我正在学习巨蟒和它,熊猫和一些有关数据科学的工具。在做一本书的练习时,我在IPython上编写了上述代码,但是在执行该块时,我会收到一条错误消息:
for i in range(len(df1)):
if (df1['Temperature'][i]-df1['Temperature'][i-1]) > 0.1:
print (df1['Temperature'][i])
回溯(最近一次调用):
File "<ipython-input-140-9f31dd23b324>", line 2
是否可以附加到不包含任何索引或列的空数据框?
我尝试过这样做,但最后总是得到一个空的数据帧。
例如:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
data = ['some kind of data here' --> I have checked the type already, and it is a dataframe]
df.append(data)
结果如下所示:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
在我正在编写的一个程序中,我必须显式地设置包含布尔数据的列的类型。有时,此列中的所有值都为None。除非我提供明确的类型信息,否则Pandas将为该列推断出错误的类型信息。 是否存在与pandas兼容的类型来表示可空的-bool?我想做这样的事情,但要保留None: s = pandas.Series([True, False, None]).astype(bool)
print([v for v in s]) 提供: [True, False, False] Python的内置bool类不能有Null值。它只能是True或False。在这种情况下,因为bool(None)==False最终
import pandas
#Ignores a value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame(side note if I shouldn't be doing this please let me know too)
pandas.options.mode.chained_assignment = None
#opens file
f = pandas.read_excel('.../foo.xlsx', sheetname=0)
#sort by header_number a
我已经创建了一个CSV文件,该文件当前为空。我的代码检查CSV文件是否包含数据。如果没有,它会向其中添加数据。如果是这样,它不会做任何事情。这就是我到目前为止所尝试的:
import pandas as pd
df = pd.read_csv("file.csv")
if df.empty:
#code for adding in data
else:
pass #do nothing
但在实现时,我得到了错误:
pandas.errors.EmptyDataError: No columns to parse from file
有没有更好的方法来检查CSV
让我们假设我用C#编写了公共API:
public void Method(object param)
{
if(param == null)
{
throw new ArgumentNullException("Specified 'param' can not be null");
}
// ... other business logic
}
我想知道,如果我有不为空的参数(对象),是否可以保证不需要检查参数是否为空的值?()作为方法参数?换句话说,上面的示例是否检查空冗余?
我是spark的新手,我想知道这是否会改变内存消耗以及如何将任务分配给它的工作人员。请看下面这个最小的例子,让你能够理解我的要求。 # import thing for the pandas udf
import pyspark.sql.functions as F
import pyspark.sql.types as T
# for creating minimal example
import pandas as pd
import numpy as np
#create minimal example
df_minimal_example = pd.DataFrame({"
当用户输入ID以修改销售时,我需要控制空记录。
这里的诀窍是,如果我将cursor.fetchone()而不是cursor.fetchall()放在()上,条件是None将验证该行是否为空,并告诉用户输入另一个ID,但它似乎根本不适用于()。
我必须使用fetchall,否则,我将开始使用可精确的格式出现问题。
consulta = "SELECT id, CAST(fecha AS CHAR), id_cliente, total FROM compra WHERE id = %s;"
cursor.execute(consulta, (id)
在Pandas和Numpy中,有向量化函数(如np.isnan、np.isinf和pd.isnull )来检查数组、序列或数据的元素是否存在各种缺失/空/无效。
他们确实在标量上工作。pd.isnull(None)只返回True而不是pd.Series([True]),这很方便。
但是,假设我想知道是否有任何对象是这些空值之一;您不能使用这些函数中的任何一个来完成这个任务!这是因为它们将很高兴地将各种数据结构向量化。不小心使用它们将不可避免地导致可怕的“一个系列的真值是模棱两可”的错误。
我想要的是这样的功能:
assert not is_scalar_null(3)
assert not i