鉴于熊猫0.20.0的更新和弃用.ix
,我想知道用其余的.loc
和获得相同结果的最有效方法是什么.iloc
。我只是回答了这个问题,但是第二种选择(不使用.ix
)似乎效率低下且冗长。
片段:
print df.iloc[df.loc[df['cap'].astype(float) > 35].index, :-1]
同时使用条件和索引位置过滤时,这是正确的方法吗?
鉴于pandas 0.20.0的更新和的废弃,我想知道使用剩下的和获得相同结果的最有效方法是什么。我刚刚回答了这个问题,但是第二个选项(不使用)似乎效率低且冗长。 片段: 当同时使用条件和索引位置筛选时,这是正确的方法吗?
问题内容: 我知道这个问题有很多主题,但是没有一种方法适合我,因此我将发布有关我的具体情况的信息 我有一个看起来像这样的数据框: 我想做的是将“性别”列中的全0替换为“女”,并将所有1替换为“男”,但是当我使用上面的代码时,数据框中的值似乎没有变化 我是否使用了replace()错误?还是有更好的方法进行条件值替换? 问题答案: 是的,您使用的是错误的,默认情况下不是就地操作,它会返回替换的数据框
问题内容: 给定以下数组,我想用点替换逗号: 我一直在尝试不同的方式,但是我不知道该怎么做。另外,我已将其作为DataFrame导入,但无法应用该函数: 有什么建议如何解决这个问题? 问题答案: 您需要分配的结果,你的工作早在操作不就地,除了可以使用或并用矢量化要做到这一点更快: 这里的关键是分配结果:
问题内容: 我有以下数据框: 如何使用熊猫用先前的非零值填充零?是否有不仅仅用于“ NaN”的fillna? 输出应如下所示: (在此之前曾问过这个问题,在此之前,用最后一个非零值填充1d numpy数组的零值, 但他只是在寻求numpy解决方案) 问题答案: 你可以用与 要获取numpy数组,请继续
问题内容: 使得更换不区分大小写似乎并不在下面的例子中(我要替换的效果 JR。 或 小 与 JR ): 为什么?我有什么误会? 问题答案: 该参数实际上是一种方便的选择。如果替换不是基于正则表达式的,则与替换无关。 因此,当时,这些是您可能的选择: 要么, 您还可以通过将不区分大小写标志作为模式的一部分纳入,而变得厚脸皮并绕过两个关键字参数。看到 注意 您将需要在正则表达式模式下转义句点,因为未转
我有一个空单元格的数据框,并希望用NaN替换这些空单元格。之前在这个论坛上提出的解决方案有效,但前提是单元格包含一个空间: 当单元格为空时,此代码不起作用。有人建议用熊猫代码来代替空细胞吗?