使用循环逐行执行此函数是可行的。使用pandas.DataFrame.apply执行相同的函数会返回ValueError:操作数不能与形状一起广播。pandas.DataFrame.apply应该工作吗？如果它是那些不容易解释的事情之一，有没有关于如何加速处理(除了多处理)的想法？#python 3.6
import pandas as pd # version
浏览 1提问于2017-04-13得票数 0
我已经看过了操作数错误的其他答案，似乎没有一个适合这个例子。数学/方程式可以工作，可以编码为X值，也可以从DataFrame导入。在np.where表达式中使用相同的公式会导致操作数错误。import csvfrom pandas import DataFrame
data= pd.read_csv('miniDF.
浏览 18提问于2020-07-22得票数 0
回答已采纳
1回答
获取pandas错误: ValueError:操作数无法与形状(4，) (2,2)一起广播预期输出:选定的客户名称: name1，name2用于设计:客户选定的客户名称: values name3，name4用于设计:订单import pandas as pd
workbook
浏览 13提问于2019-11-28得票数 1
回答已采纳
我正在尝试在pandas中返回与我选择的标签相对应的数据帧的行。例如，在我的函数Female中，它返回患者为女性的所有行。对于AgeRange，我遇到了满足这两个条件的问题，但没有得到错误。(self): print(rows) 使用按位运算符会出现以下错误: TypeError:
浏览 33提问于2019-12-09得票数 0
回答已采纳
返回给我的是：我不知道为什么df = pd.DataFrame(columns=['start我不能做的是按照帖子的第一部分所述进行过滤。如果我运行在循环之前，我得到的<
浏览 0提问于2018-02-15得票数 0
我的密码里有个奇怪的错误。我通常想要做的是通过DataFrame获取MultiIndex表的一部分
df.loc[more_than_one_race]
我得到了以下
浏览 2提问于2020-05-02得票数 2
回答已采纳
1回答
目前，我正试图将本地货币价值的数据乘以相关的汇率，并将其转换为加拿大的相关价值。但是，我一直收到这样的错误：Local_File = ('RawData.xlsx')
df = pd.read_excel(Local_File,
浏览 4提问于2020-04-18得票数 0
2回答
假设我有两个numpy数组，如下所示：a = np.append(init, np.zeros(5))所以a是形状(6，)，b是形状我想把它们加在一起(或执行其他运算，例如求幂)，以获得一个新的形如(6，)的numpy数组，它的第一个值a ( 100 )是相同的，其余的值相加在一起(在这种情况下，这看起来就像是将100附加到b上，但这是因为它是一个用零初始化<em
浏览 0提问于2018-10-06得票数 0
1回答
我使用的神经网络有3个输入和1个输出与Keras。我正在使用sklearn的MinMaxScaler来规范我在范围内的输入，0,1在缩放输入和输出数组时，我没有任何输入ValueError:操作数不能与形状(
浏览 0提问于2017-01-26得票数 3
回答已采纳
我期望的输出是：0 0.1 0.4 0.9 1.62 1.0 4.0 9.0 16.0然后，错误消息显示，"ValueError:操作数无法与形状(12，) (4，)一起广播。
浏览 4提问于2018-03-04得票数 0
1回答
我已经多次使用numpy.where()了，我一直在想中的以下语句
condition = (100,)y = (100, 5)
result
浏览 4提问于2020-03-27得票数 4
回答已采纳
1回答
未缩放的预测返回到原始形式
、、、、
我的训练形状是：(417，5)，测试数据形状是：(105，5)。(train_df)
test_df = scaler.fit_transform(test_df)
test_df = pd.DataFrame(test_df) 缩放后的前四行训练数据如下所示而'4‘是因变量，其余的是自变量。 在使用深度神经网络进行训练后，我得到了缩放形式的预测。我尝试使用以下代码取消缩放预测： scaler.inverse_transform(y_
浏览 13提问于2021-07-28得票数 0
回答已采纳
2回答
我的广播错误如下：
有办法绕过这件事吗？我尝试使用np.transpose()来改变索引，以便遵守广播规则，但不知怎么的，我得到的答案已经不正确了。np.transpose()在这里真正做了什么？
浏览 3提问于2020-12-05得票数 0
我希望检查一个系列中的值是否传递了一个条件，如果它们确实传递了条件，那么修改dataframe的行，否则将保持原样。test = pd.DataFrame1, 2], index=['a', 'b'])]
浏览 2提问于2021-07-16得票数 1
回答已采纳
1回答
ValueError:操作数无法与形状一起广播(310,1643,3) (1673,1643,3) add = (image1 + image2 + image3)
add = (image1 + image2 + image3)
cv2.imshow("Addition", add) 我希望输出是所有三个图像的串联
浏览 16提问于2019-09-03得票数 0
但是，当一维数组的形状与2d数组的第二轴的形状兼容时，我一直无法找到一个具体的示例/解释，说明为什么一维数组只能与2d数组广播。如预期的那样，一维阵列已在各行之间广播。然而，如果我们这样做了：
ValueError:操作数不能与形状(3,2) (3，3)一起广播</
浏览 4提问于2020-02-17得票数 1
回答已采纳
我从本文中引用来使用DataFrame.mul。我的问题代码是其中权重为形状为(17L，1L)的“numpy.ndarray”数据类型，打印结果为 [ 2.80515078e9.99996381e-01] [ 3.90767576e-08] [ 2.79852240e-07]]
其中df是一个形状为20208行x17列的<em
浏览 0提问于2016-04-13得票数 1
回答已采纳
我想要计算python上的数据集的多元高斯密度函数。我的数据集有21个变量和75个数据点。我真的不明白分位数指的是什么。我将函数的分位数输入写为scipy.stats.multivariate_normal.pdf(quant
浏览 1提问于2017-07-12得票数 7
回答已采纳
我有一个Pandas数据集，如下所示：我已经尝试过这样的np.where：
Food2_case["Gender"]= np.where(Food2_case.Words.isin(["Mädchen"]), (dropped_data.Words.str.conta
浏览 4提问于2020-01-16得票数 2
回答已采纳
1回答
], [6, 8, 9]])np.dot(a, b)
ValueError:操作数不能与形状(2,3) (3,3)一起广播。通常，如果a的最后一个维度与b的第二个到最后一个维的大小不同，则会产生值错误。我的代码有什么问题？
浏览 2提问于2018-01-26得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
