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为什么当我手动将数据输入到 Excel 中时,pandas 可以正常工作。然而,当我抓取数据时,将其放入 csv 中。它给了我:
zz = df1.WE=np.where(df3.AL.isin(df1.EW),df1.WE,np.nan)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (148,) (537,) ()
其他网站还没有发生过。我在这里遗漏了一些明显的东西吗?是 excel 格式不正确还是这里的数据不一样?
df3
df3 = pd.DataFrame(columns=['DAT', 'G', 'TN', 'O1', 'L1', 'TN2', 'O2', 'L2', 'D', 'AJ', 'AK', 'AL'])
df1
EW WE \
0 Ponte Preta U20 v Cruzeiro U20 2.10
1 Fluminense RJ U20 v Defensor Sporting U20 2.00
2 Gremio RS U20 v Palmeiras U20 3.30
3 Barcelona v Sporting 1.33
DA
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代码:
df3 = pd.DataFrame(columns=['DAT', 'G', 'TN', 'O1', 'L1', 'TN2', 'O2', 'L2', 'D', 'AJ', 'AK', 'AL'])
df3['DAT'] = df2['AA']
zz = df1.WE=np.where(df3.AL.isin(df1.EW),df1.WE,np.nan)
print(zz)
我已经提供了创建数据框 1、2 和 pandas 代码的所有脚本,直到它创建错误 here。
我一直在努力
错误:
zz = df1.WE=np.where(df3.AL.isin(df1.EW),df1.WE,np.nan)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (0,) (4,) ()
从抓取中创建并作为数据框加载的错误文件:
如果这还不够,我还按原样加载了文件。
手动创建的工作文件:
工作:
知道如何解决这个问题吗?
最佳答案
我认为你需要改变:
df1.WE=np.where(df3.AL.isin(df1.EW),df1.WE,np.nan)
到
df1.WE=np.where(df1.EW.isin(df2.AL),df1.WE,np.nan)
问题是 DataFrame 的长度与实际数据不同。因此需要使用另一个数据更改来自 df1
的数据 - comapring 返回与 df1
长度相同且没有错误的 maks。
使用您的数据:
df1 = pd.read_csv('df1.csv', names=['a','b','c'])
print (df1.head())
a b \
0 Ponte Preta U20 v Cruzeiro U20 2.10
1 Fluminense RJ U20 v Defensor Sporting U20 2.00
2 Gremio RS U20 v Palmeiras U20 3.30
3 Barcelona v Sporting 1.33
4 Bayern Munich v PSG 2.40
c
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4 https://www.bet365.com.au/#/AC/B1/C1/D13/E40/F...
df2 = pd.read_csv('df2.csv', names=['a','b','c', 'd', 'e'])
print (df2.head())
a b c d \
0 In-Play CSKA Moscow U19 Man Utd U19 1.14
1 In-Play Atletico Madrid U19 Chelsea U19 1.01
2 In-Play Juventus U19 Olympiakos U19 1.40
3 Starting in 22' Paris St-G U19 Bayern Munich U19 2.24
4 Today 21:00 Man City U19 Shakhtar U19 2.66
e
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comapre 数字列,此处为 b
和 d
:
df1.b=np.where(df1.b.isin(df2.d),df1.b,np.nan)
#first 5 values is NaNs
print (df1.head())
a b \
0 Ponte Preta U20 v Cruzeiro U20 NaN
1 Fluminense RJ U20 v Defensor Sporting U20 NaN
2 Gremio RS U20 v Palmeiras U20 NaN
3 Barcelona v Sporting NaN
4 Bayern Munich v PSG NaN
c
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3 https://www.bet365.com.au/#/AC/B1/C1/D13/E40/F...
4 https://www.bet365.com.au/#/AC/B1/C1/D13/E40/F...
#check if some not NaNs values in b column
print (df1[df1.b.notnull()])
a b \
23 Swindon v Forest Green 1.40
50 Sportivo Barracas v Canuelas FC 13.00
80 FC Nitra 1.53
81 0-0 1.40
83 Cape Town City v Maritzburg Utd 1.53
84 Mamelodi Sundowns v Baroka FC 3.75
90 Dorking Wanderers v Tonbridge Angels 1.53
95 Coalville Town v Stamford 1.40
c
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50 https://www.bet365.com.au/#/AC/B1/C1/D13/E40/F...
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83 https://www.bet365.com.au/#/AC/B1/C1/D13/E40/F...
84 https://www.bet365.com.au/#/AC/B1/C1/D13/E40/F...
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您的测试数据的另一个问题是行数相同 (4),因此没有错误。
关于python - Pandas 抓取的数据在 Pandas 中不起作用,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47658860/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!