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对列值设置dataframe子集不返回任何行

是指在使用pandas库中的DataFrame对象时,通过对某一列或多列进行条件筛选或赋值操作时,结果返回为空的情况。

这种情况可能出现在以下几种情况下:

  1. 条件不满足:当设置的条件不满足任何行时,返回的子集将为空。例如,如果我们尝试筛选一个数值列中大于10的值,但实际上没有任何值大于10,那么返回的子集将为空。
  2. 列名错误:当使用错误的列名进行筛选或赋值操作时,由于找不到对应的列,返回的子集将为空。因此,在进行列操作时,需要确保列名的正确性。
  3. 逻辑错误:当使用错误的逻辑操作符或条件表达式时,可能会导致返回的子集为空。例如,使用错误的逻辑操作符“或”(|)而不是正确的“且”(&)操作符时,可能会导致条件不满足,返回的子集为空。

针对这种情况,可以通过以下方法进行排查和解决:

  1. 检查条件:确保设置的条件正确,并且与DataFrame中的数据类型匹配。可以使用逻辑操作符(如大于、小于、等于等)和条件表达式(如and、or)来构建条件。
  2. 检查列名:确认所使用的列名是否正确,可以通过查看DataFrame的列名列表来核实。
  3. 检查逻辑操作符:确保使用正确的逻辑操作符,根据实际需求使用“且”(&)或“或”(|)操作符。

如果以上方法都没有解决问题,可能需要进一步检查数据源是否正确,或者考虑其他数据处理方法。

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请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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0.摘要 dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空(缺失),将空所在的/删除后,将新的DataFrame作为返回返回。...如果该行/中,非空元素数量小于这个,就删除该行/。 subset:子集。列表,元素为或者的索引。...由subset限制的子区域,是判断是否删除该行/的条件判断区域。 inplace:是否原地替换。布尔,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回为None。...:删除第0、5、6、7都为空的 # 设置子集:删除第0、5、6、7都为空的 print(d.dropna(axis='index', how='all', subset=[0,5,6,7]))...设置子集:删除第5、6、7存在空 # 设置子集:删除第5、6、7存在空 print(d.dropna(axis=1, how='any', subset=[5,6,7])) 原地修改

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Python 数据处理:Pandas库的使用

因此,返回的Series所做的任何就地修改全都会反映到源DataFrame上。通过Series的copy方法即可指定复制。...它们可以让你用类似 NumPy 的标记,使用轴标签(loc)或整数索引(iloc),从DataFrame选择子集。...下表DataFrame进行了总结: 类型 描述 df[val] 从DataFrame选取单列或一组;在特殊情况下比较便利:布尔型数组(过滤)、切片(切片)、或布尔型DataFrame(根据条件设置...) df.loc[val] 通过标签,选取DataFrame的单个或一组 df.locl:, val] 通过标签,选取单列或列子集 df.loc[val1,val2] 通过标签,同时选取 df.iloc...[where] 通过整数位置,从 DataFrame选取单个子集 df.iloc[:,where] 通过整数位置,从 DataFrame选取单个或列子集 df.iloc[where_i, where

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三个你应该注意的错误

由于某种原因,一些促销代码未被记录。 groupby函数默认忽略缺失。要包含它们在计算中,你需要将dropna参数设置为False。...在Pandas的DataFrame上进行索引非常有用,主要用于获取和设置数据的子集。 我们可以使用标签以及它们的索引来访问特定的和标签集。 考虑我们之前示例中的促销DataFrame。...主要原因是我们无法确定索引操作是否会返回视图或副本。因此,我们尝试更新的可能会更新,也可能不会更新。 进行此操作的更好(且有保证的)方法是使用loc方法,它保证直接在DataFrame上执行操作。...这些方法用于从DataFrame中选择子集。 loc:按的标签进行选择 iloc:按的位置进行选择 默认情况下,Pandas将整数值(从0开始)分配为标签。...当我们使用loc方法时,我们多了一。 原因是使用loc方法时,上限是包含的,因此最后一(具有标签4的)被包括在内。 当使用iloc方法时,上限是包含的,因此索引为4的不包括在内。

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整理了25个Pandas实用技巧

DataFrame划分为两个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分,随机地将75%的给一个DataFrame,剩下的25%的给另一个DataFrame。...需要注意的是,这个方法在索引唯一的情况下不起作用。 注:该方法在机器学习或者深度学习中很有用,因为在模型训练前,我们往往需要将全部数据集按某个比例划分成训练集和测试集。...或者你想要舍弃那么缺失占比超过10%的,你可以给dropna()设置一个阈值: ? len(ufo)返回总行数,我们将它乘以0.9,以告诉pandas保留那些至少90%的不是缺失。...数据透视表的另一个好处是,你可以通过设置margins=True轻松地将都加起来: ? 这个结果既显示了总的存活率,也显示了Sex和Passenger Class的存活率。...在你的系统上安装好该模块,然后使用ProfileReport()函数,传递的参数为任何一个DataFrame

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Pandas知识点-缺失处理

返回结果是一个与原数据形状相同的Series或DataFrame。...如果数据很多,我们不可能肉眼观察返回结果中的布尔,所以需要借助numpy中的any()函数或all()函数,进一步结果进行判断。...axis: axis参数默认为0('index'),按删除,即删除有空。将axis参数修改为1或‘columns’,则按删除,即删除有空。...如果一(或)数据中少于thresh个非空(non-NA values),则删除。也就是说,一(或)数据中至少要有thresh个非空,否则删除。...subset: 删除空时,只判断subset指定的(或)的子集,其他(或)中的空忽略,处理。当按行进行删除时,subset设置子集,反之。

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DataFrame划分为两个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分,随机地将75%的给一个DataFrame,剩下的25%的给另一个DataFrame。...或者"moives_2": 需要注意的是,这个方法在索引唯一的情况下不起作用。...如果你想要舍弃那些包含了缺失,你可以使用dropna()函数: 或者你想要舍弃那么缺失占比超过10%的,你可以给dropna()设置一个阈值: len(ufo)返回总行数,我们将它乘以0.9...数据透视表的另一个好处是,你可以通过设置margins=True轻松地将都加起来: 这个结果既显示了总的存活率,也显示了Sex和Passenger Class的存活率。...在你的系统上安装好该模块,然后使用ProfileReport()函数,传递的参数为任何一个DataFrame

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Python库的实用技巧专栏

, 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=False来使pandas不适用第一作为索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的必须可以对应到文件中的位置..., 如果该参数设定为True, 将会优先squeeze参数使用, 并且索引将不再可用, 索引也将被忽略 squeeze: bool 如果文件包含一, 则返回一个Series prefix: str..., 那么默认不会返回DataFrame, 如果设置成False, 那么会将改行剔除(只能在C解析器下使用) warn_bad_lines: bool 如果error_bad_lines=False, 并且...: int 这个参数将会在未来版本移除, 因为他的在解析器中推荐使用(推荐使用) compact_ints: bool 这个参数将会在未来版本移除(推荐使用), 如果设置compact_ints...=True, 那么任何有整数类型构成的将被按照最小的整数类型存储, 是否有符号将取决于use_unsigned参数 use_unsigned: bool 这个参数将会在未来版本移除(推荐使用), 如果整数列被压缩

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Pandas 25 式

~ 按 用多个文件建立 DataFrame ~ 按 从剪贴板创建 DataFrameDataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失 把字符串分割为多 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择 重塑多重索引 Series 创建透视表...注意:如果索引有重复、唯一,这种方式会失效。 13. 根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre(电影类型)。 ?...用 dropna() 删除里的所有缺失。 ? 只想删除中缺失高于 10% 的缺失,可以设置 dropna() 里的阈值,即 threshold. ? 16....sum() 是聚合函数,该函数返回结果的行数(1834)比原始数据的行数(4622)少。 ?

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