类型函数的熊猫过滤参数不可迭代[重复]
我正在使用PyThon和熊猫。
在网球比赛中，我想通过以下方式过滤我的数据：
- 检查获胜者是某个玩家
- 检查失败者是否在指定的集合内
我试着用下面的方法来做
filtered_data = df[(df.winner == player) & (df.losser in desirable_opponents)]
其中df是存储我的数据的数据帧对象。
我得到以下错误：
TypeError: argument of type 'function' is not iterable
我理解错误。但是我还没有想出办法来解决它。
我如何进行过滤，使df.loser根据许多值进行检查，而不是像df.winner==player这样的值？
共有2个答案
还要考虑SQL类查询方法：
filtered_data = df.query("winner == @player and losser in @desirable_opponents")
其中，player是一个标量变量，player是一个类似数组的变量（列表、1D数组、熊猫系列等）
你应该使用isin
filtered_data = df[(df.winner == player) & (df.losser.isin(desirable_opponents))]
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我当时正在读一本名为《现代Java在行动》的书，其中一部分代码我无法理解。 作者表示，代码不会终止。原因是无法在过滤器中知道数字是否继续增加，因此它会无限地继续过滤它们！ 我不明白原因。有人能解释一下为什么吗。
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这是我的对象（确保它是typeof对象）： 为什么使用对我不起作用？ .过滤器不是函数 建议的对象替代方案是什么？
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我正在寻找通过以下条件过滤df的方法： 由创建的
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问题内容： 我有很多行的python pandas数据框。从这些行中，我想切出并且仅使用“ body”列中包含单词“ ball”的行。为此，我可以这样做： 问题是，我希望它不区分大小写，这意味着如果出现Ball或bAll一词，我也希望它们。进行不区分大小写的搜索的一种方法是将字符串转换为小写，然后以这种方式搜索。我想知道如何去做。我试过了 但这是行不通的。我不确定是否应该在此等性质上使用lambd
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问题内容： 我有一个大数据框，然后尝试将其拆分。我用 但它返回一个错误 我该如何解决？ 问题答案： IIUC您需要以下内容： 您需要将每个块附加到列表中，然后用于将它们全部串联起来，我也认为可能没有必要，但是我可能错了
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问题内容： 我有一个数据框 ，它有一 列。我想创建两个新的数据框。一个包含 年份等于的所有行 ，另一个数据框包含 年份不等于的所有行 。我知道您可以这样做，`df.ix[‘2000-1-1’ ‘2001-1-1’]`但是为了获得2000年中没有的所有行，需要创建2个额外的数据帧，然后进行串联/联接。 有这样的办法吗？ 这段代码不起作用，但是有什么类似的方法吗？ 问题答案： 您可以使用datetim