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我正在尝试使用'where‘和'count’函数的组合来重新编码pandas中的列值。df.temp_selection.unique() 然而，结果表明这并不起作用： array(['High', nan, 'High_Valence'], dtype=object) 我想知道组合这些函数是否有错误下面是一个可重复使用的示例： d = {'col1': [1, 2, 3, 4, 3, 3, 2, 2], 'col2
浏览 17提问于2019-03-30得票数 1
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我正在尝试使用数据库中其他列的np.where条件创建一个新列。我的代码np.where(df5['Wind_Risk']==1,(
浏览 1提问于2019-11-28得票数 1
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这是我创建的函数，它可以很好地与其他操作符(如== )一起工作 if row["trust"].str.contains('OLYMPIA'val = 'Olympia Trust Company' val = 'Open Account'运行它时会收到以下错误消息：'str' object has no attribute &#x
浏览 4提问于2022-03-07得票数 0
co_ords = np.column_stack(np.where(img > 0)) if angle <-45: else: co_ords = np.column_stack(np.where[7014 4960 0] [7014 4960 2]]
angle = cv2.minAre
浏览 11提问于2022-10-21得票数 0
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在以下使用np.where的代码段中，我面临两个问题(查找A:,0与B相同的索引)
DeprecationWarning: elementwise所以我想知道我错过了什么和/或误解，如何修复它，以及如何加快代码的速度。这是我模拟代码的一个基本示例，但实际上，我处理的数组有(数十)百万行。np.unique(B) # duplicate values are generally gene
浏览 3提问于2022-08-12得票数 1
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我正在尝试编写一个函数，在到达Number之前，它会一次添加一个Sequence。下面的np.where函数有问题，我如何修复它？代码：Number2= 46p = 0np.where(Number2> np.sum
浏览 14提问于2021-03-05得票数 0
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8,28749,314.0,616.0,0.9617834394904459,100.010,57643,294.0,536.0,0.8231292517006803,100.0df2['score'] = np.where(d
浏览 1提问于2022-08-18得票数 0
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我认为我应该编写一个函数来执行这个任务，但是如何将该函数作为元素来应用呢？这是我找到的唯一避免“系列的真值是模棱两可”错误的方法。 ((cpxCrOx>=0.5) & (cpxAlOx<=4)),"GtPeridA",
浏览 0提问于2018-03-13得票数 7
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我正在创建大量重复函数np.where的代码。大约有200个字段，每个字段都需要使用np.where进行某种类型的转换(本质上是当/ if语句的时候)。我希望通过编写一个函数来清理代码，而不是重复每个字段的语句。问题是，有些字段只需要一个基本的np.where语句，而另一些字段则有嵌套的np.where语句(最多10条)，有鉴于此，我不知道如何使函数具有足够的动态性来处理它，或者它是否值得尝试。示例
Case 1- Sim
浏览 1提问于2018-03-07得票数 3
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下面的代码产生以下错误： df['country'] = np.where'West Midlands']}df['B1s
浏览 24提问于2019-03-05得票数 -1
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import numpy as np
ind1 = np.where(a>8)我想要的是1,2,9,10ind3 = np.where( (a>8) & (a<3) )
但是如果我面对更复杂的情况，我不能使用上面的代码。因此，我想
浏览 14提问于2022-03-19得票数 -1
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所以，我需要将一些用pandas编写的代码转换成PySpark，但到目前为止我仍然有一些问题，我已经尝试使用PySpark的函数when，但结果是错误的，你能帮我吗？这很简单，我从PySpark开始 df = df.assign(new_col=np.where(df.col1.isnull() <e
浏览 13提问于2021-06-18得票数 0
我使用一个np.where()语句来定义Pandas列。它在Pandas /apply函数之外运行得非常好，但在groupby/apply函数内部似乎失败了。Atlanta''Acre' | 'Los Angeles' | 'acre'
但是当我按'city‘分组并在应
浏览 3提问于2022-07-22得票数 1
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我目前有一个使用np.where来完成此任务的函数： df1['Normalized Goals'] = np.whereEnd Year'] == df2['Season End Year']), df1['G/G'] / df2['LG G/G Avg'])
df1['Normalized Goal
浏览 6提问于2019-11-16得票数 0
whitewhite = [255,255,255]
Xb,Yb = np.where(np.all(blackAndWhiteImage==black,axis=2))Xw,Yw = np.where(np
浏览 2提问于2021-08-29得票数 0
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我正在尝试编写一个函数，它将修复数据集中的异常值。也就是说，如果离群点高于上界，则值将被上界取代，如果值小于下界，则将替换为下界。下面列出了我创建的函数。3 upper_limit = df_mean + anomaly_cut_off df=np.where(df < lower_li
浏览 5提问于2020-06-23得票数 0
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我知道我必须使用np.where()函数，但是我如何使用X的N维而不是D维的掩码。如果我这样做，我会得到一个错误，因为N>D。作为输出，我想要一个带有维数DxM和M<N的新数组。np.array([-1, -1, 1, -1])X_new = np.array([-15, -12, -6, 3, 13, -10])
但是我错误地使用了np.where()
浏览 5提问于2022-05-03得票数 0
import pandas根据“决定”列的值，我要对哪些行应用函数+ var
当然不起作用了:)知道为什么和如何让它起作用吗
浏览 0提问于2019-02-21得票数 3
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我试着像这样使用np.where函数：y = data[:, 1]x = x[np.where((x < 111) or (x > 125))]The truth value of an array with more than one element is ambiguousUse a.any() or a.all()
我试
浏览 3提问于2020-05-11得票数 0
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