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替换
单个
列
pandas
dataframe
中
的
非
零
值
我有这个熊猫数据帧: rls20,34,21,19 censored260,0,0,380我正在尝试用1
替换
被审查
列
中
的
非
零
值
。我尝试了许多不同
的
方法,但它们要么返回相同
的
数据帧副本,要么同时更改rls和已审查
的
列
,这不是我想要
的
。我觉得replace方法应该有效,但我不知道如何指定非
零
值
data_rls.censored.replace((!=
浏览 38
提问于2020-02-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用Pnadas
dataframe
中
的
另一
列
值
替换
列
中
的
值
、
、
我希望这不是一个重复
的
问题。我正在尝试用其他
dataframe
列
的
非
零
值
替换
dataframe
中
列
的
值
。下面是一个很小
的
例子: d = {'x': [1, 2, 3], 'y': ["", "", 4], &
浏览 0
提问于2019-06-19
得票数 0
1
回答
如何用系列化
替换
数据格式
的
所有
非
NaN条目?
、
、
我知道您可以使用
pandas
.
DataFrame
.fillna将所有的空
值
替换
为一个系列,但是是否有一种简单
的
方法可以用一个系列
替换
所有的
非
空
值
?或者,我已经看到df.loc[~df.isnull()]用
单个
值
替换
了所有空
值
,但是--是否有方法传递一个Series?编辑:例如,我有一个名为
DataFrame
df
的
列
,名为cod
浏览 4
提问于2020-01-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用
Pandas
中
以前
的
非
零
值
替换
零
值
时,获取'TypeError:数据类型不被理解‘
、
、
、
在尝试执行如下代码行时,我得到'TypeError:数据类型不被理解‘:上面的代码基本上是用
列
c
中
以前
的
非
零
值
替换
每个
零
值
列
c
中
的
值
的
数据类型是整数,只有两个NaNs。用
零
浏览 1
提问于2019-09-11
得票数 0
回答已采纳
3
回答
用先前行
值
之间
的
差值
替换
数据框
列
中
的
选定
值
、
、
、
我正在尝试用同一行
中
前两
列
的
值
之间
的
差值来
替换
pandas
dataframe
其中一
列
中
的
几个
零
。A B C1 6 3 03 3 11 -8 我想将
列
C
中
的
零
替换</
浏览 1
提问于2020-09-19
得票数 2
3
回答
如果满足条件,则根据最后一个
非
零
值
填充
Pandas
列
中
的
零
值
、
、
考虑一下
Pandas
DataFrame
test = pd.
DataFrame
(data = [0, 0, 1, 0, 0, 0, -1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], columns =|| 0 || 1 || 0 | +----------+ 如果最后一个
非
零
值
等于1,我想用最后一个
非
零
值
浏览 9
提问于2020-06-30
得票数 1
回答已采纳
3
回答
如何在潘达斯
DataFrame
中
获得
零
-
零
最小
值
的
第一排指数?
、
假设我有以下
Pandas
DataFrame
:0 2000 10 202 210020 304 2600 30 40 如何得到A和B都有
非
零
值
且(A+B)/2大于15
的
第一行
的
索引?在本例
中
,我希望得到2,因为它是具有
非
<em
浏览 1
提问于2020-12-28
得票数 1
回答已采纳
2
回答
Python:如果列表
中
存在相同
的
值
,则
替换
来自
dataframe
的
值
。
、
dataframe
由“代码”和“距离”
列
组成。该列表由一行
值
组成。如果来自列表
的
值
也出现在
dataframe
的
距离
列
中
,我希望将'CODE‘
中
的
值更改为
零
。import
pandas
as pd
浏览 8
提问于2021-12-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
通过迭代
替换
Pandas
DataFrame
中
的
数组
值
、
、
、
我正在使用一个
Pandas
DataFrame
,它在数组中有一
列
条目,如下面的示例:0 1 [a,b,c]2 3 [b,c]n n [a,d] if
浏览 1
提问于2017-05-26
得票数 1
回答已采纳
6
回答
如何将现有
Pandas
DataFrame
的
所有
值
设置为
零
?
、
、
我现在有一个带有日期索引
的
现有
Pandas
DataFrame
,并且每个
列
都有一个特定
的
名称。我想复制我
的
DataFrame
,但是将所有这些
值
替换
为
零
。其目的是重用
DataFrame
的
结构(维度、索引、列名),但通过用
零
替换
它们来清除所有当前
值
。我目前实现这一目标的方式如
浏览 8
提问于2017-03-06
得票数 38
回答已采纳
1
回答
Dataframe
列
:查找局部最大
值
、
、
、
、
在下面的
dataframe
中
,
列
"CumRetperTrade“是一个
列
,它由几个垂直向量(=数字序列)组成,由
零
分隔。(=这些向量对应列“Portfolio”
中
的
非
零
元素)。我想找到"CumRetperTrade“
列
中
每个
非
零
向量
的
局部极大
值
。准确地说,我想将
列
"CumRetpe
浏览 6
提问于2022-04-17
得票数 1
回答已采纳
2
回答
Python
Pandas
运行总数和重置
、
、
、
给定2
列
(好
的
和坏
的
),我想用运行
的
总计
替换
这两
列
的
任何行。以下是当前数据帧以及所需数据帧
的
示例。 编辑:我应该添加我
的
意图。我正在尝试使用一个连续变量作为输入来创建相等
的
二进制(在本例
中
为20)变量。我知道
pandas
cut和qcut函数是可用
的
,但是返回
的
结果将是好/坏比率
的
零
(需要计算证据和信
浏览 0
提问于2017-11-09
得票数 1
3
回答
熊猫-用不区分大小写匹配
的
字典
替换
列
值
、
、
用不区分大小写匹配
的
字典
替换
熊猫
列
值
将熊猫
的
df
值
替换
为replace_dict,如果任何
值
以。后面跟着一个或多个
零
,将‘.’
零
替换
为‘’(去掉.0s部分)replace_dict = {('True', 'Yes'): '1'
浏览 15
提问于2022-10-12
得票数 0
回答已采纳
3
回答
更改
pandas
dataframe
列
中
的
数据
、
、
我有一个
pandas
dataframe
,它有一个整数值在0到4之间
的
列
,它
的
值
如下:1 20423 13我想用1
替换
所有
非
零
值
def to_bool(array): if value
浏览 1
提问于2021-09-25
得票数 1
1
回答
如何获得熊猫数据栏
的
第一个
非
零
值
的
索引
、
、
我试图得到熊猫数据栏
的
第一个
非
零
值
的
索引。import
pandas
as pd [[0,0,0], [1,5,7], columnsc2','c3']) 输出:0 0 0 02 1 5 7 3 8 7 3
浏览 2
提问于2022-09-22
得票数 0
回答已采纳
2
回答
将数据
中
的
每个
非
零
值
替换
为它们
的
索引
、
我有一个很大
的
pandas
.
DataFrame
(r:15000 c:50),其中我想用它们
的
索引
值
替换
每个
非
零
值
(在我
的
例子
中
,这是一个由浮动组成
的
自定义索引)。
浏览 5
提问于2021-07-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
给定
DataFrame
列为
非
零
的
行数。
、
、
、
我有一个
Pandas
DataFrame
,它看起来像这样:1 0.3 0.5 0.1 03 0.4 0.2 0.5 0.3我想要另一个矩阵,它给出了除以外
的
每一
列
的
交集
的
非
零
元素
的
例如,
列
浏览 1
提问于2016-07-18
得票数 5
回答已采纳
1
回答
对具有稀疏
列
的
pandas
.
DataFrame
中行
的
基于索引
的
访问
、
、
、
由于内存限制,我不得不在
pandas
.
DataFrame
(
pandas
版本1.0.5)中使用稀疏
列
。不幸
的
是,对于基于索引
的
行访问(使用.loc[]),我遇到了以下问题: scipy.sparse.csr_matrix我对这里发生
的
事情
的
假设是,内部csc矩阵表示和我正在访问
列
中
不包含任何
非
<
浏览 8
提问于2020-08-01
得票数 3
回答已采纳
1
回答
标识
pandas
中
某个组
中
的
第一个
非
零
元素
、
、
最右边
的
列
是我想要
的
列
:1 0 0 102 1 12 1 0 如何标识组(Group)
中
的
第一个
非
零
值
,然后创建一个保留第一个
非
浏览 8
提问于2018-07-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
DataFrame
索引和列作为Networkx
的
节点
、
、
我希望将
DataFrame
转换为NetworkX图:我希望使用
Dataframe
作为地图,其中索引是“源”,
列
是“目标”。
值
应该是权重。df = pd.
DataFrame
(np.random.randint(0,3,size=(4, 4)), columns=list('ABCD'), index = list('ABCD')) df, source=df.index, targ
浏览 15
提问于2022-08-04
得票数 0
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