尝试获取数据帧时作为索引器提供的不可对齐的布尔序列
是指在数据分析过程中，我们可以使用布尔序列作为索引器来选择数据帧中的特定行。但是，当提供的布尔序列长度与数据帧的行数不对齐时，就会出现不可对齐的情况。
在处理这种情况时，通常会按照以下方式处理：
- 长度不匹配：如果提供的布尔序列长度小于数据帧的行数，那么布尔序列会被循环使用，直到与数据帧的行数匹配为止。
- 填充缺失值：如果提供的布尔序列长度大于数据帧的行数，那么在缺失的行上会被填充缺失值（通常是NaN或None）。
这种布尔索引的应用场景包括但不限于：
- 数据筛选：根据特定条件筛选数据帧中的行。
- 数据处理：对满足条件的行进行进一步的数据处理操作，如计算统计指标、应用函数等。
- 数据可视化：使用布尔索引将感兴趣的数据点标记出来，用于数据可视化展示。
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1回答
使用loc进行布尔索引会导致错误
、、、、
我有两个不同的相同股票的数据，但一个数据有更多的数据和不同的价格。我想比较其中一列，看看它们的不同之处。(下面是一个较小版本的dataframes)
df
Date Open Close
2007-03-22 3.65 1.0
2007-03-23 3.87 1.0
2007-03-26 3.83 1.0
2007-03-27 3.61 1.0
2007-03-28 4.65 1.0
df2
Date Open Close
2007-03-22 3.15 1
浏览 1提问于2017-03-23得票数 3
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很抱歉，如果我的标题是混乱的，但我不知道如何描述的情况，我正在努力理解。但基本上，我在使用sklearn模块的train_test_split过程时偶然发现了这个问题。
那么，让我们继续，我向你们展示了一个例子，已经让我困惑了几个小时了。
让我们用3列创建一个简单的dataframe：
字母--字母中的一个字母；
“number”-信的序列号；
“类型”-数字的类型。
import pandas as pd
data = [['A', 1, 'Odd'], ['B', 2, 'Even'], [
浏览 7提问于2022-07-02得票数 0
我正在尝试使用pandas将map和filter操作链接在一起。我遇到了几个选项，部分概述在这里：
总而言之，
s = Series(range(10))
s.where(s > 4).dropna()
s.where(lambda x: x > 4).dropna()
s.loc[s > 4]
s.loc[lambda x: x > 4]
s.to_frame(name='x').query("x > 4")
这对于数值比较和相等检查很好，但对于涉及其他操作的谓词就不起作用了。举个简单的例子，考虑匹配字符串的第一个字符。
s
浏览 0提问于2017-07-26得票数 2
dfclean = dfclean[dfclean['Count'] > 1]
我使用它从数据帧中清除<1的“计数”值。“数”列的值从0-3开始，效果很好。
dfsorted = dfbottom.groupby("ST").filter(lambda dfbottom:dfbottom.shape[0] > 1)
我用它过滤掉< 1的"ST“实例，我只想在有>1个实例的dataframe中选择值。在经历了一段时间的堆栈溢出之后，我使用了这个方法，并找到了正确的代码来理解。
dfbottom = dfbottom[dfbot
浏览 0提问于2018-07-22得票数 1
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我有一个6x4的熊猫数据帧，里面充满了来自标准正态分布的随机数(索引是从0到5，列'A'，'B'，'C‘和'D’。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=[0,1,2,3,4,5], columns=list('ABCD))
看起来像这样：
我添加了一个包含一些字符串的列：
df['E'] = ['one', 'one', 'two', 'three', &#
浏览 25提问于2017-01-19得票数 1
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2回答
我的数据帧如下所示：
fruits = pd.DataFrame({'orange': [10, 20], 'apple': [30, 40], 'banana': [50, 60]})
apple banana orange
0 30 50 10
1 40 60 20
我有这个向量(它也是一个数据帧)
sold = pd.DataFrame({'orange': [1], 'apple': [2], 'banana': [3]}
浏览 14提问于2016-08-06得票数 3
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2回答
我有两个类似下面的df1和df2示例的数据帧。我想要比较数据帧之间的值，并返回数据帧在列中具有不同值的列。因此，在下面的示例中，它将返回B列。
df1
A B C
1 2 3
1 1 1
df2
A B C
1 1 3
1 1 1
浏览 5提问于2018-10-03得票数 0
2回答
如何只返回True值？
、、、
我正在检查一个单词是否在数据帧序列中的对象中。如下所示： indicators['Indicator Name'].str.contains('population') 但是当我运行这个命令时，我的结果是所有的值都是true或false。如何仅打印真值并显示所有真值？由于数据帧是huge.Like，因此： ndicator Code
EG.CFT.ACCS.ZS True
EG.ELC.ACCS.ZS True
EG.ELC.ACCS.RU.ZS True
EG.ELC.ACCS.UR.ZS True
FX.OWN.
浏览 32提问于2020-10-12得票数 0
因此，我读取了一个包含29列的数据表，并添加了一个索引列(总共30列)。
Data = pd.read_excel(os.path.join(BaseDir, 'test.xlsx'))
Data.reset_index(inplace=True)
然后，我希望将数据子集为只包括列名包含"ref“或”Ref“的列；我从另一篇Stack post中获得了以下代码：
col_keep = Data.ix[:, pd.Series(Data.columns.values).str.contains('ref', case=False)]
然而，我一直收到这个错
浏览 5提问于2017-09-23得票数 6
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2回答
我有一个包含一些列的数据帧： >>> np.random.seed(0xFEE7)
>>> df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(10, size=10),
'B': np.random.randint(10, size=10),
'C': np.random.choice(['A', 'B'], size=10)})
>>&g
浏览 4提问于2021-04-22得票数 3
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3回答
如何从一组元组中过滤数据帧，以使配对是相同的？我需要一种更优雅的写作方式。我尽量不使用merge，因为它会降低效率。 所以我有一个名为tup_list：[('118', '35'), ('35', '35'), ('118', '202')的元组列表，假设每个元组中的第一个元素是A，第二个元素是B，我试图根据这个tup_list过滤我的数据帧，其中的配对需要相同。 原始数据帧： A B
118 35
118 40
35 202
118 1
35 35 根据tup_list过滤后，新的数据帧
浏览 28提问于2018-12-21得票数 4
3回答
我对突出显示的行感到困惑。这行代码到底在做什么。.div是做什么的？我试着翻阅文档，上面写着
数据帧和其他元素的浮点除法(二元运算符truediv)
我不太确定这是什么意思。任何帮助都将不胜感激！
浏览 39提问于2017-07-06得票数 6
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1回答
带命名索引的布尔子集
、、、
我试图使用一个布尔数组来子集一个数据帧。这样做是可行的：
df = pd.DataFrame(
[
(0, 0, 1),
(0, 1, 2),
(0, 3, 20),
(1, 0, 2),
(1, 1, 1),
(1, 2, 30),
],
columns = ['s', 'j', 'q']
)
df[df['j'] == 0]
df.loc[df['j'] == 0]
然而，下列情况失败：
d
浏览 0提问于2019-01-06得票数 0
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我有两个不同的跟踪系统保存的关于同一运动的坐标的两个数据集。从这两个图可以看出，它们是相似的，但由于不同的帧速率和处理速度，它们并不对齐。在MATLAB中，有没有一种方法可以对这两个数据集进行对齐或重新采样以进行交叉验证？
浏览 0提问于2015-05-16得票数 0
我正在寻找一个有效的算法，从一个固定的字母(假设它的0,1,2,3)上的给定序列中提取出所有给定长度的子序列，以及，以及哪些子序列被读取，哪些子序列没有读取。
所以对于一个序列
[0,1,3,2,4,3,1]
子序列长度2我想要得到
[[0,1],[1,3],[3,2],[2,4],[4,3],[3,1],
和布尔数组
00 01 02 03 10 11 12 13 20 21 22 23 30 31 32 33
[ 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0].
我的当前方法是这样的：
size_t alphSiz
浏览 3提问于2013-04-30得票数 0
1回答
我有一个包含海洋界限的.shp文件。但是，我只对6感兴趣，而不是绘制所有它们。Geopandas创建了类似的数据帧(让我们称之为"df")，就像Pandas一样。有没有可能创建一个新的数据帧("df1")，只包含那些选定的"df“区域？
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gp
tes = gp.read_file(r'your\path\World_Seas
浏览 29提问于2017-08-23得票数 1
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2回答
我有以下数据帧：
price sales
0 9611.89 0.013477
1 9611.88 0.032521
2 9611.87 0.047571
3 9611.86 0.107571
4 9611.81 0.257285
for i in df['price']:
if i < 9611.87:
print(i)
break
上面的循环返回正确的价格。现在，我希望它打印sales列中i的相应值0.107571
以下代码不起作用
for (i, ii) in df:
if i
浏览 14提问于2020-05-14得票数 0
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给定此数据帧：
In [40]: df = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [2, 2], 'C': [3, 3]})
In [41]: df
Out[41]:
A B C
0 1 2 3
1 1 2 3
如果我将一个字符串列表传递给[]，它将过滤列：
In [42]: df[['A', 'C']]
Out[42]:
A C
0 1 3
1 1 3
但如果我将布尔值列表传递给[]，它将过滤行：
In [45]: df[[True, False]
浏览 1提问于2017-11-13得票数 5
1回答
我有两门课：
public class A implements Serializable {
...
@OneToMany(cascade = CascadeType.ALL, mappedBy = "fieldID")
private Collection<B> bCollection;
...
public Collection<B> getBCollection()
{
return bCollection;
}
public void setBCollection(C
浏览 3提问于2015-03-02得票数 0
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2回答
假设我有以下两张表。请注意，第二个表将延长15天到2月：
dates1 = pd.DataFrame(data=pd.date_range('2018-1-1 00:00', '2018-1-31 23:59', freq='h'), columns=['date'])
dates2 = pd.DataFrame(data=pd.date_range('2018-1-1 00:00', '2018-2-15 23:59', freq='h'), columns=['date&
浏览 2提问于2018-05-25得票数 1
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1回答
我有一个数据帧，我想要比较它们是否存在于另一个df中。
after_h.sample(10, random_state=1)
movie year ratings
108 Mechanic: Resurrection 2016 4.0
206 Warcraft 2016 4.0
106 Max Steel 2016 3.5
107 Me Before You 2016 4.5
我想要比较上面的电影是否存在于另一个df中。
浏览 28提问于2018-09-11得票数 2
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让我定义一个简单的数据帧：
In [1]: df = pd.DataFrame({'a': [True, False], 'b': [1, 2]})
'a'列的数据类型存储为bool
In [2]: df['a'].dtype
Out [2]: dtype('bool')
如果我将'a'设置为数据帧的索引列：
In [3]: df.set_index('a', inplace=True)
索引列的数据类型现在为object
In [4]: df.index
Out [4]:
浏览 10提问于2019-07-17得票数 0
我在某处读到，使用BOOL (typedef int)比使用标准的c++类型bool更好，因为BOOL的大小是4字节(即4的倍数)，并且它将变量的对齐操作保存到寄存器或这些行的其他东西中……
这是真的吗？我想即使你使用bool (1字节)，编译器也会填充堆栈帧以保持4的倍数对齐？
我绝对不是一个关于对齐、寄存器等底层工作原理的专家，所以如果我完全弄错了，我提前道歉。我希望被纠正。:)
干杯!
浏览 0提问于2012-05-09得票数 7
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实验1:从DataFrame中选择默认范围索引-
In [167]: df_range = pd.read_csv('extract.csv')
In [168]: df_range
Out[168]:
frame face lmark x y
0 1
浏览 7提问于2020-03-12得票数 0
我已经对数据进行了排序，现在的数据帧是这样的：
Tr Srate(V/ns)mean Tf Srate(V/ns)mean
CPULabel
100HiBW_Fast 3.16 3.09
100LoBW_Fast 3.16 3.09
BP100_Fast 3.16 3.06
我的数据帧是slew_
浏览 11提问于2017-06-23得票数 4
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我正在尝试比较文件夹中每个csv文件中的数据帧。我想做一个代码来检测(cas>vref_new)或(vref>cas)，它会给出一个结果，文件是不稳定的方法。下面是代码。 os.chdir("D:\TUGAS\TA\TUYS\Data TA dari Garuda\File Yut dan Dimas\SelesaiTA")
dflist=pd.DataFrame()
for file in os.listdir("D:\TUGAS\TA\TUYS\Data TA dari Garuda\File Yut dan Dimas\SelesaiTA"
浏览 21提问于2020-04-30得票数 0
回答已采纳
我的目标：
我有两个时间序列数据帧，一个时间间隔为1m，另一个时间间隔为5m。500万数据帧是1m数据的重放版本。我正在做的是使用vectorbt库计算一组对应于5Mdf的RSI值，然后使用对齐这些值并将其广播到1m df。
问题：
当尝试逐行执行此操作时，它工作得非常完美。最后的结果如下：
但是，在函数下应用它时，它会返回以下错误，同时具有重叠的索引名称：
ValueError:不能在没有重叠索引名的情况下连接
，这是完整的代码：
import vectorbt as vbt
import numpy as np
import pandas as pd
import dat
浏览 8提问于2022-04-16得票数 2
我在从我的数据帧中删除特定行时遇到问题。我想删除与账号相匹配的行。下面是代码： def main():
# Collecting data from .csv
df1 = pd.read_csv("./2018/Member last activited.csv",
sep=";", dtype={"Account Number": str}, encoding='ISO-8859-1', engine = 'python')
accountnum = df1[
浏览 16提问于2021-09-02得票数 1
回答已采纳
我想读取一个PHYLIP对齐(FASTA格式)，更新序列标签，并将结果写回一个文件。如何编辑以下行，以便在scikit-bio0.4.1.dev0中使用 (而不是前面支持的对齐)：
from skbio import Alignment ... msa_fa = Alignment.read(gene_msa_fa_fp, format='fasta') msa_fa_update_ids, new_to_old_ids = msa_fa.update_ids(func=id_mapper) msa_fa_update_ids.write(out
浏览 3提问于2016-01-12得票数 1
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在我编写专栏的时候，我遇到了一些非常有趣的事情。我对单个列和多列使用pd.DataFrame.isna的方式有两种。当我在多个括号中编写脚本时，pd.df.isna会将整个代码返回给我。
override[override.ORIGINAL_CREDITOR_ID.notna()].shape
override[override[['ORIGINAL_CREDITOR_ID']].notna()].shape
因此，第一行返回3880行并在2.5ms中运行，而第二行返回重写数据帧中的所有行，这也需要3.08s。有什么原因吗？如何避免这种情况，因为我必须使其可配置为在第二个查询
浏览 6提问于2021-07-30得票数 0
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我只是试着用熊猫对一些数据进行分类，基本上我的数据是一个字符串，我想根据X开头字符的值来修改它。
我试过这个：
data['BO In Code'].loc[data['BO In Code'][:2]=='XU']=1
提供不可对齐布尔级数键
这是：
data['BO In Code'].loc[str(data['BO In Code'])[:2]=='XU']=1
这是：
data['BO In Code'].loc[data['BO In Code'].
浏览 2提问于2017-04-18得票数 2
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我有一个模式：
patternDel = "( \\((MoM|QoQ)\\))";
我想删除pandas dataframe中列df['Event Name']与此模式匹配的所有行。哪种方法是最好的？数据帧中有超过100k行。
浏览 8提问于2016-10-10得票数 26
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1回答
通过将两个不同的数据集读取为csv文件，我创建了一个dataframe。
在一分钟内，数据帧打印出如下内容：
Name Value 1 Value 2 Value 3 Value 4 Value 5
0 A 1 3 4 5 2
1 B 4 5 6 6 7
2 C 7 1 3
浏览 0提问于2018-12-17得票数 1
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我有一个Pandas DataFrame，df，它有一个path列，其中包含用于分析的图像文件的路径。这个数据集中的一些图像实际上并不存在，因此我需要有选择地删除不存在的图像path的行。
目前，我正在遍历整个数据帧并重新分配它，如下所示：
for index, sample in df.iterrows():
if not os.path.isfile(sample['path']):
df = df.drop(index)
但是，由于我的数据集包含数以万计的图像，所以速度非常慢。
我还研究过使用更一般的问题中的方法
df = df.drop(df[n
浏览 0提问于2019-06-30得票数 1
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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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我有一个名为namelist的列表，其中包含1000个名字和一个名为df_all的数据帧，其中包含所有1000个名字，但由于时间戳不同而具有重复的行。df_all的镜头是关于2000+的。
我想把这些数据分成单独的数据帧。
我的代码如下：
df_store = []
for i in range(len(namelist)) :
temp = []
for j in range(len(df_all)):
if(df_all['name'] == namelist[i]) :
temp1.append(df_all[j,:]:
浏览 22提问于2020-05-26得票数 0
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1回答
我正在写一个代码使用ruamel-yaml读取YAML文件，添加内容，并写回YAML。
在转储YAML时，我无法将缩进设置为顶级映射
我的YAML看起来像(这是旧的YAML编辑前的样子)：
Device:
Name: "ABC"
Version: "0.2.1"
Year: "2011"
Array: [[1,2],
[3,4],[5,6],
[7,8]]
但是，我希望YAML看起来像这样：
Device:
Name : "ABC"
浏览 1提问于2020-06-04得票数 1
import yfinance as yf
df = yf.Ticker('spy').history(period='100d', interval='1d')
if df[df['Open'] < 400] :
print(df)
ValueError: DataFrame的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
if (df['Open'] < 400).any():
print(df)
任何()所有输出，那些大于
浏览 1提问于2022-05-24得票数 -1
3回答
我有一个初学者的问题。我有一个正在迭代的数据帧，我想检查column2行中的值是否为NaN，如果不是NaN，则对该值执行操作。我的DataFrame看起来像这样：
df:
Column1 Column2
0 a hey
1 b NaN
2 c up
我现在尝试的是：
for item, frame in df['Column2'].iteritems():
if frame.notnull() == True:
print 'frame'
其背后的思想是我遍历第2列中的行
浏览 0提问于2015-10-14得票数 10
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我刚开始使用NaN数据帧，正在尝试找出一种在数据帧单元格内定位pandas值的方法。我在isna()函数中使用了if条件。
我的方法是，如果值为NaN，则打印"value empty“而不是返回布尔值"True”。这是我的方法：
import pandas as pd
x= pd.read_csv("mdata_short.csv", header =[0])
print(x["retail_price"].iloc[12:13])
if x["retail_price"].iloc[12:13].isna() == True:
浏览 0提问于2019-05-27得票数 5
2回答
我正在尝试理解pandas MultiIndex DataFrame以及如何为它们分配数据。具体地说，我感兴趣的是分配与另一个较小数据帧匹配的整个块。
ix = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['a', 'b', 'c', 'd']])
df = pd.DataFrame(index=ix, columns=['1st', '2nd', '3rd'], dtype=np.float64)
df_ = p
浏览 0提问于2015-02-10得票数 20
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1回答
规则，描述对象指针类型如下(3.7.4.3，N3797)：
窄字符类型数组(3.9.1)中的元素序列，其中序列的大小和对齐与某些对象指针类型匹配。
我假设序列的大小是序列中任何元素大小的和。但是序列的比对的定义是什么？
3.11/1 N3797说：
对象类型具有对齐要求(3.9.1，3.9.2)，这对分配该类型对象的地址设置了限制。
序列是对象类型还是其他类型？
浏览 1提问于2014-07-31得票数 0
2回答
我使用javascript解析SWF文件并在HTML5画布中显示内容。
我有一个问题，播放音频数据从音频流swf标签。音频被分割成每个帧，我能够将音频数据按与帧相同的顺序，将音频数据分成一个base64数据数组。在每个帧上创建/销毁音频元素似乎不是最好的方法，但这是我能想到的唯一方法。有什么更好的办法吗？
注意: swf文件中也有反卷/快进/暂停按钮，所以当帧被发回时，音频需要与帧对齐，所以我不相信我可以从较小的数据位创建一个长的音频文件。
浏览 7提问于2019-11-27得票数 0
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我在使用xlsxWriter对齐Excel工作表的列时遇到问题。为了更清楚起见，这里是数据帧
Name Employee ID Year
John Miller 2014108 2014
Sarah Jones 2011548 2011
Jake Kenedy 2010546 2010
我正在尝试对齐Name列，以便值位于左侧而不是居中。
我试过了
workbook = writer.book
cell_format = workbook.add_format()
cell_format.se
浏览 0提问于2018-04-05得票数 1
我有个数据框里面有日期，城市，销售额- Date City Sales
2008-01-01 C1. 10000
2008-01-01 C2 2000
2008-01-02 C1. 13000
2008-01-02 C2 5000
and so on... 我有一个异常值函数- def detect_discrete_outliers(data):
outliers=[]
threshold=3
mean = np.mean(data)
std =np.std(data)
浏览 25提问于2021-08-11得票数 1
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3回答
给定一个Pandas数据帧，其中一列如下所示：
Date
2016-04-15
2016-04-14
2016-04-13
2016-04-12
2016-04-11
2016-04-08
假设值是唯一的，我如何获得特定值的行索引？
例如，"2016-04-13“将返回2
浏览 0提问于2016-05-29得票数 5
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1回答
我在一个大型数据帧上使用str.contains，我需要一种方法，使str.contains在我的str.contains函数为True的地方返回记录。(数据帧有几千行长，我正在寻找8个真实的响应)。
谢谢!
aa = filtered_to_df.body.str.contains('AA')
aa.head(10)
Out[312]:
15864 False
18040 False
22576 False
28092 False
32800 False
33236 False
38027 False
浏览 14提问于2017-12-04得票数 1
我有一个数据帧，看起来像这样：
现在，我只想将字符串为"worked“的列的标题返回给一个列表。
因此，在本例中，该列表仅包含lst="OBE“
浏览 0提问于2018-07-06得票数 3
1回答
比较两个数据帧中的列
、、、
我对Python比较陌生。如果我有以下两种类型的数据帧，假设分别是df1和df2。
Id Name Job Name Salary Location
1 Jim Tester Jim 100 Japan
2 Bob Developer Bob 200 US
3 Sam Support Si 300 UK
Sue 400 France
我想将df2中的' name‘列与df1进行比较，这样如果pe
浏览 0提问于2018-09-07得票数 0
2回答
我有一个dataframe，其中一个列都是字典。我想选择字典中包含给定键的行。
>>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [{"a":1}, {"b":2}, {"c":3}]})
>>> df
A B
0 1 {'a': 1}
1 2 {'b': 2}
2 3 {'c': 3}
>>> df['b' in df['
浏览 0提问于2018-02-27得票数 4
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