腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
如果
Pandas
dataframe
中
的
组
内
满足
某个
条件
,
则
更改
列
中
的
所有
值
、
、
我有一个包含许多行
的
数据帧,以及一个为每行检查
的
条件
,并将其作为布尔
值
保存在名为condition
的
列
中
。
如果
组
中
的
任何行
的
该
条件
为False,我希望为整个
组
创建一个设置为False
的
新
列
,
如果
该
组
中
的
每一行
的
条件
浏览 54
提问于2021-08-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何使用
pandas
获取特定
值
?
、
、
我想使用
pandas
读取表,然后查看一
列
,
如果
该
列
满足
某个
条件
,
则
获取特定
值
。这就是我到目前为止所知道
的
: import
pandas
as pddf = pd.
DataFrame
(randn(6,3),columns=list('ABC')) df[C]>0 因此,在这个场景
中</e
浏览 18
提问于2019-12-19
得票数 1
3
回答
VBA-在
满足
条件
时如何在单元格范围
内
更改
值
、
我想问一下如何在单元格范围
内
改变
值
。
浏览 5
提问于2020-03-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如果
满足
某个
条件
,
则
更改
dataframe
的
值
;
如果
不
满足
,
则
保持不变
、
、
、
我想改变my_dfj
的
值
,
如果
是my_matj,i就不是零,
如果
是my_matj,i就是零。 } }我注意到,我
的
代码没有离开my.
浏览 1
提问于2021-07-21
得票数 0
3
回答
如果
其他
条件
在熊猫
中
多列作为论证
、
、
我有一个这样
的
df:df = pd.
DataFrame
({"code": [sp,wh,sp], "qty": [20, 30, 10]})
如果
满足
条件
,我希望根据这两
列
的
数据创建一个新
列
,
如果
满足
条件
,
则
新
列
的
值
与现有
浏览 6
提问于2022-11-27
得票数 0
回答已采纳
2
回答
根据两个相关
条件
删除数据行
、
我有一个相当大
的
dataframe
(几百
列
),我想对它执行以下操作。下面我使用了一个简单
的
条件
来说明我需要什么。
如果
条件
#1为False
浏览 1
提问于2019-11-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如果
满足
列
的
取值范围,则从多个文件中提取整行数据
、
如果
第6
列
的
值
在(10.3-10.8)
的
范围
内
,我想提取整行信息。
如果
满足
此
条件
,我希望从该文件中提取整行并将内容保存到我
的
新文件
中
。
浏览 13
提问于2020-11-26
得票数 1
1
回答
是否
所有
熊猫
DataFrame
列
值
都符合某一
值
?
、
、
、
、
熊猫
DataFrame
中
的
元素
满足
某些
条件
;
如果
它们不
满足
,我将引发在Python
中
编写
的
ValueError异常。以下是熊猫
DataFrame
的
一个例子:import numpy as np dict1 = {'file': ['filename2', 'filename2sets,例如
浏览 2
提问于2017-12-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Pandas
问题,使用“NaN”方法时0转换为where
、
、
、
、
我正面临着一个我不明白
的
问题: >>> Y.isnull().values.any()>>> Y.where(Y == 0).isnull().values.any() True 我不明白NaN
值
怎么会出现在第二个结果
中
。
浏览 22
提问于2020-06-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
Pandas
dataframe
中
,如何过滤基于起始行和结束行
的
一
组
行,两者都
满足
不同
的
条件
?
、
在
Pandas
dataframe
中
,如何过滤基于起始行和结束行
的
一
组
行,两者都
满足
不同
的
条件
?
如果
我
的
字符串列
中
包含特定
的
子字符串,
则
该行是开始行。然后,
如果
我
的
string
列
包含另一个子字符串
的
另一行,
则
该行是一个结束行。我需要一种方法来过滤这两行之间
的</em
浏览 2
提问于2020-12-26
得票数 0
回答已采纳
2
回答
检查包含超过64个字符
的
dataframe
列
、
我试图在
Pandas
dataframe
中找到有超过64个字符
的
列
。
浏览 1
提问于2018-11-05
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何为
dataframe
中
的
各个
列
创建基于不同布尔
条件
的
新
列
、
、
我想创建一个二进制
列
,
如果
dataframe
中
恰好有一
列
满足
逻辑
条件
A,而
dataframe
中
的
另一
列
满足
逻辑
条件
A或逻辑
条件
B,
则
该
列
标记为yes。因此,
如果
两个单独
的
列
满足
上述
条件
,新
列
将只有1。 每
浏览 39
提问于2019-04-29
得票数 1
回答已采纳
3
回答
组
内
条件
语句
、
、
、
我有一个
dataframe
,其中我想创建一个基于
组
内
条件
的
值
的
新
列
。因此,对于下面的数据,我想创建一个新
的
列
n_actions,它提供 Cond1。对于整个组组,
如果
6出现在
列
步骤Cond 2
中
,则为数字2。对于整个
组
,
如果
第9出现在
列
步骤Cond 3
中
,则在
组
的</
浏览 0
提问于2018-12-03
得票数 0
回答已采纳
2
回答
滚动
条件
Pandas
DataFrame
列
、
、
、
我怎样才能写一个滚动
的
条件
,适用于一栏熊猫?10) #lst2 = [-7 5 6 -4 7 1 -4 -6 -1 -4]给定一个数据create,即'df',我希望创建一个
列
'C‘,
如果
a> 0和b>0<
浏览 0
提问于2018-07-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Pandas
:如何在
Pandas
的
DataFrame
中
聚合*一些*
列
*
、
我希望在给定特定
条件
的
情况下,将
Pandas
的
DataFrame
中
的
列
聚合为1。这个想法是为了节省DF
中
的
空间,并将一些
列
聚合成一个
列
,前提是它们
满足
特定
的
条件
。crtb = pd.crosstab(titanic['embark_town'], titanic['age_round'],
浏览 2
提问于2016-05-11
得票数 0
1
回答
创建一个基于
条件
测试
的
大熊猫regex新
列
、
Python &
Pandas
的
新手。我有一个df: df = pd.
DataFrame
({'foodstuff':['apple-martini', 'apple-pie', 'lemon-merengue', 'st
浏览 4
提问于2016-12-07
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Python -比较
dataframe
中
的
值
,
如果
它们相同,则将行追加到新
dataframe
、
我使用
pandas
、iloc和.append()尝试了几种方法,但我
的
代码根本不起作用:( 我想要什么:我想在一行
中
查找"dt“和"RT”
的
值
,然后循环遍历其余
的
数据帧以检查是否
满足
以下
条件
:"dt“
的
值
应该在+-0.1到比较
的
"dt”
值
的
范围
内
,"RT“
的
值
应
浏览 0
提问于2021-02-24
得票数 0
1
回答
如何在给定特定
条件
的
情况下
更改
dataframe
列
值
、
、
在下表
中
,我尝试
更改
列
"Value“
中
的
数字,
如果
它
满足
条件
的话。
条件
:
如果
标识符
值
的
“A_xcxcxcis”< '05/05/2021‘,
则
A_xcxcxc和DAB_bcbcbc (其下一行)
的
"Value“都
更改
为零,否则这两个
值
保持不变(两行相互链接
浏览 37
提问于2020-10-08
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如果
满足
某些GroupBy
条件
,则从原始
Pandas
数据
中
删除行
、
、
、
我正在尝试构建一种快速
Pandas
方法,用于在
满足
某些
条件
时从
Dataframe
中
删除某些行。具体来说,
如果
该行
中
的
其他
值
等于0,
则
我希望删除
dataframe
中
某些变量
的
第一个匹配项。011 2 013 2 015 3 117 3 0 18 3
浏览 4
提问于2020-02-10
得票数 2
回答已采纳
3
回答
如果
年龄等于一个数字,Python
Pandas
如何改变背景色?
、
、
如果
满足
值
等于Age
的
条件
,如何
更改
33
列
的
颜色?我
的
代码: { "Nombre": ["Mike", "Jordan", "John
浏览 10
提问于2022-06-17
得票数 2
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
肝了3天,整理了90个Pandas案例
Python科学计算之Pandas
12种高效Numpy&Pandas使用技巧!
pandas系列学习(三):DataFrame
pandas功能函数总结
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券