this needed?) and try filtering:
indexed_df = df.copy().set_index('sepal width (cm)
test1 = "this is test line" # non-empty string
test2 = "" # empty string
def test_line(line):
return line and not "is" in line
test1_result = test_line(test1)
test2_result = test_line(test2)
print(test1_result) # True
print(test2_result) # empty l
如何使用case语句并检查两个条件?
我需要检查一个项是否是一个数组,并且只包含字符串类。
a = ['one','twon'] # => ["one", "twon"]
case a # =>
when String
puts "string
when Array && a.all?{|obj| obj.is_a?(String) }
我有两个不同大小的数据帧,每个数据帧都有一列句子,如下所示: import pandas as pd
data1 = {'text': ['the old man is here','the young girl is there', 'the old woman is here','the young boy is there','the young girl is here','the old girl is here']}
df1 = pd.DataFrame (dat
我想指定一个str (将用作文件名),条件是另外两个变量。假设我有一个基本名称(指定为字符串类型) file_name = 'filename.txt';我有两个变量x和y,它们可以是NoneType或str。我期望的结果可以通过以下代码来实现:
if x == None and y == None:
file_name = 'filename.txt'
elif x == 'abc' and y == None:
file_name = 'filename_abc.txt'
elif x == None and
编辑:
如果其他单元格上的值满足条件,我希望替换单元格中的值
目前,我有这个
for a in ACPurchased:
aPos = self.model.grid.get_cell_list_contents(a.pos)
CustAC = [a for a in aPos if a.breed =='AC']
for b in CustAC:
AC_Data = [b.AC,b.Appliance,b.COP]
self.AC_DataPOS[self.AC_Data
我有一个包含多个ID的pandas系列对象。我想通过检查它们的ID是否出现在我的pandas系列对象中来过滤掉其他数据帧的行:
DATA['y'] = DATA['ID'].apply(lambda x: 1 if x in IDs else 0)
我注意到数据中的ID 279779在列'y‘中有'1’,尽管该ID不存在于我的ID系列对象中。我运行了以下代码行:279779 in IDs,它返回True,但以下代码没有打印任何内容:
for id in IDs:
if id == 279779:
print('fo
我正在尝试为我的工作建立一个机器学习算法。我用于训练和测试的数据有17k行和20列。我试着在另外两个列的基础上添加一个新列,但是我编写的for循环太慢了(需要3秒才能执行) for i in range(0, len(model_olculeri)):
if (model_olculeri["Bel"][i] != 0) and (model_olculeri["Basen"][i] != 0):
sum_column = (model_olculeri["Bel"][i]) / (model_olculeri["
我有两个列,面积和块,其中area是int类型,块是varchar。
现在我正在写两个问题:
select * from table where area and block;
select * from table where area is not null and area <> ''
and block is not null and block <> '';
在运行这些查询时,我得到了不同的结果集。他们之间有什么区别呢?
我认为上面的那个返回面积和块都存在的地方,第二个应该返回相同的
pandas中有没有一种方法来计算一列中有多少个True或False条件。
例如:如果一个数据框有5列,并且我想选择至少有三列且值大于3的行,可以在不使用迭代器的情况下完成吗?因此,在下面的示例中,我将选择b和c行。
In [12]: df2
Out[12]:
A B C D E
a 1 2 2 8 6
b 3 6 5 8 8
c 6 2 5 5 2
我有一个pandas数据框架,如下所示。
name type loc
abc cew hyd
abc cew mum
bcd tes kkr
ced fge abe
ced fge abe
现在我想创建两个数据帧,首先删除所有重复的数据,然后创建data frames
1st df (contains rows for columns where name and type are same)
name type loc
abc cew hyd
abc cew