python pandas:如何从在其他系列中具有匹配值的系列中获取值的索引?
我有这两个系列: 在[48]中:serie1出[48]:0 安1 乙2 C3A4D在 [49] 中:serie2出[49]:0 X1 年2A3 Z4A5D数据类型:对象 对于 serie1 中的每个值，我想从 serie2 中获取索引/索引.如果不迭代值，这可能吗?一个可能的解决方案是或多或少地像这样构建一个数据框: A B C DX 假 假 假 假Y 错误 错误 错误 错误真假假假Z 错
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在熊猫系列中使用 if/else 根据条件创建新系列
我有一个熊猫df.假设我有一列“活动"可以是“有趣"或“工作"，我想将其转换为整数.我要做的是: df["activity_id"] = 1*(df["activity"]=="fun") + 2*(df["activity"]=="work") 这是可行的，因为我不知道如何在其中放置 if/else(如果您有 10 个活动，它会变得复杂). 但是，假设我现在遇到了相反的问题，我想从 i
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在 Python 中使用麦克劳林级数逼近 e^x
我试图在一个名为 my_exp(x) 的函数中使用麦克劳林级数来近似 e^x，我相信到目前为止我所做的一切都是正确的，但我得到了不正确的近似值无论我尝试什么号码. 导入数学对于范围 (x) 中的 i:exp = 1 + ((x**i)/math.factorial(i))打印(exp) 例如，每当我尝试 my_exp(12) 我得到 18614.926233766233 而不是 162754.
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将 Pandas 系列转换为单调
我正在寻找一种方法来消除破坏系列单调性的点. 例如 s = pd.Series([0,1,2,3,10,4,5,6]) 或 s = pd.Series([0,1,2,3,-1,4,5,6]) 我们会提取 s = pd.Series([0,1,2,3,4,5,6]) 注意:我们假设第一个元素总是正确的. 解决方案 Monotonic 可以是递增的也可以是递减的，下面的函数将
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根据条件向pandas df添加新列
我有以下数据集: ID 资产布尔值1 "A" 真1 "B" 错误1 "B" 错误2 "A" 真3 "A" 真3 "A" 真3 "B" 错误3 "B" 错误4 "A" 真4 "A" 真5 "A" 真5 "B" 错误 我想添加另一列，只有当 Boolean 列中的所有值对于相同的 ID 的计算结果都为 True 时，该列才应计算为 True.所以是这样的: ID 资产布尔检查1 "A" 真假1
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如何绘制按不同颜色分组的多个时间序列?
我正在尝试用一个图表显示 10 个系列.这些被分成组，例如这个简单的例子: A 组 |B组时间(h) S1 S2 S3 S4 S5 S60 1 3 1 3 4 524 2 1 3 4 2 148 3 2 2 1 2 2 如何将这 6 个系列添加到一个图表中并按颜色对它们的 A/B 组进行分类? 非常感谢！ 解决方案 你可以试试seaborn: 导入 seaborn 为 sns
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如何从存储在 Pandas 系列中的后续 numpy 数组中选择元素
我有一系列 numpy 数组: 将pandas导入为pd将 numpy 导入为 nppd.Series({10: np.array([[0.72260683, 0.27739317, 0. ],[0.7187053 , 0.2812947 , 0. ],[0.71435467, 0.28564533, 1. ],[0.3268072, 0.6731928, 0. ],[0.31941951, 0
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如何提取熊猫系列元素并将其与数据框列中的行进行比较
我有以下数据框.. coupon_typedish_iddish_namedish_pricedish_quantity0 20 卢比 012 三明治 65 21 Rs 20 off 013 鸡肉 125 3013 鸡肉 125 3 立减 2 卢比 20013 鸡肉 125 3 立减 3 卢比 20评分评论coupon_type user_id order_id 餐点 order_area4 b
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根据列上函数的结果对 Pandas Dataframe 进行切片
我想使用基于 DateTime 列的月份的条件逐个元素对数据框进行切片: Met_Monthly_DF = Metsite_DF.iloc[Metsite_DF['DateTime'].month == Month] 我收到错误: builtins.AttributeError: 'Series' 对象没有属性 'month' 如果我说: Months = [DT.month for D
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如何以15m为间隔划分小时并在python中分配每小时的值?
|月 |日 |小时 |温度 ||-----------|-----|------|------------||九月 |01 |0:00 |19,11 ||九月 |01 |1:00 |18,67 ||九月 |01 |2:00 |18,22 ||九月 |01 |3:00 |17,77 |转换成:|月 |日 |小时 |温度 ||-----------|-----|------|------------|
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在 Pandas 中使用窗口进行动态异常值检测
我想实现异常值检测，它将使用一个窗口来检查下一个元素是否为异常值.假设我们在 pd.Series 上使用长度为 3 的窗口，如下所示:[0,1,2,3,4].我会在 [0,1,2] 上计算中位数和疯狂(或平均值和标准差)并检查 3 是否是异常值. 我实现了一个 for 循环解决方案，但它真的很慢. 解决方案 说你开始 s = pd.Series([1, 2, 1, 4, 2000, 2
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将熊猫数据框转换为熊猫系列
我需要一些有关数据类型问题的帮助.我正在尝试转换如下所示的 Pandas 数据框: 时间戳编号2018-01-01 12018-02-01 02018-03-01 52018-04-01 02018-05-01 6 变成一个看起来与数据框完全一样的pandas系列，没有列名时间戳和数字: 2018-01-01 12018-02-01 02018-03-01 52018-04-01 0201
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从 Python 数据框中的时间戳列计算唯一工作日
我想计算时间戳中存在多少个唯一的工作日.这是一个输入，我希望输出为 4(因为 8/5 和 8/6 是周末). captureTime0 8/1/2017 0:051 8/2/2017 0:052 8/3/2017 0:053 8/4/2017 0:054 8/5/2017 0:055 8/6/2017 0:05 解决方案 使用 np.is_busday: 将 numpy 导入为 np将熊
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python pandas-AttributeError: 'Series' 对象没有属性 'columns'?
我正在尝试计算特定列 'df1' 的当前行值落在前 5 行(并排 2 列)中的低-高范围值之间的次数.这是一个后续问题 - Dickster 已经完成了繁重的工作 这里. Series().between() 方法不合作，抱怨 AttributeError: 'Series' object has no attribute 'columns'.我不明白我如何涉及 columns 属性. l
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计算列中布尔值从 True 变为 False 的次数
我在数据框中有一列填充了布尔值，我想计算它从 True 变为 False 的次数. 当我将布尔值转换为 1 和 0 时，我可以这样做，然后使用 df.diff 然后将该答案除以 2 将pandas导入为pdd = {'Col1': [真、真、真、假、假、假、真、真、真、真、假、假、假、真、真、假、假、真、]}df = pd.DataFrame(data=d)打印(df)0 真1 真2 真3
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如何根据其他熊猫数据框更新系列
我想根据其他 Pandas 数据框更新数据，因为我只是收集更好的数据，这是数据集的示例 这是我的数据 没有国家语言首都1 印度尼西亚语 雅加达语2 马来西亚 马来西亚语 吉隆坡3 文莱国语斯里巴加湾市4 尼日利亚 英语 阿布贾 我的第二个数据框 国家首都马来西亚拉各斯尼日利亚布城 我想要的是 没有国家语言首都1 印度尼西亚语 雅加达语2 马来西亚 布城3 文莱国语斯里巴加湾市4 尼
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将在单个 .csv 文件上执行的一系列操作自动化到 R 中同一目录中的所有 .csv 文件
我正在进行一个研究项目，我需要处理来自一副触觉手套的数据.导出数据后，有4行包含日期和时间，之后进行分析时不需要，还有很多列我也不需要.长话短说，我需要删除前 4 行，只保留列 [1,2,33,53,76,95,114,133,164,184,207,226,245].我写了一个非常简单的 R 脚本来为我做这件事，但我想知道如何将这组操作应用于同一目录中的所有 .csv 文件?每次手动输入每个文件
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标记熊猫系列中连续的 True 元素组
我有一个 Pandas 系列的布尔值，我想标记连续的 True 值组.怎么可能做到这一点?是否有可能以矢量化的方式做到这一点?任何帮助将不胜感激！ 数据: A0 错误1 真2 真3 真4 错误5 错误6 真7 错误8 错误9 真10 真 期望: 一个标签0 错误 01 真 12 真 13 真 14 错误 05 错误 06 真 27 错误 08 错误 09 真 310 真 3 解决
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使用 Pandas，为什么列/系列标题没有显示在输出的顶部
在: def answer_three():Top15 = answer_one()#https://stackoverflow.com/questions/51826751/average-of-dataframe-columnsTop15['avgGDP'] = Top15[['2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2011', '2012', '2
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如何颠倒 Pandas 系列中名字和姓氏的顺序
我有一个熊猫系列: names = pd.Series(['安德烈·阿加西'，'巴里邦兹'，'克里斯托弗·哥伦布'，'丹尼尔笛福'，'埃米利奥·埃斯特维兹'，'弗雷德·弗林特斯通'，《葛丽泰嘉宝》，'亨伯特亨伯特'，'伊万·伊里奇']) 看起来像这样: 0 安德烈·阿加西1 巴里债券2 克里斯托弗·哥伦布3 丹尼尔笛福4 埃米利奥·埃斯特维兹5 弗雷德·弗林斯通6 葛丽泰嘉宝7 亨伯特亨伯特
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