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我有一个 pandas dataframe
,我在其中调用一个函数来在不满足条件的列中填充 NaN。
以下是我的代码:
def clean_feedback(DF):
feed_id = DF.id_y.unique()
for ID in feed_id:
Min = np.argmin(np.abs(DF[DF.id_y == ID].created_at_x - DF[DF.id_y == ID].created_at_y))
print(Min)
DF[DF.id_y == ID].loc[DF[DF.id_y == ID].index != Min, 'comments'] = np.nan
return DF[DF.id_y == ID]
示例数据框是:
id_x user_id merchant_id amount_spent bill_number created_at_x checked_in chain_id id_y feedback_setting_id comments created_at_y updated_at feedback_type
1097 268868 975 42 149 None 2016-12-14 12:11:14 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
2150 468876 975 42 278 None 2017-06-04 10:51:47 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
6535 5020 975 42 200 None 2015-03-25 12:37:36 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
9228 476314 975 42 676 None 2017-06-09 14:34:03 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
9601 293308 975 42 438 None 2017-01-22 13:03:18 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
10215 781647 975 42 335 None 2017-08-21 13:36:43 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
20405 5441 975 42 200 None 2015-03-29 14:24:32 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
24117 277853 975 42 220 None 2016-12-25 12:57:53 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
24432 949216 975 42 219 None 2017-10-05 10:22:52 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
24475 289288 975 42 109 None 2017-01-15 08:49:55 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
32318 767980 975 42 293 None 2017-08-16 09:41:30 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
32820 343502 975 42 387 None 2017-03-22 12:52:48 1 NaN 219 194 Lovely cafe! 2017-03-22 12:55:05 2017-10-05 06:45:49 1
每当我调用该函数时:clean_feedback(Transaction[Transaction.id_y == 219])
,没有任何变化。我确信这是一个愚蠢的错误,但我完全被难住了。
EDIT1:我也尝试过使用 .where
函数执行 about,但它使整个数据帧为 NaN。有没有办法指定comments
列?
最佳答案
试试这个:
DF.loc[(DF.id_y == ID) & (DF.index != Min), 'comments'] = np.nan
说明
pd.DataFrame.loc
接受基于标签的或 bool 索引。id_y
等于 ID
和 index
!= Min
。&
运算符组合 2 个 bool 系列以形成单个 bool 索引器关于python - Pandas 如何使用 .loc 根据其他列中的值将列设置为 NaN,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49291768/
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!