使用series.apply的意外熊猫/箭头行为
使用series.apply的意外熊猫/箭头行为是指在使用Pandas库中的Series对象的apply方法时，可能会遇到一些意外的行为或错误。
Series.apply方法是用于对Series对象中的每个元素应用一个自定义的函数，并返回一个新的Series对象。然而，由于Pandas库的版本或其他因素，可能会导致apply方法的行为与预期不符。
这种意外行为可能包括但不限于以下情况：
- 性能问题：在处理大型数据集时，使用apply方法可能会导致性能下降，因为它是逐个元素地应用函数。在这种情况下，建议考虑使用其他更高效的方法，如向量化操作或使用Pandas提供的内置函数。
- 错误处理：在应用自定义函数时，可能会遇到一些错误，例如函数不适用于Series对象的某些元素类型或缺失值处理不当。在这种情况下，建议在函数中进行适当的错误处理和异常处理，以确保代码的健壮性。
- 函数应用的结果不符合预期：有时，由于函数的实现或参数设置不正确，apply方法的结果可能与预期不符。在这种情况下，建议仔细检查函数的实现和参数，并进行必要的调试和测试。
总之，使用series.apply方法时，需要注意可能遇到的意外行为，并根据具体情况进行适当的处理和调整。在编写代码时，建议参考Pandas官方文档和社区资源，以获取更多关于apply方法的最佳实践和常见问题的解答。
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相关·内容
第二个参数对于数组的每个元素应该是相同的标量。
我只想从YYYYMMMDD的数字代码中提取月和日。我会为每个值取numpy.mod(datenum,10000)，但是会接受两个类似数组的参数。
在 on pandas.apply之后，我尝试并失败了以下测试代码：
import numpy as np
from pandas import *
s = Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
t = s.apply(np.mod,raw=
浏览 1提问于2014-08-01得票数 0
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下面是我从字符串中获取域名的代码：
domain = urlparse('http://www.example.test/foo/bar').netloc
print(domain)
>>>www.example.test
我不知道如何在熊猫身上使用这种方法。这是我的熊猫资料：
domain
http://www.example.test/foo/bar
http://robotichairrx.com/
http://naturally-yours-hair-co.business.site/
我尝试过这段代码，但没有成功：
df[
浏览 8提问于2022-04-27得票数 0
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假设我有以下熊猫系列：
s = pd.Series([1,'1',1.0])
s.dtype
dtype('O')
当我检查每个元素的类型时，我会得到以下内容：
type(s.iloc[0])
<class 'int'>
type(s.iloc[1])
<class 'str'>
type(s.iloc[2])
<class 'float'>
有什么方法可以根据元素的类型来分割熊猫系列吗？
如下所示：
mask = s.types == 'str' # thi
浏览 4提问于2020-04-13得票数 1
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熊猫，申请后，留群。
、、、
我想在我的dataframe上使用groupby，然后用apply对每个组链接一系列函数调用。
作为第一个原型，我已经建立了一个示例，在这个示例中，我将数据from的条目从字符串转换为数字。dataframe如下所示：
frame = pd.DataFrame({
"number": ["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8"],
"type": ["a",] * 4
浏览 3提问于2018-01-16得票数 3
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我有一系列的np.int64，但是由于某种原因，在不同的情况下使用isinstance()会得到不同的答案。
您可以在附加的图像中看到，如果我检查单个元素的类型，就会得到numpy.int64，因此这个特定元素上的is实例正确地计算出来。
然而，当我使用apply时，会发生相反的行为，并得到不同的结果。这是因为apply在某种程度上改变了类型吗？
更详细地说，原始系列的定义是：
sample_series = pd.Series([np.int64(1), np.int64(25), np.int64(50) ,np.int64(75)])
当我检查一个元素type(sample_series
浏览 0提问于2018-04-17得票数 2
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我希望根据另一列的函数和当前行之前的行生成一个新列。
即
NewColumn_{n} = OldColumn_{n} * 0.6 + NewColumn_{n-1} * 0.4
我不需要使用iterrows就能做到这一点吗？
我看到这篇文章：
但是我想知道Pandas中是否还有其他的功能/包或技巧？
有点像R中的purrr？
浏览 3提问于2020-10-30得票数 1
我无法从包含字符串和非字符串条目的列中删除科学符号。
当我使用read_csv导入数据集时，其中一列显示如下：
0 1.9157E+11
11 1.9157E+11
12 1.9157E+11
13 1.9157E+11
14 1.9157E+11
...
37444 19156794-1005
37445 19156794-1004
37446 19156791023
37447 19156794-1003
37448 19156794-
浏览 1提问于2018-06-13得票数 1
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我想存储一个熊猫数据帧作为Parquet文件。但我发现了一个错误：
pyarrow.lib.ArrowTypeError：(“不能将<class 'str'>类型的对象转换为int"，”类型对象的列foo转换失败“)
该列具有混合数据类型。我想这就是问题所在。但我该怎么解决呢？
#!/usr/bin/env python3
import pandas
df = pandas.DataFrame(
data={
'foo': [pandas.Timestamp('2022-06-01'), '
浏览 2提问于2022-06-29得票数 -1
我需要将日期列解析为字符串，它可以工作，但我有一些问题，首先不是将字符串数据类型作为输出：
import pandas as pd # No warning raised
exit_format = '%d-%m-%Y'
series = pd.Series([1,2,None] ,dtype='datetime64[ns]')
series.dt.strftime(exit_format)
这种(有意的行为)并不是什么大问题，因为它可以用astype('string')修复并替换Nan。但最糟糕的是，如果所有的值都是Nat，我就会得到这个Fu
浏览 18提问于2022-03-31得票数 2
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我试图对熊猫DataFrame的所有行应用一个函数(实际上DataFrame中只有一列)
我肯定这是语法错误，但我知道我做错了什么
df['col'].apply(lambda x, y:(x - y).total_seconds(), args=[d1], axis=1)
col列包含一组datetime.datetime对象，其中d1是最早的对象。我试图得到每一行的总秒数的一列
编辑我一直收到以下错误
TypeError: <lambda>() got an unexpected keyword argument 'axis'
我不明白为什么ax
浏览 3提问于2015-03-19得票数 81
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1回答
我有一个Dataframe，我有3列。Col 1是和ID，Cols 2和3有文本。我希望能够标记Cols 2和3，以便在稍后完成的任务中进行搜索。我已经完成了这段代码
def tokenize_words (words):
word_new = []
for word in (words[:][0]):
word_token = word_tokenize(words)
if word_token !='':
word_new.append(word_token)
return word_new
我
浏览 5提问于2022-02-04得票数 0
3回答
假设我有一个如下所示的df。
num value
0 1 229
1 2 203
2 3 244
3 4 243
4 5 230
还有一个数组：array([ 2, 4])。
我想为二进制变量创建一个新列，以便当num等于数组中的值时为1，否则为0。
num value binary
0 1 229 0
1 2 203 1
2 3 244 0
3 4 243 1
4 5 230 0
想使用：df["binary"] = np.where(df["num&#
浏览 4提问于2021-02-26得票数 1
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熊猫系列的弦函数
、、、
我希望在Pandas系列中使用下面的字符串函数text.lower，而不是文本文件。尝试了不同的方法将系列转换为列表，然后是字符串，但没有运气。但是我仍然不能直接使用下面的函数。帮助是非常感谢的。
def words(text):
return re.findall(r'\w+', text.lower())
WORDS = Counter(words(open('some.txt').read()))
浏览 0提问于2018-04-17得票数 0
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我有一个UIPickerController，当你点击一个按钮时，即使我使用UIPopoverArrowDirectionUp，它上的箭头也不会改变底部的位置。
- (IBAction)addPicture:(id)sender {
CGRect rect = CGRectMake(0,650,768,1024);
[popOverController presentPopoverFromRect:rect inView:self.view permittedArrowDirections:UIPopoverArrowDirectionUp animated:YES];
}
我
浏览 1提问于2013-08-20得票数 0
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我有一个包含多个整数列的熊猫数据框架，以及一个相应的{column：{integer:string_label}字典。
我正在尝试创建一个数据文件，其中整数已被它们的标签所取代。我得到的最接近的是下面，但是输出有点出乎意料。
码
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,3,8],'b':[8,8,8,8,7]})
dic = {'a':{1:"label1",2:"label2",3:"label3
浏览 0提问于2017-05-15得票数 1
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我有一个lit组件(例如tc工具提示)，在某些情况下，我想通过重写中描述的CSS来移除它的箭头。
有办法这样做吗？我想我可以在点燃组件类中创建一个属性。
@property({ type: Boolean })
hasArrow = true;
通过检查组件的hasArrow属性何时设置为false来尝试更改样式
removeArrow() {
if (this.hasArrow === false) {
styles.push(css`
sl-tooltip::part(base) { --sl-tooltip-arrow-size: 0;" }`)
浏览 5提问于2022-07-12得票数 0
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我有一个线程可以捕获通过getch按下的键，如果按下的键是arrowUp或arrowDown，那么它会使用ncurses函数滚动我的终端(递增一个整数变量，用于显示链接列表中的元素)。这在大多数情况下都很好，但有时(通常当我按住箭头时)，ncurses会在终端、奇怪和意想不到的字符上打印，比如9;32H (它似乎是一个未捕获的输入)。有人知道我怎么能解决这个问题吗？
这里有一个MCVE
#include <ncurses.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
#define MAX(a,b) (
浏览 7提问于2022-07-18得票数 0
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我有熊猫的数据，其中包含以下格式的价值。如何筛选在'd6d4e77e-b8ec-467a-ba06-1c6079aa2d82'列的类型列表部分的值中与PathDSC匹配的数据
我试过了
def get_projects_belongs_to_root_project(project_df, root_project_id):
filter_project_df = project_df.query("root_project_id in PathDSC")
没有用，我得到的是空数据
浏览 7提问于2022-05-29得票数 -1
Rstudio有一个问题已经困扰我很长一段时间了，我找不到解决方案。我喜欢使用很多快捷键，使用箭头键在编辑器中移动，也喜欢使用Ctrl +箭头快捷键滚动编辑器。问题是，如果脚本包含一个用户定义的函数，而我按下了Ctrl+Up/Down，光标就会跳转到该函数，即使它离得很远。就像有时有几百行。非常烦人！我查看了所有的快捷方式，这是我唯一找到的东西：
不再有不同的Ctrl+Up/Down shorts。因此，这似乎不是一个多映射问题。此外，如果我将此映射更改为其他映射，则恼人的跳跃仍然会继续。我只想让它停下来！有人能帮上忙吗？这不会让其他人感到恼火吗？
浏览 7提问于2021-11-25得票数 1
我正在试图计算与dataframe中的单个条目相关联的百分位数(使用列中值的分布)。我确信我错过了一些非常basic的东西，但是我不知道为什么在运行下面的代码时会出现错误，
from scipy.stats import percentileofscore as pctl
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.arange(100).reshape(20,5)
df = pd.DataFrame(data)
def f(series):
r= series.index
return pctl(series.valu
浏览 1提问于2019-10-15得票数 0
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我有一个包含日期时间对象的熊猫系列，这些对象是从日-月-年字符串创建的。
series = pd.Series(['3/11/2000', '3/12/2000', '3/13/2000'])
series = pd.to_datetime(series)
print series
0 2000-03-11
1 2000-03-12
2 2000-03-13
dtype: datetime64[ns]
稍后，在使用这些datetime对象之后，我希望将这个系列以日月年的格式转换为json。但是，to_json使用HH:MM:SS等返
浏览 3提问于2016-08-09得票数 4
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我有以下JSON文件：
{"xx":1,"bb":2,"cc":3}
我想通过使用JSON的值向数据帧添加一个列
我的数据框架
df = pd.DataFrame([{"region": "xx"}, {"region": "xx"}, {"region": "cc"}])
因此，使用列区域，我想在数据帧上添加一个列区域值的列，在这种情况下，数据框架将是这样的
[{"region": "xx", "value&#
浏览 4提问于2022-10-20得票数 0
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1回答
这种行为很奇怪。我有一个类似于这样的对象数组：
myObjects = [
{
name: 'List 1',
invitations: [
{ email: 'ralph@ralph.com', stamp: '1234' },
{ email: 'mike@mike.com', stamp: '4576' }
]
},
{
name: 'List 2',
invitations: [
{ email:
浏览 1提问于2017-12-14得票数 0
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2回答
我的数据包括物体类型的纬度：
0 4.620881605
1 4.620124518
2 4.619367709
3 4.618609512
4 4.61784758
然后，在小数点之后使用以下代码进行拆分：
marker['Latitude'].str.split('.')
其结果是：
0 [4, 620881605]
1 [4, 620124518]
2 [4, 619367709]
3 [4, 618609512]
4
浏览 4提问于2020-02-20得票数 1
我有一个服务，它正在加载基本的系统信息，我想在几个组件之间共享这些信息。
如果在服务中不使用双箭头，那么如果我在getter中创建了一个getter方法，那么getter中的this就会成为组件的this。
服务
import { Injectable } from '@angular/core';
@Injectable()
export class WhoAmIService {
constructor() { }
whoAmI = 'I\'m a service'
getterOne(): string {
return t
浏览 0提问于2018-10-13得票数 3
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我希望根据列事件中“1”的出现情况筛选我的数据格式值。当1发生时，1之后的所有东西都应该移除。
当我有一个单数列表时，这个方法就可以了：
event = [5, 5, 5, 5, 1, 5]
index = event.index(1)
event[:index]
产出：
[5, 5, 5, 5]
现在，我想对我的整个dataframe这样做，它看起来是这样的：
| session_id | events |
|00000000000 | [4,5,5,3,2,1,5] |
|00000000001 | [4,5,5,1,2,1,5,5,5] |
|00000000002 | [4,5,1,3
浏览 1提问于2021-11-11得票数 0
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1回答
这看起来像很多代码，但我只关心放置箭头的两行代码。
此代码片段来自模板(html)文件。
solutions_newest是一个充满“解决方案”对象的数组。“解决方案”有一个名为"id“的属性。{ solution.id }访问解决方案的id。
我放置箭头的两行在同一个for循环中，因此在给定的时间它应该访问相同的解决方案。但是，当我在这两行中显示{{ solution.id }}时，第一行显示所选拼图的id，而第二行总是显示“解决方案”数组的第一个谜题的id。
这怎么可能呢？
我怀疑我并不完全理解引导模式是如何工作的，但老实说，我不知道为什么{{ solution.id }}在这两行
浏览 0提问于2018-09-28得票数 1
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我理解用于pd.Series和用于pd.DataFrame，但使用map和apply用于pd.Series有什么区别？在我看来，他们基本上是在做同样的事情：
>>> df['title'].map( lambda value: str(value) + 'x')
>>> df['title'].apply(lambda value: str(value) + 'x')
两者似乎都只是向函数/映射发送一个值。这两者之间是否有实际的区别，如果是的话，会有什么例子来说明呢？或者，这些应用于pd.Se
浏览 1提问于2020-09-01得票数 2
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2回答
我有一个dataframe列，其中所有值都采用列表格式(每个列值有一个或多个项)。
我希望删除在这些列表中找到特定字符串的行(列值可以是5个项列表，如果其中一个项与特定字符串匹配，则必须删除该行)。
for row in df:
for count, item in enumerate(df["prescript"]):
for element in item:
if "complementary" in element:
df.drop(row)
df“处方”是我想要迭代的列。
&
浏览 5提问于2021-10-26得票数 1
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1回答
我正在努力学习熊猫。我找到了几个关于如何构造pandas数据框架和如何添加列的示例，它们工作得很好。我想学习基于列的值选择所有行。我发现了多个关于如何在列的值应该小于或大于某个数字时执行选择的示例，这也是有效的。我的问题是如何进行更一般的选择，我希望首先计算列的函数，然后选择函数值大于或小于某个数字的所有行 import names
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import date
import random
def randomBirthday(startyear, endyear):
T1 = da
浏览 8提问于2019-06-21得票数 4
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2回答
我有一个这样的Data Frame。我试着用pd.numeric
import pandas as pd
import numpy as np
series = pd.Series([0,1,2,2,3,4,7,8.2,"stackoverflow",7,9.9])
df = pd.to_numeric(series, errors="coerce")
print(df)
我得到了预期的产出
0 0.0
1 1.0
2 2.0
3 2.0
4 3.0
5 4.0
浏览 9提问于2022-10-20得票数 1
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==Using Juypter Notebooks== 我让NLTK处理单个文本字符串。 Text= 'Hey. I got some text here'
def preprocess(sent):
sent = nltk.word_tokenize(sent)
sent = nltk.pos_tag(sent)
return sent
sent = preprocess(Text)
sent 输出： [('Hey', 'NNP'),
('.', '.'),
('I&
浏览 10提问于2020-05-02得票数 0
1回答
我能够在没有nan值的情况下复制熊猫的ewma功能，但我不明白在这两者之间，ewma是如何与nan价值一起工作的。
例如，对于一个系列：[nan,2,nan,4,5]，具有质量中心25的ewma给出：[nan, 2, 2, 3.0392006149116,3.72707131594179]。
我可以看到，如果有一个nan值，那么它将只是向前填充。但是对于nan值之后的数字(本例中为4)，我不知道ewma如何给出3.0392？
它似乎没有在2,4或2,2,4上应用ewma，有人能告诉我它是如何计算的吗？谢谢你的帮助!
浏览 1提问于2015-07-08得票数 1
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1回答
考虑下面的例子，-给定一个DataFrame有一个列x-计算x^2，x^3，.并附加到原始的DataFrame
# platform info.
import sys
print sys.version
# this example is to show how to calculate features of x, x^2, x^3...
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([2], columns=['x'])
print df
for i in range(4):
# trying to extract first an
浏览 3提问于2017-06-02得票数 0
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1回答
如果添加了多个邮件，希望只使用第一个电子邮件。创建了一个查找“，”的函数，如果它找到了，就会显示一条消息并返回第一封电子邮件。
由于一个奇怪的原因，当使用'applymap‘时，它似乎循环了两次数据帧，因为它打印了两次消息。
当我在这个系列中使用'apply‘函数时，它会被-as期望打印出来一次。你知道为什么会有这种差异吗？
浏览 0提问于2019-08-16得票数 0
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假设我们有一个类Foo： Class Foo:
def __init__(self, name):
self.name = name 现在我有两个这样的对象： foo1 = Foo("foo")
foo2 = Foo("bar") 现在我有了一个熊猫系列： series = pd.Series([foo1, foo2]) 将这个打印出来会显示： 0 <__main__.Foo object at 0x01500FB8>
1 <__main__.Foo object at 0x0151B118>
dt
浏览 17提问于2020-08-06得票数 0
1回答
我计划：
joingroup byfilter
使用py箭头的数据(它是新的)。与熊猫相比，其想法是获得更好的性能和内存利用( apache箭头压缩)。
似乎pyarrow不支持按键连接两个表/数据集，所以我不得不回过头来看熊猫。
我不太明白比阿罗<->熊猫的整合是如何运作的。熊猫真的会使用apache箭头数据结构吗？我不介意只使用这些类型的。
stringlongdecimal
我有一种感觉，熊猫会复制阿帕奇箭头和双倍大小的所有数据(根据文档)
浏览 1提问于2021-01-01得票数 1
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我有一个熊猫的数据栏是一个列表。
cust_id Items
100 ['item1','item2','item3']
101 ['item5','item8','item9']
102 ['item2','item4']
我想把上面的数据转换成下面的格式。
cust_id Items
100 item1 item2 item3
101 item5 item8 item9
102 item2 item4
我尝试使
浏览 4提问于2015-09-23得票数 2
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我使用箭头获取具有以下结构的单个数据文件的日期：
data=['2015', '2016','2017', '2108']
df= pd.DataFrame(data,columns=['time'])
我知道，要获得箭头中的日期，需要使用以下代码：
arrow.get('2016')
试图使用这个方法：
arrow.get(df['time'])
但是它给了我一个错误:不能解析<class‘panas.core.Series’>类型的单个参数.
如何告诉箭头使用该列？
浏览 10提问于2022-09-08得票数 0
请解释一下lambda函数是如何工作的？
据我所知，它正在计算星期一类别的天数(2的天数)/(星期一的总数)。星期二也一样。
但我无法理解lambda和np.mean背后的逻辑。
另外，为什么下面不返回上面的结果，例如:0.3333？谢谢
浏览 3提问于2021-01-30得票数 0
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我正在尝试计算熊猫数据框中的分数，并使用输出填充新的熊猫系列。 我有一个名为“对话”的专栏/系列，我想使用我找到的名为afinn的情感分析工具为该列得分中的每个单元格计算情感分析，该工具的格式如下：afinn.score('insert_text_here')。我原以为这和编写season_1['Sentiment'] = afinn.score(scripts['Dialogue'])一样简单，但是我得到了这个错误：TypeError: expected string or bytes-like object。 我很困惑，因为数据的类型正是我
浏览 19提问于2019-03-07得票数 0
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1回答
我试图创建某种“功能选择”，让用户能够灵活地创建配置，以选择熊猫数据中的数据。然而，我遇到了一些令我困惑的问题。
以下是一个简化的示例：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2020-01-01', periods=4), 'val': [1, 2, 3, 4]})
>>> df
date val
0 2020-01-01 1
1 2020-01-02
浏览 6提问于2020-03-27得票数 2
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我试图理解熊猫的transform和apply方法的不同之处。的回答很有帮助。第一个主要区别仅适用于从transform对象调用DataFrameGroupBy时的情况，因此它不会以任何方式影响Series的调用。第二个主要区别是，transform执行检查，以确保该方法的输出长度与其输入长度匹配。所以我试着想出一个测试用例，我从一个文件中调用这些方法，apply成功地执行，而transform由于长度的不同而失败。我最后得到的结果是：
some_series.apply(lambda : pd.Series(1,2))
some_series.transform(lambda : pd.S
浏览 1提问于2019-11-20得票数 0
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这是get_tld代码： from tld import get_tld
res = get_tld("http://toystory.disney.com/toy-story", as_object=True)
print(res.domain) 我想将此应用于数据集中的整个列。我只对顶级域名感兴趣，而不是子域或后缀。
浏览 15提问于2020-07-20得票数 0
我有一个熊猫dataframe，其中一个列包含一组字符串(每一行都是一组字符串)。但是，当我将此数据保存到csv，并在稍后将其读回给熊猫数据时，这一列中的每一组字符串似乎都被保存为一个字符串。例如，这个特定行中的值应该是一组字符串，但它似乎被读入为单个字符串：
我需要将这些数据作为一组字符串访问，是否有一种方法可以将其转换为一个集合？或者更好的是，熊猫已经把它作为一个场景读回来了吗？
浏览 4提问于2022-02-22得票数 0
1回答
我有一个返回纬度和经度信息的函数。我希望在数据框架中为这4个变量创建列。
这是我的代码：
import geocoder
import pandas as pd
import geolib
from geolib import geohash
df = pd.read_csv('New_DP2.csv')
key = [redacted]
fields = ['NWLat', 'NWLong', 'SELat', 'SELong']
def getData(address, key):
g = ge
浏览 1提问于2019-02-27得票数 4
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1回答
我有一个df，其中列"numbers"中的每一行都是一个浮点数列表。我想用这些浮点数的总和向df中添加一列。 #current output
letter numbers
a [0.0, 0.1, 2.3]
b [5, 6.7, 11.21]
#desired output
letter numbers sum_result
a [0.0, 0.1, 2.3] 2.4
b [5, 6.7, 11.21] 22.91 我已经尝试了sum(df.numbers)，并得到以下错误信息
浏览 8提问于2020-08-29得票数 4
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当使用df.mean()时，我得到一个结果，其中给出了每个列的平均值。现在假设我想要第一列的平均值和第二列的和。有办法这样做吗？我不想要拆卸和重新组装DataFrame。
我最初的想法是做一些类似于pandas.groupby.agg()的事情，比如：
df = pd.DataFrame(np.random.random((10,2)), columns=['A','B'])
df.apply({'A':np.mean, 'B':np.sum}, axis=0)
Traceback (most recent call last)
浏览 2提问于2014-10-17得票数 13
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熊猫数据的分组匹配
、、、、
我有一只熊猫，它有两栏。第一列表示该项的name，第二列表示它的一些属性，这些属性被编码为整数。可以有多个属性对应于一个项。这是一个样本
name ids
0 A 147 616 813
1 B 51 616 13 813
2 C 776
3 D 51 671 13 813 1092
4 E 13 404 492 903 1093
有300个这样的唯一属性，它
浏览 1提问于2019-03-29得票数 2
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熊猫真假匹配
、、、
这张表：
我想要生成'desired_output‘列。实现这一目标的一个方法可能是：
所有来自col_1的真实值都直接传输到desired_output中的desired_output (红色箭头)，在现有的真值(绿色箭头)之上放置一个真值。
我试过的代码：
df['desired_output']=df.col_1.apply(lambda x: True if x.shift()==True else False)
谢谢你
浏览 3提问于2020-08-16得票数 4
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