我有一个由pdf URLs组成的数据框架。import pytesseractimport pandas as pddef addressin line and ('iso' in line or 'iatf' in line or '1so' in line):
return(line.title()) 我想用lambda运行一些东西,如果URL是
我已经将数据加载到具有多个列标题索引的dataframe中。目前,我一直在按列索引对数据进行分组,取组的平均值,计算95%的置信区间,如下所示:import pandas as pd但是,这方面的问题是,组上使用的平均函数忽略NaN值,而如果组中有NaN,则this函数st.sem返回NaN。我试着计算95%的置信
在Pycharm中,我希望在调试模式下,停止任何进入我的代码的异常,但忽略库函数抛出和捕获的任何异常。Pycharm在断点中有一个名为Any Exception的选项,你可以说"On Raise“和"Ignore library files”,这很有用,但它不会忽略StopIteration和ExitGenerator例如,在下面的代码中,生成器next((x for x in a_list))抛
我使用python3.6,并尝试使用从.yml文件加载的lambda函数。我有一个str格式的lambda,所以我使用exec('l = lambda x: print(x)')函数将它转换为一个有效的lambda并将它赋值给一个变量,但是当我尝试使用lambda时,它会抛出NameError: name 'l' is not defined异常。下面的玩具示例演示了我的问题:
我试图用系列的模式替换pandas.DataFrame中的异常值和pandas.DataFrame值,使用apply方法和lambda函数,并使用属性进行过滤。我尝试了三种不同的方法,但它似乎并不能捕捉到NaN值的情况。df.apply( lambda row: mode
if (row['prop1']>quart95 or row['prop1'
我一直想做以下工作,以便有一个简单的故事来在pandas.DataFrame中的每一列上执行pandas.DataFrame.someColumnName.unique()函数。df.apply(func=unique, axis=0) # error NameError: name 'unique' is not defined
有没有什么我忽略的技巧来让它工作,或者给出一个替代的解决方案来做一些类似的事情,但是在pan