ValueError信息试图告诉我什么?下面的代码有什么问题,或者我期望它能工作?
在分配的两边,切片级数的长度是相同的。
import pandas as pd
d = {'A':[1,2,3,4,5], 'B':[6,7,8,9,0], 'C':[7,8,4,2,0]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df["D"] = 0
print( len( # shows that lengths of all slices is the same: 4 4 4 4
df["D"][1:]), le
我正在尝试删除列中每一行的句号。列包含行和行,因为我已经用nltk对其进行了nltk,现在它是一个包含元组的列表。我试图用这个嵌套的列表理解删除停止词,但它说的是ValueError: Length of values does not match length of index in nested loop。怎么解决这个问题?
import pandas as pd
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
data = pd.read_csv(r"D:/python proj
我正在使用for循环来重用现有的数据帧。
示例代码:
for i in range(0, 5, 1):
RGU_TT_TempX = pd.DataFrame()
RGU_TT_TempX = RGU_TT_Temp
#Merging Regular Ambulance TT with MSUs TT
#Updating MSUs TT according to the Formula
RGU_TT_TempX["MSU_X_DURATION"] = 0.05 + df_temp_MSU1["MSU_X_DURATION"
我正在学习python,我需要使用列表理解来回答一个关于作业的问题,但是我找不到一个错误。我有一个数据与参与者,他们的年龄,以及他们的分数在不同的测试。我试着用列表理解来得到一个年龄以下参与者的分数列表,
df['scoreunder18'] = [row for row in df['score'] if df['Age'] < 18 in row]
但是得到了以下错误:
*** ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.i
我有以下pandas (pd)数据帧:
> df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[4,5,6], 'z':[7,8,9]}, index=['one', 'two', 'three'])
> df
x y z
one 1 4 7
two 2 5 8
three 3 6 9
和一系列:
s = pd.Series([99,99,99])
当我尝试将b中的这些值分配给df中的某个列时,我没有得到任何错误,但该列中
我使用python3.9,并试图根据另一列中的一系列值计算另一个dataframe列中的输出值。
例如,在df['a']中,我有0到50之间的整数,没有特殊的顺序。
我正在尝试基于if语句在同一数据帧中创建另一个名为df‘’output_ column的列。
import pandas as pd
import numpy as np
p = 'a'
if df[p] in range(0, 7):
df['output_column'] = 95
elif df[p] in range(8, 14):
df['out
在下面的所有示例中,我都使用了Pandas0.8.1,但我可以确认,当我使用Pandas 0.11时,相同的示例对我来说是一样的。
依赖于将Pandas版本更改为较新版本的解决方案不适用于我当前的问题(尽管请随意添加评论(而不是答案)来说明是否在新的Pandas版本中修复了这个问题)。
我有一个Pandas DataFrame对象示例
In [20]: dfrm
Out[20]:
A B C D
0 1.202034 -0.285256 0.392160 0
1 1.799628 -0.169389 -0.305984
我试图在dataframe中搜索关键字,如果使用以下代码找到关键字,则打印关键字:
if df[df['description'].str.contains(keyword,case=False)]:
print(keyword)
else:
print("NOT FOUND")
我收到以下错误消息:
ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
对如何解决这个问题有什么建
我需要把数据转换成一个区间变化序列。
import numpy as np
import math
import sys
import os
import pandas as pd
data = pd.read_csv("euro-dollar-exchange-rate-historical-chart.csv",index_col=['date'] )
data
df=data['2017-01-02':]
df
value;
date
1999-01-04 1.1825;
1999-01-05 1.1774;
1999-
所以,我偶然发现了一个有趣的条形图
我发现了,我正在尝试重新创建数据是如何按范围箱(我使用过pd.cut)和按国家分组的。
下面是我迄今为止尝试过的代码,但是我得到了错误,(错误的)行被注释掉了。
import pandas as pd
## csv file in zip http://ec.europa.eu/eurostat/cache/GISCO/geodatafiles/GEOSTAT-grid-POP-1K-2011-V2-0-1.zip
url="C:/Users/Simon/Downloads/GEOSTAT-grid-POP-1K-2011-V2-0-1/Ver
当我尝试从另一列的值有条件地更新数据框列时,我得到了以下错误。
ValueError: cannot set using a multi-index selection indexer with a different length than the value.
在花了几个小时之后,我还没能找出原因。以下是演示此问题的简化代码:
dfm = pd.DataFrame({'jim': [0, 0, 1, 1],
'joe': ['x', 'y', 'z', 'y
当我运行这个玩具代码
test = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4]})
test['b'] = ''
for i in range(len(test)):
test['b'].loc[i] = [5, 6, 7]
我有个警告
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in the documentation: https:
当我继续我的项目在python抓取到excel,我设法提取我想要的信息,并把它放在一个新的excel文件。接下来,我不想在新的工作表上生成数据列表,而是将每个数据列表放到现有数据集的不同列中。
下面是我的第一步代码,以整理我从网站上需要的所有细节,并将其放入数据框架中
import selenium
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium import webdriver
import pandas as pd
path = "C:\\Users\\ChloeChew\\Downloads\\chromed
如何从应用于Dask系列的函数中返回多个值?我试图从dask.Series.apply的每一次迭代中返回一个系列,最后的结果是一个dask.DataFrame。
下面的代码告诉我元数据是错误的。然而,全熊猫版本起作用了。这里怎么了?
更新:--我认为我没有正确地指定元/模式。我该如何正确地做这件事?现在,当我放弃元参数时,它就起作用了。然而,它提出了一个警告。我想用达斯克“正确”。
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets
iris = dat
我用pandas库创建了一个数据帧。我想向dataframe中添加一列。然而,我得到了以下error.But,我想我必须输入与lines.How数量一样多的数据,我可以在我想要的行和列中输入信息吗?如果不输入数据,如何创建列? import pandas as pd
kd = pd.DataFrame(data)
insertColumns = kd.insert(0, "Age", [21, 23, 24, 21],True )
print(kd) 错误: ValueError: Length of values (4) does not match length o
我有一个Pandas DataFrame,包含i、行和j列。我希望将这个DataFrame中的值替换为第二个DataFrame中的所有值,后者具有相同的i行,但有k列,其中k是j的子集。
有效的办法是:
for col in df2.columns:
df1[col] = df2[col]
有没有一种更快、更无头绪的方法?
假设我有两个DataFrames a和b,其中a大于b,并且都是NaN。b.index是a.index的子集,但是b具有实数值。我希望将b中的值合并到a中。
In [102]: mset
Out[102]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 9446 entries, 2012-11-02 07:00:00 to 2012-11-05 15:24:00
Data columns:
open 9207 non-null values
high 9207 non-null v
我试图在我的约会时间索引中找出几个小时在两个不同的时间之间。
这是我的密码:
rbe60['result'] = rbe60.index.hour.to_series().between(3,23)
唯一的问题是我一直在犯这个错误。
raise ValueError("cannot reindex from a duplicate axis")
ValueError: cannot reindex from a duplicate axis
我看过其他一些帖子,并意识到这意味着我的索引或列中可能有一个重复的值。我试着跑去看看副本会在哪里,但都是空的。
d
我正在尝试使用Numpy和Pandas在Python中实现简单的线性回归。但是我得到了一个ValueError:矩阵不是对齐的错误,因为调用点函数实质上是计算矩阵乘法,正如文档所说的那样。下面是代码片段:
import numpy as np
import pandas as pd
#initializing the matrices for X, y and theta
#dataset = pd.read_csv("data1.csv")
dataset = pd.DataFrame([[6.1101,17.592],[5.5277,9.1302],[8.5186,13.