什么是R中python的idxmin()的等价物？
在R中，Python的idxmin()函数的等价物是which.min()函数。
which.min()函数是R语言中的一种基本函数，用于查找向量中的最小值的索引位置。它返回最小值的索引，如果有多个最小值，则返回第一个最小值的索引。
which.min()函数的使用示例：
vec <- c(3, 5, 1, 7, 2)
min_index <- which.min(vec)
print(min_index)输出结果为：
[1] 3在这个例子中，which.min()函数返回的结果是3，表示向量vec中的最小值所在的索引位置为3。
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请注意，以上链接仅为示例，具体产品选择应根据实际需求和情况进行。
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1回答
我有一个具有结构的数据框架：
df=pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2,3,3,3],
'age':[0,1,2,0,1,2,0,1,2],
'value':[2.2,2.1,2.3,3.2,3.1,3.3,4.3,4.4,4.2]})
我希望有一个列的最小值，其中与每个id的最低年龄相对应的值报告如下：
df1=pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2,3,3,3],
'
浏览 2提问于2020-07-21得票数 0
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大家好。我有多个CSV文件，我正在用python创建一个气象员应用程序。我正在从CSV文件中获取数据，下面是代码
import os
import csv
lst_temp = []
lst_hum = []
dates = []
class Weather:
def main(self):
path = r'C:\Users\someone\PycharmProjects\untitled\weatherfiles\\'
os.system('cls')
for files in os.li
浏览 5提问于2022-11-16得票数 1
1回答
我是Python的新手。我想找出我的dataframe中哪一列的缺失值最多。假设我们有5行1000列。
例如
C1 C2 ... C1000
10 21 ... NaN
NaN 45 ... 29
15 21 ... NaN
21 NaN ... 27
61 NaN ... NaN
C1000具有最大的缺失值。因此我的代码应该返回列名"C1000“
浏览 0提问于2016-04-30得票数 2
2回答
我有一个类似于下面的DataFrame。“名称”表示学生的名称，每个测试变量下面的值代表考试成绩。
Name Test1 Test2 Test3
Ana 87 93 82
Cole 62 73 84
Sia 64 58 60
Max 93 95 99
Leah 93 90 85
Cam 76 80 83
所需的结果是下面的DataFrame。其中"MinTestGrade“表示每个学生在3年级之间的最低成绩。"TestNumber“是他们成绩最低的考试。
Name TestNumber MinTes
浏览 4提问于2022-02-08得票数 2
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2回答
我有一个表需要按条件分组： R_num ORG name level
13 Dm Ad 17
13 Dm Af 16 当我使用它时，它会给我13 Dm Ad 16，这就像数据被操纵一样。 df1=df.reset_index().groupby(['R_num','ORG']).agg({'name':'first','level':['min']}) 我想要的结果是13 Dm Af 16，我知道'name':'first'可能有问题，但
浏览 22提问于2019-01-12得票数 5
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是否有statsmodels或其他Python等效于R的功能来使用选择基于公式的模型
浏览 3提问于2014-03-15得票数 8
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我正在尝试编写一个自定义聚合函数，它将始终从每个组中选择以最少零结尾的字符串。例如，下面是一个数据帧示例： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"group" : [1, 1, 1, 2, 2], "value" : ["10534", "30400", "30400", "34355", "35000"]}) 我在这里的目标是返回如下内容： group value
1 "10534"
1 "1
浏览 28提问于2021-08-16得票数 0
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1回答
我知道使用Python进行z分数计算。
给定原始分数和z分数，是否有可能计算滚动窗口来计算原始分数的平均值？请提出前进的方向。
def zscore(x, window):
r = x.rolling(window=window)
m = r.mean().shift(1)
s = r.std(ddof=0).shift(1)
z = (x-m)/s
return z
import pandas as pd
import numpy as np
raw1 = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 1), col
浏览 0提问于2019-03-13得票数 2
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在下面的Pandas DataFrame中，我希望进行聚合计算(最小值)，同时简单地添加另一列中的值。我能够解决这个问题，但我怀疑gb.agg内部有一个更简单的解决方案。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B' : ['
浏览 0提问于2018-02-11得票数 1
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1回答
假设您有一些函数z= f(x，y)的数值数据保存在pandas数据框中，其中x是索引值，y是列值，dataframe中填充了z数据。例如： 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
1.0 0.0 -0.002961 -0.005921 -0.008883 -0.011845 -0.014808 -0.017772
1.1 0.0 -0.002592 -0.005184 -0.007777 -0.010371 -0.012966 -0.015563
1.2 0.0
浏览 16提问于2019-12-18得票数 1
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2回答
我试图在python系列中替换一个值，这里的线索是，我只想替换它一次，例如：
S = pd.Series([0, 1, 2, 3, 2, 5, 2, 6])
数字2被重复了3次，我只想替换4的“第二”2，我不想替换这个系列中的所有'2‘数字。
有什么办法吗？
提前谢谢你
浏览 0提问于2020-02-17得票数 1
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我有一份数据。我使用
df[:10].idxmin()
因为我只想在前10行中获取min值的索引。但是它给出了第58行的值，等等。有什么不对，我错过了什么？
浏览 11提问于2022-07-17得票数 -1
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3回答
Python初学者，请耐心听我说。
我有一个4列约1500行的文件。我需要做的是向控制台返回以下信息：
1)最高收入者的性别、年限和工资
2)最低收入者的性别、年限和工资
3)此数据集中收入最高的前十名女性的数量。
我的数据看起来有点像这样(在csv文件中)：
Gender, Years, Education, Wage
Female, 4, 9, 8.35
Male, 6, 6, 7.86
Male, 2, 8, 6.95
Female, 5, 6, 7.45
Male, 13, 9, 9.56
等。
有人告诉我，pandas或numpy最适合这种类型的工作，但我对如何解决这些类型的问
浏览 3提问于2017-09-28得票数 0
我正在学习蟒蛇/熊猫的属性在一个系列。我可以让它显示min和max值，但我想显示min和max索引值，并得到一条错误消息。
google.min()
49.95
google.max()
782.22
google.idmin()
AttributeError跟踪(最近一次调用)在->1 google.idmin(真)
/opt/anaconda3/envs/pandas_playground/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in getattr(self，name) 5272如果self._info_axis._c
浏览 5提问于2020-04-19得票数 3
3回答
我创造了这只熊猫的资料：
d = {'Char1': [-3,2,0], 'Char2': [0,1,2], 'Char3': [-1,0,-1]}
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df)
看起来是这样的：
我需要创建两个额外的字段：
Factor1Factor2
这是如何在每个记录中填充Factor1和Factor2：
record);Factor2 Factor1应该包含具有最低值的列的名称(同样，跨每个应该包含具有第二个最低值的列的名称(同样，跨每个记录)。
因此，生成的数据集应该如下所示：
浏览 7提问于2022-02-04得票数 2
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3回答
我试着看上去是最高的和最低的
我的投入
id Place A Place B Place C
1 67 87 76
我的输出
id Place A Place B Place C Highest Lowest
1 67 87 76 Place B Place A
For Highest 'df['Highest'] = df.idxmax(axis=1)` works well, but For Lowest For Hi
浏览 24提问于2022-07-20得票数 0
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我有一个大型Panda Dataframe，其中的索引是连续整数。列对应于该位置的值，这是一个玩具示例：
a = pd.DataFrame(index=range(7),data = [1.3,1.3,1.3,0.4,0.6,0.6,1.3], columns=['Values'])
Values
0 1.3
1 1.3
2 1.3
3 0.4
4 0.6
5 0.6
6 1.3
是否有一种快速的方法可以将其简化为一组顺序范围：
start end Values
0 3 1.3
3
浏览 3提问于2020-05-03得票数 3
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我已经对此做了一些研究，但是当索引是“string”类型时，我找不到一个简洁的方法。
鉴于Pandas的数据格式如下：
Platform | Action | RPG | Fighting
----------------------------------------
PC | 4 | 6 | 9
Playstat | 6 | 7 | 5
Xbox | 9 | 4 | 6
Wii | 8 | 8 | 7
我试图在&#
浏览 3提问于2020-02-19得票数 3
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我需要python中一些发行版的分位数。在r中，可以使用qf、qnorm和qchi2函数来计算这些值。
有没有与这些R函数等效的python函数？我一直在寻找scipy，但我没有找到任何东西。
浏览 2提问于2014-07-11得票数 29
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1回答
我正在使用Python中的dataset，该数据集有三列: state (ST)、city (City)和证书数量(CERT)。我必须为每个州找到最低数量的证书，这是我用以下代码完成的：
df.groupby(["ST"])["CERT"].min()
但是，当我还需要输出城市时，它只返回州和证书的数量。我需要每个州的城市都有最低数量的证书。当我运行以下代码时：
df.groupby(["ST", "City"])["CERT"].min()
我得到了每一个城市的最小值，当我需要每个州的最小值时，这个最小值属于这个
浏览 4提问于2022-04-05得票数 0
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假设我有一个数据帧，如下所示：
df4
df4 = pd.DataFrame({'Q':['apple', 'apple', 'orange', 'Apple', 'orange'], 'R':['a.txt', 'a.txt', 'a.txt', 'b.txt', 'b.txt']})
>>> df4
Q R
0 apple a.txt
1
浏览 5提问于2018-08-27得票数 2
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2回答
我有一个数据帧，看起来像这样， index bar foo foo_delta
1 2352 2020-10-21 06:26:42.889000+00:00 NaT
2 8223 2020-10-21 06:27:12.989000+00:00 00:00:30.100000
3 8723 2020-10-21 06:27:14.189000+00:00 00:00:01.200000
4 9453
浏览 15提问于2020-11-04得票数 1
我正在使用xtensor，这样我就可以在Python中使用它了。然而，xtensor的一个吸引人之处在于，它也很容易为R进行绑定，所以只需编写一次算法，然后为python编写绑定，为R编写绑定，就完成了。 我已经开始使用python，并且当我将参数类型设置为xt::pyarray时，我已经让我的代码正常运行。 void func(const xt::pyarray<float> x) { ... }
...
m.def("func", &func); 但是，我怀疑如果我尝试进行R绑定，xt::pyarray将不再合适。另外，xt::pyarray可能是xt
浏览 34提问于2019-05-17得票数 1
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在样本数据中.
np.random.seed(2020)
sz = 20
df = pd.DataFrame(np.random.randn(sz, 2), index=range(sz), columns=list('AB'))
df.insert(0, 'Item', 'X')
...to获取包含差的最小值的行，它正确地工作：
df.iloc[df.groupby('Item').apply(lambda x: abs(x['A'] - x['B']).idxmin())]
但是，删除用于获取相
浏览 3提问于2020-09-25得票数 2
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3回答
我试图创建一个基于条件减法的新列。首先对A列中的数据进行分组，然后取C的行值，其中B是最小值，然后从列C中的所有值中减去该值。
import pandas as pd
data = [
["R", 1, 2],
["R", 2, 4],
["R", 3, 6],
["R", 4, 8],
["S", 0, 5],
["S", 1, 4],
["S", 2, 1],
["S", 3, 3]]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=[
浏览 0提问于2018-02-21得票数 5
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我有个数据：
LF RF LR RR
11 22 33 44
23 43 23 12
33 23 12 43
我想要完成的是一个计算(目的是识别每行中哪一列的值最低，并与其余的cols平均值相比确定一个百分比)。例如:标识r1中的min值，即11和col名称(LF)。其余的结肠平均为(22+33+44)/3= 33。然后计算出11/33 = 0.333的百分比差。
预期产出：
LF RF LR RR Min_Col dif(%)
11 22 33 44 LF 0.333
23 43 23 12 RR 0.404
3
浏览 3提问于2020-01-14得票数 2
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2回答
我正在使用一个有多个组的熊猫数据帧：
date | group | brand | calculated_value
_______________________________
5 | 1 | x | 1
6 | 1 | x | NaN
7 | 1 | x | NaN
5 | 2 | y | 1
6 | 2 | y | NaN
在每个日期、组和品牌中，我用一个calculated_value初始化了第一个实例。我使用嵌套的for循环遍历这些循环，以便可以更新和分配calculate
浏览 0提问于2020-06-27得票数 0
1回答
我有一个熊猫dataframe (最初是从sql查询生成的)，看起来如下：
index AccountId ItemID EntryDate
1 100 1000 1/1/2016
2 100 1000 1/2/2016
3 100 1000 1/3/2016
4 101 1234 9/15/2016
5 101 1234
浏览 2提问于2017-05-22得票数 0
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超级菜鸟来了。在我有限的知识范围内，我正在尝试修复一些代码，这有点让人头疼。目前被困在一些python pandas代码上...
closest_price_final = pd.DataFrame(closest_price_df)
closest_price_final.columns = ['Label', 'Price Distance']
print(closest_price_final)
Label Price Distance
0 A1 47.033366
1 A2 104.566732
2 B1
浏览 3提问于2020-05-06得票数 0
1回答
我有以下代码：
import re
Temp = "C4"
Num = 5
Temp = re.sub(r'(\w)\d',r'\1%s'%Num, Temp)
print Temp
我得到以下错误：
PS C:\...> .\try.py
Traceback (most recent call last):
File "C:\...\try.py", line 10, in <module>
Temp = re.sub(r'(\w)\d',r'\1%s'%Num
浏览 1提问于2014-03-24得票数 0
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我正在处理一个熊猫种群的OHLC数据。我已经将'date‘列设置为索引。 max_high = df['2021']['high'].max()将在2021年的“高”列中找到最高值。 我打算找到存在这样高的行的索引，这样我就可以通过使用下面的内容找到给定日期到目前为止的最低值： min_low=df['2020-01-02':'2021-01-03]['low'].min() 我是一个熊猫的初学者，欢迎任何建议。谢谢。
浏览 18提问于2021-10-03得票数 2
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2回答
如何获取下例中最小值的列，而不是实际的数字？
在R中，我会这样做：
which(min(abs(_quantiles - mean(_quantiles))))
在熊猫中，我尝试过(不起作用)：
_quantiles.which(min(abs(_quantiles - mean(_quantiles))))
浏览 0提问于2015-09-14得票数 0
1回答
我在下面有一个Python格式的数据帧： print (df)
Date Hour Weight
0 2019-01-01 8 1
1 2019-01-01 16 2
2 2019-01-01 24 6
3 2019-01-02 8 10
4 2019-01-02 16 4
5 2019-01-02 24 12
6 2019-01-03 8 10
7 2019-01-03 16 6
8 2019-01-03
浏览 8提问于2019-05-20得票数 1
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我已经上传了一个xlsx文件到python中，输出如下： Stock Date Open High Low Close Volume \
0 FMG 2019-01-31 34.88 35.14 34.83 34.83 15402087
1 BHP 2019-01-30 34.54 35.40 34.30 34.60 11832431
2 ANZ 2019-01-29 33.50 33.79 33.49 33.74 7772463
3 FMG 2019-01-25 32.72 3
浏览 13提问于2020-08-30得票数 1
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我创建了一个这样的docker容器： FROM python:3.7-slim-buster
COPY . /opt/
WORKDIR /opt/
RUN pip install -r requirements.txt
EXPOSE 8080
CMD ["python3", "/opt/myscript.py"] 我从Lambda调用我的Fargate容器是这样的： response = client.run_task(
cluster="my-cluster",
launchType = 'FARGATE',
浏览 27提问于2021-07-08得票数 0
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1回答
我正在尝试获取pandas中数据帧中元素的索引值。我从数据库中获取两个值(日期和价格)，并使用pandas放入dataframe。我找到了如何找到价格的最小和最大值，但是对于那些我想知道的值，打印出来是哪一天。我试着使用numpy where函数，但我无法理解它。我很抱歉。这是我的代码。谢谢。。
import sqlite3
import pandas as pd
import numpy as np
conn = sqlite3.connect('price_daily.sqlite')
cur = conn.cursor()
tables_prices='
浏览 8提问于2018-02-19得票数 1
1回答
如何在寻找最小值的同时避免重复？
、、、、
我在我的数据框架中得到重复的值。
样本数据：
**Fitness Value MSU Locations MSU Range**
1.180694 {17, 38, 15} 2.017782
1.202132 {10, 22, 39} 2.032507
1.179097 {10, 5, 38} 2.048932
1.175793 {27, 20, 36} 1.820395
1.187460 {33, 10, 34} 1.922506
我试图在Fitness
浏览 5提问于2022-11-23得票数 0
2回答
我有一个DataFrame，它包含如下数据：
soc [%] r0 [ohm] tau1 [s] tau2 [s] r1 [ohm] r2 [ohm] c1 [farad] c2 [farad]
0 90 0.001539 1725.035378 54.339882 0.001726 0.001614 999309.883552 33667.261120
1 80 0.001385 389.753276 69.807148 0.001314 0.001656 296728.345634 42164.80
浏览 0提问于2018-09-28得票数 6
我有一个Python系列，它为我提供了以下内容：
df_1974.loc[[df_1974["Close*"].idxmin()]]['date_final']
type(df_1974.loc[[df_1974["Close*"].idxmin()]]['date_final'])
df_1974.loc[[df_1974["Close*"].idxmin()]]['date_final']
Out[8]:
12099 1974-10-03
Name: date_final, dtype
浏览 5提问于2022-09-27得票数 0
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1回答
我有这样的数据
2015max 2015min idxmax idxmin
01-05 242.0 -54.0 241.0 -127.0
01-26 245.0 -45.0 238.0 -134.0
04-02 298.0 -23.0 280.0 -59.0
04-04 288.0 72.0 283.0 -86.0
04-17 281.0 29.0 278.0 -47.0
我想用它的x-lable来覆盖任意点的数据，例如“01-01，01-02，01-03.”我试过用
idxmin
浏览 2提问于2017-03-29得票数 2
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我有一个表，看起来像这样；它是交叉表的堆叠版本，所以每个项目和句点的组合都是唯一的：
+------+--------+-------+
| item | period | value |
+------+--------+-------+
| x | 1 | 6 |
| x | 2 | 4 |
| x | 3 | 5 |
| y | 1 | 9 |
| y | 2 | 10 |
| y | 3 | 100 |
+------+--------+------
浏览 1提问于2020-10-22得票数 0
2回答
我有一个很简单的问题--我想--但我似乎不能把这件事当回事。我是Python和Pandas的初学者。我搜索了论坛，但没有得到一个(最近)的答案，适合我的需要。
我有一个像这样的数据框架：
df = pd.DataFrame({'A': [1.1, 2.7, 5.3], 'B': [2, 10, 9], 'C': [3.3, 5.4, 1.5], 'D': [4, 7, 15]}, index = ['a1', 'a2', 'a3'])
这意味着：
A B
浏览 0提问于2018-09-23得票数 9
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我有一只熊猫的数据栏，其中有3栏：
类别dtype - string
日期dtype -日期时间
值dtype - float
df = pd.DataFrame() df‘类别’= 'a‘、'b’、'c‘、'a’、'b‘、'c’、'c‘、'a’df‘日期’= '2018-01-01‘、'2018-01-01’、'2018-01-03‘、'2018-01-05’、'2018-01-01‘、'2018-01-02’、'2018-01-06'，“2018-01
浏览 0提问于2018-09-17得票数 1
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我有一个很长的pandas值，如果一个条件适用，我喜欢选择一个子集的单行(在我的例子中是‘DataFrame’的最小值)。 我有一个数据帧，它是这样开始的： time name_1 name_2 idx value
0 0 A B 0 0.927323
1 0 A B 1 0.417376
2 0 A B 2 0.167633
3 0 A B 3 0.458307
4 0 A B 4
浏览 13提问于2021-10-06得票数 1
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3回答
我可以对python pandas代码进行哪些改进以使其更高效？在我的例子中，我有这个数据帧 In [1]: df = pd.DataFrame({'PersonID': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
'Name': ["Jan", "Jan", "Jan", "Don", "Don", "Don", "Joe", "Joe", "Joe"
浏览 27提问于2020-12-18得票数 3
问题很简单，所以必须解决，但我找不到。
我希望找到Pandas DataFrame中的哪一行和哪一列具有最小值，以及它的值是多少。
我尝试了以下代码(除了各种组合之外)：
df = pd.DataFrame(data=[[4,5,6],[2,1,3],[7,0,5],[2,5,3]],
index = ['R1','R2','R3','R4'],
columns=['C1','C2','C3'])
print(
浏览 0提问于2018-11-14得票数 3
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下面我有一个数据框架的摘录： IndexR ATOI_INDEX pf_52w_rolling_R atoi_52w_rolling_R
date
2012-07-27 3.576907 1.384371 -0.208960 -0.038279
2012-08-03 3.563627 1.388237 -0.129268 0.039078
浏览 13提问于2021-01-04得票数 0
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我正在试图找到数据文件中每一列的最大最小行数。我甚至不知道从哪里开始。我认为df.groupby与agg不能工作，因为我需要整行。
这是一个样本数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'A': array([4, 9, 2, 3, 3, 5, 7, 0, 4, 6]),
'B': array([4, 2, 4, 8, 4, 3, 1, 6, 9, 2]),
'C': array([8, 1, 8, 1, 2, 2, 7, 5, 9, 8]),
'D': array([9, 4,
浏览 4提问于2020-11-26得票数 2
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我有一个csv文件，里面有笔记本电脑和规格的列表。我想找屏幕大于15英寸的笔记本电脑的最低价格。我的代码出了什么问题？
laptops_15 = laptops_cleaned.loc[(laptops_cleaned['screen_size_inches'] > 15), laptops_cleaned['price_euros'].min()]
print(laptops_15)
#TypeError: cannot compare a dtyped [bool] array with a scalar of type [bool]
我不明白为什
浏览 0提问于2018-10-27得票数 0
这与试图回答的问题之一有关。Id：
数据集：
Q GDP
2008q3 14891.6
2008q4 14577.0
2009q1 14375.0
2009q2 14355.6
这个想法是为了得到GDP的minm值的q值。正确答案是：
df.loc[df['GDP'].idxmin()]['Q']
输出：
2009q2
<class 'str'>
我认为答案也可能是这样的：
df.loc[df['GDP'] == df['GDP'].min()]['Q']
但是，下面的
浏览 12提问于2020-05-15得票数 1
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