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只需要一点帮助来从数据帧返回一些值。
<小时/>我有一个包含一些值的数据框(称为 df1):
ID X Y Distance Date
1 1 2 2.2 01/01/2000
2 2 3 1.8 02/02/2001
3 3 4 1.2 03/03/2002
4 4 5 2.7 04/04/2003
5 5 6 3.8 05/05/2004
目前,我有代码创建一个新列 - df1['Within 2k'] - 如果距离在 2 公里以内,则返回 True。例如,这看起来像:
df1['Within 2k'] = df1['distance'] <= 2
print("df1")
ID X Y Distance Date Within 2k
1 1 2 2.2 01/01/2000 False
2 2 3 1.8 02/02/2001 True
3 3 4 1.2 03/03/2002 True
4 4 5 2.7 04/04/2003 False
5 5 6 3.8 05/05/2004 False
我还有代码,如果 ID 和距离不在 2 公里以内,则将它们更改为“空”。例如,这看起来像:
df1['ID'] = np.where((df1['Distance'] <= 2), df1['ID'], "Null")
df1['Distance'] = np.where((df1['Distance'] <= 2), df1['Distance'], "Null")
print(df1)
ID X Y Distance Date
Null 1 2 Null 01/01/2000
2 2 3 1.8 02/02/2001
3 3 4 1.2 03/03/2002
Null 4 5 Null 04/04/2003
Null 5 6 Null 05/05/2004
<小时/>
我的代码的目标是返回距离在 2 公里以内的第一条记录(按时间顺序)。目前我有代码返回日期值最小的值,但其中包括空值。
我现在的代码看起来有点像这样:
Site2km = df1.loc[df1['Date'].idxmin(),'ID']
Dist2km = df1.loc[df1['Date'].idxmin(),'Distance']
return pd.Series([Site2km, Dist2km])
我需要一些代码来:
1) 返回距离小于2的第一个ID和距离
2) 如果表中的每个值都在距离 2km 之外,则 ID 和距离都返回字符串“Null”。
最佳答案
实际上您不需要额外的列:
In [35]: df
Out[35]:
ID X Y Distance Date
0 1 1 2 2.2 2000-01-01
1 2 2 3 1.8 2001-02-02
2 3 3 4 1.2 2002-03-03
3 4 4 5 2.7 2003-04-04
4 5 5 6 3.8 2004-05-05
In [36]: df.loc[df['Distance'] <= 2].nsmallest(1, 'Date')[['ID','Distance']]
Out[36]:
ID Distance
1 2 1.8
更新:
In [47]: df
Out[47]:
ID X Y Distance Date
0 1 1 2 2.2 2000-01-01
1 2 2 3 1.8 2001-02-02
2 3 3 4 1.2 2002-03-03
3 4 4 5 2.7 2003-04-04
4 5 5 6 3.8 2004-05-05
In [48]: r = df.loc[df['Distance'] <= 2].nsmallest(1, 'Date')[['ID','Distance']]
In [49]: r
Out[49]:
ID Distance
1 2 1.8
我们来模拟一下2km内没有任何点的情况:
In [50]: df.Distance += 10
In [51]: r = df.loc[df['Distance'] <= 2].nsmallest(1, 'Date')[['ID','Distance']]
In [52]: r
Out[52]:
Empty DataFrame
Columns: [ID, Distance]
Index: []
In [53]: if r.empty:
...: r.loc[0] = [np.nan, np.nan]
...:
In [54]: r
Out[54]:
ID Distance
0 NaN NaN
关于python - Pandas 返回条件值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45100448/
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!