DataFrame이 있고 한 열은 "언어"의 "lang"입니다. 이 열의 두 가지 값은 "영어"는 "en"이고 "영국 영어"는 "en-gb"입니다. . user lang id
joe en 77788
jim en-gb 23323
pedro es 12134
tom en 53892
juan es 24434
phill
나는 하나의 색인 열과 두 번째 열을 포함하는 팬더 시리즈를 가지고있다. 색인 열에는 언어에 대한 몇 가지 약어가 포함되어있다. 이 색인 열에있는 두 개의 다른 값은 "영어"의 경우 "en"이고 "영국 영어"의 경우 "en-gb"입니다. 등등이있다 "ES"프랑스어 "에 대한" "스페인어,"FR 포함한이 열의 수많은 다른 값이다 "와 그래서 시리즈는 다음과
그래서이 방법이 효과가 있지만 다른 방법은 잘 모르겠습니다. 값을 계산하고이를 정적 열과 비교하는 열이 있습니다. 나는이 두 함수가 print (column1> column2) 함수를 가지고 있다고 비교했을 때 좋은 일련의 True/False 값을 얻었다. 그래서 거기 노력하고 있습니다,하지만 난 다음의 경우/다른 문 같은 불평등을 통합하려고 할 때, 그것
질문이 있는데이를 수행하는 데 어떤 기능을 사용해야하는지 잘 모르겠습니다. 나는 두 개의 날짜 프레임을 하나의 값 (finaldf)이 다른 하나의 값 (dfres0)보다 높고 두 값이 0 인 (finaldf)으로 설정하려는 경우를 비교합니다. 다음은이 날짜 프레임의 모습을 몇 가지 예입니다 : 사전에 finaldf .. NEG_00_04 NEG_04_
이것은 이상하고 반 직관적 인 행동처럼 보입니다. 누구나 이것이 왜 이렇게 설계되었는지 설명 할 수 있습니까? lkup = pd.Series({'fred':'Fred','amy':'Amy'})
for n in lkup:
print(n,' --> ',n in lkup)
>>>
Amy --> False
Fred --> False
왜 나에게
나는 같은 dataframe 있습니다 인용문을 내가 뭘하고 싶은 2/3의의를 추출하는 것입니다 df
Out[458]:
strings
0 lui sau chun
1 d1420152
2 98764879333
3 minglee
4 g1927384
5 hannah
strings 열의 각 값에 대한 문자열입니다. 보시다시피, 각 문자열의
pd.Series이 주어 졌으므로 null 값을 목록으로 바꾸고 싶습니다. 즉, 주어진 : import numpy as np
import pandas as pd
ser = pd.Series([0,1,np.nan])
나는 0 0
1 1
2 [nan]
을 반환하는 기능을 원하지만, 즉 fillna이의 자연 기능을 사용하려고하면 : result
is_monotonic() 함수를 적용 할 때 설명 할 수없는 오류 메시지가 나타납니다. 이것은 내 코드입니다. pd.Series([1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 4]).is_monotonic()
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TypeErro
두 개의 시리즈 : 숫자 식별자가있는 식별자와 식별자를 이름과 연결하는 조회입니다. 어떻게 가입 할 수 있습니까? 예 : name_lookup_series = pd.Series(['Google','YouTube','Facebook','Baidu','Wikipedia'],
index=["id_"+i for i in np.arange(5).a
내가이 DF가 값 : df2
t1
ACER 50
BBV 20
CEL 0
DIA 25
나는 다음과 같은 출력을 얻기 위해 두 DFS를 추가하는 기대 : df1
t0
ACER 50
BBV 20
ACC 75
IRAL 25
DECO 58
과 반대편에 : 기본적 df3
t2
ACER 1