使用Numpy转换数据帧会给出错误的值
使用Numpy转换数据帧可能会导致错误的值。Numpy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数，但在处理数据帧时可能会出现一些问题。
错误的值可能是由于数据类型不匹配或数据丢失导致的。当使用Numpy的函数或方法对数据帧进行转换时，如果数据类型不匹配，可能会导致数据被截断或转换为错误的类型。此外，如果数据帧中存在缺失值，Numpy可能会用特殊的值（如NaN）来表示缺失数据，这可能会导致错误的计算结果。
为了避免这些问题，可以考虑以下几点：
- 数据类型匹配：在使用Numpy函数或方法之前，确保数据帧中的数据类型与所需的类型匹配。可以使用数据帧的astype()方法将数据类型转换为所需的类型。
- 缺失值处理：在进行数据转换之前，先处理数据帧中的缺失值。可以使用数据帧的dropna()方法删除包含缺失值的行或列，或使用fillna()方法填充缺失值。
- 数据转换方法选择：在使用Numpy进行数据转换时，选择适合数据类型和操作的方法。例如，使用Numpy的mean()方法计算平均值时，可以指定axis参数以计算行或列的平均值。
- 测试和调试：在进行数据转换时，进行充分的测试和调试是非常重要的。可以使用断言语句或打印中间结果来验证数据转换的正确性，并及时修复错误。
总之，使用Numpy转换数据帧时，需要注意数据类型匹配、缺失值处理、选择合适的方法以及进行充分的测试和调试。这样可以避免错误的值出现，并确保数据转换的准确性和可靠性。
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这就是我的问题，我有一个这样的数据框架：
Depr_1 Depr_2 Depr_3
S3 0 5 9
S2 4 11 8
S1 6 11 12
S5 0 4 11
S4 4 8 8
我只想计算整个数据帧的平均值，因为下面的方法不起作用：
df.mean()
然后我想到了：
df.mean().mean()
但是这个技巧不适用于计算标准差。我最后的尝试是：
df.get_values().mean()
df.get_values().std()
除了在后一种情况下，它使用numpy中的mean()和std()函数。这对于mean来说不是问
浏览 0提问于2014-08-05得票数 46
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我有一个多类分类机器学习应用程序，我想使用tensorflow计算它的f1分数。预测值和实际值分别存储在pandas数据帧y_pred和y_act中。两者都填充了1和0。所以我这样做： # convert dataframes to numpy
pred_numpy = numpy.asarray([y_pred], numpy.int32)
act_numpy = numpy.asarray([y_act], numpy.int32)
# compute multiclass f1
metric = tfa.metrics.F1Score(num_classes=num_classes,
浏览 254提问于2021-10-13得票数 1
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3回答
我想把两个DataFrame数组转换成一个包含两列的numpy数组。第一个numpy数组'images‘的形状是102, 1024。第二个numpy数组'label‘的形状为(1020, )
我的核心代码是：
images=np.array(images)
label=np.array(label)
l=np.array([images,label])
dataset=pd.DataFrame(l)
但事实证明，这是一个错误的说法：
ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into s
浏览 1提问于2017-09-23得票数 9
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1回答
我试图创建一个二维海图从潘达斯数据帧“速率”，X和Y轴被认为是从数据转换，即X和Y轴是‘缩放’从原始的帧列和本高度是根据每个x/y回收箱的命中次数。
import numpy, pylab, pandas
import matplotlib.pyplot as plt
list(rates.columns.values)
['sizes', 'transfers', 'positioning']
x=(rates["sizes"]/1024./1024.)
y=((rates["sizes"]/rates[&#
浏览 1提问于2015-06-23得票数 1
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我想要一本'item': [list_of_True_column_labels]字典，看起来像这样：
pre_df = {'item1':['a','b','c'], 'item2':['c','d'], 'item3':['a', 'c', 'd', 'e'], 'item4':['e']}
并将其转换为bool的熊猫数据帧，如下所示：
index
浏览 2提问于2016-12-07得票数 3
我有一个3d列表
l=[ [ [1,"ab",119.0] ] , [ [2,"cd",129.0] ] , [ [ 3,"ef",139.0] ] ]
代码
import pandas as pd , numpy as np
l=[ [ [1,"ab",119.0] ] , [ [2,"cd",129.0] ] , [ [ 3,"ef",139.0] ] ]
b=np.array(l)
print(pd.DataFrame(l))
print(pd.DataFrame(b))
可以将
浏览 3提问于2018-08-31得票数 2
我正在尝试使用MysqlDB向mysql数据库中写入一个Pandas数据帧(或者可以使用numpy数组)。MysqlDB似乎不理解' nan‘，我的数据库抛出一个错误，说nan不在字段列表中。我需要找到一种方法将'nan‘转换为NoneType。
有什么想法吗？
浏览 1提问于2013-01-05得票数 206
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1回答
我在将我的数据从数据帧转换为百分比格式并将其保持为浮点数时遇到了问题。 我准备了一个简单的代码，它反映了我实际项目中的代码： import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,15,size=(10, 4)), columns=list('ABCD'))
print(df)
cols = df.columns
for col in cols:
df[col] = df[col].astype(float).map(lambda n: '{:.4%}
浏览 67提问于2020-10-16得票数 1
我已经在我的数据帧上使用pandas和numpy编写了一段代码。它可以工作，但我想知道如何定义一个函数来做同样的事情，并将其应用于我的数据帧。
import pandas
def f(row):
if row['time_download'] == 0:
val = 0
else:
val = (row['volume_download'] - row['volume_last_second'])/(row['time_download']/1000)
return val
浏览 9提问于2019-08-14得票数 0
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我有一个包含两列x和y和几百行的dataframe。我有另一个只有一行和两列的数据帧，x和y。
我想将大数据帧的x列除以小数据帧的x中的值，并将y列除以y列。
如果我将一个数据帧除以另一个数据帧，我将得到所有的NaNs。为了让分区正常工作，我必须将小数据帧转换为numpy。
为什么我不能将一个数据帧除以另一个数据帧？我遗漏了什么？下面我有一个玩具示例。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
r = int(10)
df['x'] = np.arange(0,r)
df['y'] =
浏览 4提问于2020-02-11得票数 1
我有一个dataframe，其中每一列代表一个用户。我正在尝试删除一个只有NaN和0.000000的any列，这样Username1或第一列就不会包含在数据帧中，而其他列会包含在数据帧中。 这是数据帧： username 1 2 3 4 5
date
2019-01-16 NaN 9.16667 NaN NaN 1.000000
2019-01-17 NaN NaN NaN 1.000000 1.000000
2019-0
浏览 12提问于2019-02-04得票数 3
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4回答
我想要基于另一列的值创建一个新列，在该列中为新列中分配的值计算某些条件。 我读了一些关于np.where()的问答(Numpy np.where multiple condition)，但无法推断出最好的(有效) Pythonic方式。 示例数据帧为： period
0 JAN16
1 YTD JAN16 我希望在以下条件下为列period_type赋值:如果period以x开始(其中x是列表-> 'JAN'，'FEB'，'MAR'，'APR'，'MAY'，'JUN'
浏览 60提问于2019-05-02得票数 0
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是否有一种方法可以从具有多行和多列的excel工作表中创建python中的数据帧或系列，例如
并期望输出全部在一列中。
尝试了不同的数据帧和序列不做我所期望的代码，并在我使用的代码中逐字逐句地进行。
import numpy as np
sr=pd.read_excel('eng.xlsx')
s1=pd.Series(sr, expand=True)
print s1
浏览 0提问于2019-11-25得票数 2
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library(dplyr)
distinct(mtcars, mpg)显示mtcar中mpg类的唯一出现。
n_distinct(mtcars, mpg)对它们进行计数并显示正确的计数32。
distinct(mtcars, cyl)显示mtcars中柱面类的唯一出现情况。
n_distinct(mtcars, cyl)会产生一个错误。为什么它不像上面的mpg示例那样工作呢？我知道这个错误..。对象cyl在mtcar数据帧中，我向您保证这一点。
N_distinct_multi中的错误(list(.)，na.rm)：找不到对象'cyl‘
浏览 0提问于2018-02-04得票数 2
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我使用python在matplotlib中创建了一个图表，x轴是星期几(周一至周日)。但是，在绘制数据时，x轴不是周一至周日排列的。
有没有办法对x轴重新排序，让它以这种方式格式化？
或者，有没有办法对数据集重新排序？它是使用panda数据帧读取的csv文件
示例数据：(位于csv：'./data/Days_Summary.csv')
Day Value
Monday 56
Tuesday 23
Wednesday 34
Thursday 56
Friday 58
浏览 0提问于2017-11-13得票数 7
我有一个12行，2列(月份和y值)的数据帧。我使用了numpy.roll，所以数据帧中的第一行是June。换句话说：
当我将这个数据帧绘制成条形图时，我得到了我想要的东西，其中x轴从'6‘开始，到’5‘结束：
monthlyAvg.plot(x='Month', y='NDVI',kind = 'bar',ylim = (0.45,0.65))
但是，如果我将类型更改为折线图，x轴从1开始，图表上有一条从1到12的长线：
如何更改轴，使其从6开始，就像条形图一样？
浏览 18提问于2021-05-13得票数 0
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我使用了下面的代码，但是'Start Date‘和'End Date’仍然是字符串，即使我在导入数据时尝试转换它们的数据类型。如何将它们转换为我的数据帧中的日期？
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
df = pd.read_excel('sfdc_churn_report.xltx',
index_col = None,
dtype = {'Start Date': dt.da
浏览 4提问于2020-05-26得票数 0
给定此示例数据帧 Base Others B1 B2 Date
ABC
Shop 83.04 82.70 0.000 0.000 01012019
Shop 83.04 82.71 0.000 0.000 01012019
Shop 83.02 82.70
浏览 7提问于2019-02-28得票数 1
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出现问题的版本： python 3.6.13
pandas 1.1.5
numpy 1.19.2 这看起来微不足道，但到目前为止我还找不到一个令人满意的解决方案。首先，我将数据导入到pandas Dataframe中，然后再加载到SQL数据库中。我得到的失败消息是： ProgrammingError: (pyodbc.ProgrammingError) ('Invalid parameter type. param-index=0 param-type=numpy.int64', 'HY105') 显然，要将数据帧放入数据库，dtype不能是numpy.
浏览 56提问于2021-10-11得票数 0
1回答
我试着从csv线上得到刻薄。我从字符串列表中的csv获取数据，然后将其转换为带有numpy的数组。当我尝试绘制一些图形时，它的工作非常完美。但是当我计算平均值时，我的数据会有一些错误。
如果我使用NumPy，我得到：
TypeError: cannot perform reduce with flexible type
如果我使用统计库，我会得到：
TypeError: can't convert type 'string' to numerator/denominator
如果我在iPython上用comand ' type‘检查我的数组，我会看到它是nump
浏览 7提问于2015-06-18得票数 1
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我在学习Python数组处理numpy时遇到了一些困难。
我有一个.csv文件，在一列中包含无符号整数数据，表示来自模拟数字转换器的二进制值。我想在jupyter笔记本中使用Python将这个无符号整数值转换为12位二进制表示。
我试过几种方法来实现它，但我还是失败了.
这是我的代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('my_adc_values.csv', delimiter ='\s+', header=None, usecols=[19])
decimalValues = df.values
print(decim
浏览 0提问于2018-06-21得票数 1
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1回答
我必须找到每个frame.The数据中第一次出现子数组的索引的大小(batch_size,400)。我需要找出大小为400的每帧中连续三个1出现的索引。数据-> [0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1][0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1] [0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1] 输出应为[3 4 1] 本机解决方案是使用for循环，但由于数据量很大，因此非常耗时。 任何快速高效的numpy或tensorflow实现
浏览 8提问于2019-02-14得票数 1
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3回答
考虑下面的熊猫数据帧
df = pd.DataFrame({0:['a',1,2,3,'a',1,2,3],1:[10,20,30,40,50,60,70,80],2:[100,200,300,400,500,600,700,800]})
0 1 2
0 a 10 100
1 1 20 200
2 2 30 300
3 3 40 400
4 a 50 500
5 1 60 600
6 2 70 700
7 3 80 800
我想重塑数据帧，使我想要的输出看起来像这样
1 2 3
浏览 2提问于2017-05-24得票数 1
我有一些分类预测因子(即变量)为0& 1的pandas数据帧，以及一些数值变量。当我把它放到一个stasmodel中时：
est = sm.OLS(y, X).fit()
它抛出：
Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with np.asarray(data).
我使用df.convert_objects(convert_numeric=True)转换了DataFrame的所有数据类型
在此之后，所有数据帧变量的数据类型都显示为int32或int64。但在最后，它仍然显示dtype: object，如
浏览 0提问于2015-11-21得票数 34
如果我有一个数据帧，它看起来像
import pandas
d = pandas.DataFrame( data = {'col1':[100,101,102,103] } )
# col1
#0 100
#1 101
#2 102
#3 103
我就是这么做的
d.set_value( 0,'col1', '200')
它将'200‘转换为一个整数：
type( d.col1[0] )
#numpy.int64
但是，如果我这样做了
d.set_value( 0,'col2', '200&#
浏览 3提问于2015-07-11得票数 2
2回答
我使用numpy来得到中位数。数据帧有两个变量。有没有办法告诉它我想要哪个变量的中位数？ Np.median(数据帧名称)
浏览 8提问于2019-04-30得票数 0
我需要读取一个yuv视频文件，从其中提取单个帧，将其转换为灰度，然后计算相邻帧之间的Lucas Kanade光流。我最初使用的是mp4视频，这是我提取单个帧的代码：
import cv2 as cv
import numpy as np
cap = cv.VideoCapture('C:\\Users\\Ann Baiju\\Project\\video_tampering_dataset\\videos\\h264_lossless\\07_forged.mp4')
ret, frame1 = cap.read()
prvs = cv.cvtColor(frame1, cv
浏览 2提问于2020-03-16得票数 1
请原谅任何明显的错误，因为我是Pandas和编码的新手。
我正在过滤原始数据帧，并使用选定的列创建一个副本。这是我的数据框的样子：
(数据帧过滤器例程)：
df_new=df.filter(['date','location','value','lat_final','lon_final'], axis=1)
df_new = df_new.set_index('date')
print (df_new.head())
新的数据帧：
location value lat_final lon
浏览 30提问于2020-02-05得票数 0
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我有这样的数据帧：
数字12出现在第一位。如果我问:在2016年8月1日之后，数字12从数据帧中消失了多久？答案应该是:4次。你怎么用熊猫呢？
浏览 2提问于2016-12-14得票数 1
使用Python3.6和Pandas0.22，我创建了一个Pandas dataframe IRdaily，其中包含各种利率每日变化的时间序列。我可以使用以下命令轻松地将Pandas数据帧写入Excel：
writer = pd.ExcelWriter(outFileName)
IRdaily.to_excel(writer, 'Daily Changes')
但是，如果我现在计算特征值分解(特征值的向量和特征向量的矩阵都是numpy ndarray)，并尝试将它们写入同一工作表，我会得到一个错误：
covD = deltaIRdaily.cov()
eigValD, eig
浏览 0提问于2018-06-11得票数 1
我正在获取一个数据帧并将其插入到Postgresql表中。
数据帧中的一列是datetime64数据类型。PostgreSQL中的列类型是‘没有时区的时间戳’。为了准备要插入的数据帧，我使用了to_records：
listdf = df.to_records(index=False).tolist()
当我运行to_records时，它在心理备份2的cur.executemany()给出一个错误，我试图将Biginit插入到一个没有时区的时间戳中。
所以我试着在to_records中添加一个column_dtypes的字典。但这并不管用。下面显示错误："ValueError:无法在N
浏览 24提问于2021-02-15得票数 1
我有一个数据帧，里面装满了浮点数和NaNs。我需要将所有的小数/浮点数转换为整数。我检查了所有的类型都是整型的，但是到numpy.float64的转换不起作用。这就是数据帧的样子。
目前，我正在使用此代码尝试将所有非non更改为整数，但它不会将数据帧中的浮点数替换为整数。
for i, row in df_cn.iterrows():
for col in df_cn.columns:
cell = row[col]
if isinstance(cell, np.float64) and np.isnan(cell) == False:
浏览 3提问于2020-03-24得票数 0
1回答
我用动画来更容易地控制玩家精灵的状态。玩家精灵只有一个框架为不同的动画(单个图像，每个不同的状态)，然而-动画师显示，它播放每帧17 has。
因此，当player跳转时，我将动画参数" InAir“设置为true，它应该立即将sprite图像更改为InAir状态，但对于单帧先前的状态是可见的(我相信这是因为动画转换需要17 is )，在游戏中，跳转后会出现明显的闪烁。
我应该如何实现即时转换，还是可以更改动画播放时间？
浏览 3提问于2014-03-02得票数 1
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我使用的是一个人体姿态估计模型，它可以生成形状为[p k h w]的姿态热图，其中p是帧中的人数，k是关键点的数目(如头部、手等)。休息是高度和宽度。我使用numpy.save将这个numpy保存到磁盘上，一切看起来都很好。我运行这个模型的大约15K视频(约100万帧，总数)，我发现在某些情况下(仅10-15帧的百万)保存的文件有一个形状类似[0 17 96 72]。
我的问题是，
是如何创建和保存维度大小= 0的数组的。在我看来，如果帧中没有人，热图数组就应该是0，而不是维数=0的数组。现在该模型已经在15K视频上运行，重新运行很费时，有没有办法将形状[0 17 96 72]数组转换为[1
浏览 3提问于2022-11-09得票数 0
1回答
我正在尝试找出第二个数据帧中的观察值所属的数据帧的百分位数，我认为lambda函数在这里可以做到这一点：
df1.var1.map(lambda x: np.percentile(df2.var1, x))
对于df1.var1序列中的每个x，应用函数np.percentile(df2.var1, x)，该函数可以找到df2.var1序列中x的百分位数。出于某种原因，我得到了一个错误
kth(=-9223372036854775599) out of bounds (209)
209是df2的长度，但我不知道kth部分指的是什么。你知道我哪里做错了吗？
完全错误：
ValueError
浏览 0提问于2015-12-11得票数 0
我有一个数据帧df，如下所示：
a b
1 2
3 4
但是数据类型是每个值都是ndarray
type(df.a.values[0])
numpy.ndarray
和
df.a.values[0]
array([1])
我想把整个dataframe转换成numeric类型，所有的值类型都应该是int或float。
我试过这段代码
df = df.apply(pd.to_numeric)
但是这段代码不工作，该如何处理呢？
但是，当我使用to_csv将此文件保存在本地并使用read_csv读取时，它会自动转换。但是如何快速转换呢？
浏览 1提问于2018-12-14得票数 1
我有一个具有如下所示数据类型的数据帧，我想将该数据帧插入到postgres DB中，但由于出现错误can't adapt type 'numpy.int64'而失败
id_code int64
sector object
created_date float64
updated_date float64
如何将这些类型转换为原生python类型，例如从int64 (本质上是'numpy.int64')转换为典型的int类型，然后通过psycopg2客户端为postgres接受。
浏览 534提问于2018-05-31得票数 16
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2回答
我正在尝试加载一个arff文件，并将数据转换为pandas数据帧。然而，当我这样做时，数据可以在上获得：
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.io import arff
dataframe, meta = arff.loadarff('chronic_kidney_disease.arff')
dataframe = pd.DataFrame(dataframe)
dataframe.head()
我得到以下错误：
ValueError: yes value not in ('yes',
浏览 7提问于2020-06-30得票数 0
3回答
对于我想要的操作，Topple很可能是错误的名称，但我想不出更好的名称。
我有N个形状为(100,3)的数据帧，原始数据帧的每一行都是测试的名称及其产生的两个结果。我希望将单个数据帧重塑为(1,200)形状，并将测试的所有值作为一行。之后，我将把所有N个数据帧附加到一个单独的数据帧中，并以(N,200)个数据帧结尾。
下面是一个使用虚拟数据的示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import random
import string
np.random.seed(42)
tests = np.random.choice(list(string.
浏览 13提问于2018-12-12得票数 0
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我正在尝试将一个大约有9000万行的pyspark dataframe列转换成一个numpy数组。 我需要数组作为scipy.optimize.minimize函数的输入。 我尝试过转换为Pandas和使用collect()，但这些方法非常耗时。 我是PySpark的新手，如果有更快更好的方法，请帮助我。 谢谢 这就是我的数据帧的样子。 +----------+
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浏览 138提问于2019-09-30得票数 3
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我有以下数据：
grp_m1 grp_m2 grp_m3 grp_m4
$50-$75 $50-$75 $50-$75 $50-$75
$50-$75 $50-$75 $50-$75 $50-$75
$150-$175 $150-$175 $150-$175 $150-$175
$100-$125 $100-$125 $100-$125 $100-$125
$150-$175 $125-$150 $125-$150
浏览 2提问于2018-04-12得票数 4
我想用Vulkan和ffmpeg做一个视频播放器。
我已经为从视频中提取的帧数据创建了一个队列，并从出队的帧数据中创建了vkImage。
如何才能渲染vkImage并按帧切换它？
浏览 2提问于2018-10-29得票数 0
我试图在Numpy Array上收集股票数据，其中股票价格的日期在第一列。当我将数据直接转换成数组时，我会得到[ 30.99 32.08 32.12 ... 318.66 315.77 323.5 ]，下面是我的代码。
import numpy as np
import yfinance as yf
def price(ticker):
company = yf.Ticker(ticker)
price = company.history(period="10y")
array = np.array(price)
return array
浏览 8提问于2020-05-27得票数 2
1回答
我有一个下面的熊猫数据框。我需要一个代码来循环通过数据帧，找到每个NaN值，并提取它周围的所有3X3窗口的相邻像素，并保存提取的数据帧到新的数据帧，其中也包括NaN的值。
import pandas as pd
import numpy as np
d= {1: [5, 5.11, 5.6, 5.9, 4.8, 6], 3: [4, 5, 15, 25, 40, 10],6: [77, 47, 55, 59, np.nan, 5],
7: [np.nan, 32, 40, 33, 30, 6],9: [10, 11, 12, 45, 14, 15],15: [3, 5, 9, 12
浏览 11提问于2021-06-05得票数 0
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这看起来应该简单得多，但我还是来了
我尝试向来自另一个数据帧的数据帧(准确地说是2个数据帧)添加一行，但得到以下错误：
TypeError: cannot concatenate object of type "<class 'numpy.float64'>"; only pd.Series, pd.DataFrame, and pd.Panel (deprecated) objs are valid
我的代码
for i in range(0,len(k_means_labels_unique)):
X = pd.DataFrame(col
浏览 0提问于2018-06-01得票数 3
回答已采纳
我想使用等同于熊猫"read_sql_query“的东西，将数据从数据库加载到numpy数组中，而不是熊猫数据帧中。 在pandas中，我使用类似这样的东西： df = pd.read_sql_query(sql="select * from db;", con=con, index_col='index') 现在我需要一个类似如下的函数： A = read_sql_to_np(sql="select * from db;") 其中A是numpy数组。
浏览 15提问于2020-01-28得票数 1
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我有一个包含以下列的cuDF数据帧： columns = ["col1", "col2", "dt"] datetime64[ns]形式的(dt)。 我想写一个UDF来应用于这个数据帧中的每个组，并获得每个组的最大dt。这就是我正在尝试的，但是numba似乎不支持UDF中的datetime64[ns]值。 def f1(dt, out):
l = len(dt)
maxvalue = dt[0]
for i in range(cuda.threadIdx.x, l, cuda.blockDim.x):
if dt
浏览 34提问于2020-04-09得票数 0
我有一个csv文件，其中一列是可变长度的浮点数的分号分隔列表。例如：
Index List
0 900.0;300.0;899.2
1 123.4;887.3;900.1;985.3
当我将其读入pandas DataFrame时，该列的数据类型是object。理想情况下，我想将它转换为一个numpy数组(或者只是一个常规的浮点数组，这在这个阶段并不重要)。
我写了一个小函数，它接受其中一个列表元素，并将其转换为numpy数组：
def parse_list(data):
data_list = data.split(';')
浏览 2提问于2015-09-09得票数 0
2回答
我有一个numpy数组，我试图将它乘以一个标量，但它总是抛出一个错误：
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'numpy.ndarray' and 'int'
我的代码是：
Flux140 = ['0.958900', 'null', '0.534400']
n = Flux140*3
浏览 0提问于2013-07-19得票数 3
3回答
我有两个数据帧：
df1 -是一个透视表，其中包含列和行的合计，两者的缺省名称都是"All“df2 -我通过指定值并使用与上述透视表中使用的相同索引和列名手动创建的df。此表没有合计。
我需要将第一个数据帧乘以第二个数据帧中的值。我希望总数返回NaNs，因为总数不存在于第二个表中。
当我执行乘法时，我得到以下错误：
ValueError: cannot join with no level specified and no overlapping names
当我在虚拟数据帧上尝试相同的方法时，它按预期工作：
import pandas as pd
import numpy as np
浏览 7提问于2018-02-02得票数 2
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