假设我有一个名为names的专栏
names
name1
NaN
name2
NaN
像name1和name2这样的条目是str类型的,所有的NaN条目都是float类型的,以防您需要知道。
我想遍历本专栏,对好的条目执行更改,同时完全保留NaN条目,如下所示:
for i in range(len(df["names"])):
if df['names'][i].isnull() == False:
# do stuff
我尝试过使用isnull(),math.isna(),但是当我尝试应用lambda函数而不是使用for循环时,会出
我有一个包含43列的dataframe,如果column A中的值是1,5,我只想迭代超过3列(C、D、E)。这3列包含非常复杂的sentences或NaN。我希望将value 1添加到NEW column中,这些行只在所有3列中包含NaN,而如果其中任何一列包含语句,则希望将value 0附加到这些行。
Dataframe看起来如下:
df
A B C D E
1.5 x grass is green NaN NaN
我有一个数据帧df,如下所示。我想计算最后3个非nan列的平均值。如果非缺失列少于三列,则缺少平均值。 name day1 day2 day3 day4 day5 day6 day7
A 1 1 nan 2 3 0 3
B nan nan nan nan nan nan 3
C 1 1 0 1 1 1 1
D 1 1 0 1 nan 1 4 expect输出应如下所示 name day1 day2 day3 day4 day5 day6 day7
我有一个熊猫数据栏,我正在尝试格式化一个成本栏。基本上,替换字符串并将其标准化为成本值是从不同来源提取的。也有一些‘南’。
以下是一些样本数据:
$2.75
nan
4.150000
25.00
$4.50
我有下面的代码,用于标准化列中值的格式。
for i in range(len(EmpComm['Cost(USD)'])):
if (pd.isnull(EmpComm['Cost(USD)'][i])):
print(EmpComm['Cost(USD)'][i], i)
#EmpComm[
你能帮我解决一项具体的任务吗?我需要一行行地处理熊猫DataFrame栏.要点是,必须将“无”值转换为"0“或"1”,以便处理列中已经存在的"0“或"1”值。我是通过使用"for“循环来完成的,它的工作原理是正确的:
for i in np.arange(1, len(pd['signal'])):
if df.isnull(df['signal'].iloc[i]) and df['signal'].iloc[i-1] == 0:
df['signal'].iloc
老派的c程序员试图跟上时代,学习Python。很难看到如何有效地使用矢量化来代替循环。我得到了一个基本概念,Python可以在单个语句中对整个matricies执行数学函数,这真的很酷。但我很少处理数学关系。几乎所有的for循环都应用条件逻辑。
这里有一个非常简单的例子来说明这个概念:
import numpy as np
# Initial values
default = [1,2,3,4,5,6,7,8]
# Override values should only replace initial values when not nan
override = [np.nan,np.nan
下面的代码可以工作,但是过滤器操作阻碍了我的分析。你知道我怎样才能使过滤器的操作更快吗?你还有其他关于命运号的评论吗?
import sys
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import randint, rand, choice, permutation
ID = [value for sublist in
((value for _ in range(length))
for value, length in enumerate(randint(1, 10, 70000))
我正在尝试计算以下矩阵中的逐列差异:
A =
0 NaN NaN 0.3750 NaN
NaN 0.1250 0.2500 0.3750 NaN
我希望获得:
0.3750 NaN NaN
0.1250 0.1250 0.1250
在这里,我基本上是按列进行差分,跳过NaN值并将值向左移位。
一维的情况是:
A = [0 NaN 0.250 0.375 NaN 0.625];
NaN_diff(A) = [0.250 0.125 0.250];
有没有办法在MATLAB中有效地做到这一点,而不是每行
我使用一个数字高程模型作为一个数组,我想创建一个新的数组,只有像素低于某一值。我试过使用for循环。
下面是具有更简单数据的操作:
import numpy as np
array1 = array2 = np.arange(9).reshape(3,3)
array2 = array2.astype("float") #np.nan doesn't work with integers
for row in array2:
for item in row:
if item > 3.0:
item=np.nan
我想知道第一年为各种项目带来的收入。
鉴于以下情况,数据文件:
ID Y1 Y2 Y3
0 NaN 8 4
1 NaN NaN 1
2 NaN NaN NaN
3 5 3 NaN
我想按行返回具有非空值的第一列的名称。
在这种情况下,我想返回:
['Y2','Y3',NaN,'Y1']
我的目标是将它作为一个列添加到原始的dataframe中。
下面的代码主要是工作的,但真的很笨重。
import pandas as pd
impor
尝试了iterrow()非常慢,在其他地方阅读zip会更好,但它仍然非常慢。
我试图搜索数据的行,生成一些统计数据来填充两个新的数据。
有什么建议可以加快搜索数据的速度吗?
代码片段:
for index,date,stocknum in zip(stockpicks.index.values,stockpicks.date.values,stockpicks.stocknum.values):
stock=readStockPrice(stocknum)
if stock.empty:
return print("error
假设我的数据框中有两列,A和B:
A B
1 NaN
2 5
3 NaN
4 6
我希望获得一个新列C,它使用A列中的值填充B列中的NaN单元格:
A B C
1 NaN 1
2 5 5
3 NaN 3
4 6 6
我该怎么做呢?
我确信这是一个非常基本的问题,但由于我是Pandas的新手,任何帮助都将不胜感激!
早上好/下午好~~
我必须对以下数组进行排序,并将一些值替换为0。
A=[9 NaN 7 7 7 7 NaN 7 7 7 7 NaN 9 9 9 NaN 4 4 4 4 NaN ]
% The output should be>>>
A=[9 NaN 7 0 0 0 NaN 7 0 0 0 NaN 9 0 0 NaN 4 0 0 0 NaN ]
通过使用unique()函数,第二个NaN之后的7和第三个NaN之后的9将被替换为0。所以我只能得到如下结果:
[c, ia] = unique(A, 'first');
t = A;
t(iA) =0;
A
在中,两列的不同字段是从我的数据中创建的(参见下面的代码)
我想更进一步,使每个分组的第一行的cnt_a_diff和cnt_b_diff的值等于cnt_a和cnt_b的值。我想找出最直接的方法
包含我想要的输出数据:(只有行0、3和6会受到影响)
date county state cnt_a cnt_b cnt_a_diff cnt_b_diff
0 2020-06-13 Bergen New Jersey 308 11 308.0 11.0
1 2020-06-14 Bergen New Jersey
假设我有以下矩阵:a=
2 NaN NaN
4 NaN 3
3 7 9
5 12 5
8 10 8
12 5 10
我需要用Nan替换每一列中的前x个非Nan值。
如果要替换的值数为x= 3,则新矩阵应为:
B=
NaN NaN NaN
NaN NaN NaN
NaN NaN NaN
5 NaN NaN
8 NaN 8
12 5 10
你知道该怎么做吗?
提前谢谢。