pandas中 df.eval( 如果A>0 则 B= 1 否则 B=2, inplace=True)这样的代码能实现吗？怎么实现？
pandas中 df.eval( 如果A>0 则 B= 1 否则 B=2, inplace=True)这样的代码能实现吗？怎么实现？
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- 2022-03-07 10:18回答 1 已采纳 是要生成新列？
- 2019-11-14 09:05回答 1 已采纳 可以这么理解。Pandas节省内存和数据库节省硬盘差不多，都始于合理的数据类型设计。其实无论是数据挖掘还是机器学习，所有的字符串类型都会转换为int或者float，这一步处理几乎是必然的。如果仅仅做数
- 2022-03-08 10:00
The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version.
python
有问必答
回答 3 已采纳 第一个是弃用警告，append方法将弃用，建议使用concat方法，而concat是pandas的函数，pandas.concat()通常用来连接DataFrame对象。要写成df=pd.concat - 2019-03-28 18:03reachHigher的博客 Pandas df.query 今天看到了query的用法，被这个函数的简洁...df.query（expr，inplace = False，** kwargs ）# 使用布尔表达式查询帧的列 参数： # expr：str要评估的查询字符串。你可以在环境中引用变量，在它们...
- 2021-11-18 15:15回答 1 已采纳 试试在writer中添加 mode='a'看看如何，writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl', mode='a')
- 2021-07-08 13:25回答 2 已采纳 data2['c'] = data2['a'] & data2['b'].astype(bool)
- 2022-05-04 16:35回答 2 已采纳 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'年份': ['15年', '16年', '17年'], '人口': [13.97
- 2023-07-29 14:39写python的鑫哥的博客 在pandas的学习过程中，都知道它是一个强大的数据处理库，它提供了很多方便的函数来执行数据清洗，数据处理以及数据分析等任务。甚至还有些函数方法可以在没有任何中间内存开销的情况下，类似于能直接获得C语言级别...
- 2022-03-15 00:50回答 3 已采纳 new_df= df.groupby(['班级'])['课程'].agg('nunique').reset_index() res = new_df.loc[new_df['课程'] == 2]['
- 2022-04-17 16:29回答 1 已采纳 at 是基于值取数据iat 是基于索引取数据 你看下你的df中index中是否有为1的的值。
- 2021-12-22 22:36回答 4 已采纳 第二种方法：筛选
- 2020-12-20 11:37weixin_39875842的博客 小编典典这个答案潜入各种特性和功能的提供pd.eval，df.query和df.eval。设置示例将涉及这些DataFrame(除非另有说明)。np.random.seed(0)df1 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), columns=list('ABCD'))...
- 2021-09-03 00:11回答 2 已采纳 你题目的解答代码如下：（如有帮助，望采纳！谢谢! 点击我这个回答右上方的【采纳】按钮） import re import pandas as pd df=pd.read_csv('a.csv') pr
- 2020-12-20 11:37weixin_39695701的博客 这个答案深入研究了pd.eval ， df.query和df.eval提供的各种特性和功能。建立示例将涉及这些DataFrame(除非另有说明)。np.random.seed(0)df1 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), columns=list('ABCD'))...
- 2021-02-06 17:19问题者的博客 正如我们在前面几节中已经看到的，PyData堆栈的强大功能建立在NumPy和Pandas通过直观语法将基本操作使用C实现能力之上：例如NumPy的矢量化/广播操作，Pandas的分组类型操作。尽管这些抽象概念在许多常见的情况是有效...
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