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我有一个看起来像这样的 Pandas 数据框:
import pandas as pd
import numpy as np
d = {'value1': [1, 2, 3, -4, 5, -1, -7, -2, 4, -5], 'value2': [100, 200, 200, 300, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data=d)
value1 value2
1 100.0
2 200.0
3 200.0
-4 300.0
5 NaN
-1 NaN
-7 NaN
-2 NaN
4 NaN
-5 NaN
如何为 value1
列中的所有绝对数字分配 value2
列中的相同值?像这样:
value1 value2
1 100.0
2 200.0
3 200.0
-4 300.0
5 NaN
-1 100.0
-7 NaN
-2 200.0
4 300.0
-5 NaN
最佳答案
使用Series.map
通过将 value1
转换为绝对值,转换为索引,删除缺失值并映射原始值的绝对值,通过新的 Series
:
s = df.assign(value1 = df['value1'].abs()).set_index('value1')['value2'].dropna()
df['value2'] = df['value1'].abs().map(s)
#if possible duplicates in `s.index` convert to dict (last dupe is in dict)
#df['value2'] = df['value1'].abs().map(s.to_dict())
print (df)
value1 value2
0 1 100.0
1 2 200.0
2 3 200.0
3 -4 300.0
4 5 NaN
5 -1 100.0
6 -7 NaN
7 -2 200.0
8 4 300.0
9 -5 NaN
编辑:错误意味着 value1
中有重复项,因此首先删除缺失值,转换为绝对值并删除重复项,保留第一行(默认)或最后一行以获取重复项。
d = {'value1': [1, 2, 3, -4, 5, -1, -7, -2, 4, -5, -1],
'value2': [100, 200, 200, 300, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan,500]}
df = pd.DataFrame(data=d)
s1 = df.dropna(subset=['value2']).assign(value1 = lambda x: x['value1'].abs()).drop_duplicates('value1').set_index('value1')['value2']
s2 = df.dropna(subset=['value2']).assign(value1 = lambda x: x['value1'].abs()).drop_duplicates('value1', keep='last').set_index('value1')['value2']
df['value21'] = df['value1'].abs().map(s1)
df['value22'] = df['value1'].abs().map(s2)
print (df)
value1 value2 value21 value22
0 1 100.0 100.0 500.0
1 2 200.0 200.0 200.0
2 3 200.0 200.0 200.0
3 -4 300.0 300.0 300.0
4 5 NaN NaN NaN
5 -1 NaN 100.0 500.0
6 -7 NaN NaN NaN
7 -2 NaN 200.0 200.0
8 4 NaN 300.0 300.0
9 -5 NaN NaN NaN
10 -1 500.0 100.0 500.0
关于python - 为 Pandas 数据框中B列中的绝对数字分配A列中的相同值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69315539/
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!