用列表理解解决方案替换numpy isin
numpy isin是一个用于判断数组元素是否在另一个数组中的函数。它返回一个布尔值数组，指示每个元素是否在目标数组中。
解决方案替换numpy isin的方法是使用列表理解（List Comprehension）。列表理解是一种简洁的语法，用于创建新的列表，通过对现有列表进行迭代和筛选来生成新的元素。
下面是使用列表理解替换numpy isin的示例代码：
# 原始代码使用numpy isin
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([2, 4, 6])
result = np.isin(arr1, arr2)
print(result)
# 替换为列表理解
result = [x in arr2 for x in arr1]
print(result)上述代码中，我们首先导入numpy库，并创建了两个数组arr1和arr2。然后使用numpy的isin函数判断arr1中的元素是否在arr2中，并将结果存储在result变量中进行打印。
接下来，我们使用列表理解来替换numpy isin函数。在列表理解中，我们使用了一个简单的循环来遍历arr1中的每个元素，并使用in关键字来判断元素是否在arr2中。最后，将结果存储在result变量中进行打印。
使用列表理解替换numpy isin的优势是代码更加简洁，不需要依赖额外的库。列表理解是Python语言中的一种常用技巧，可以提高代码的可读性和简洁性。
应用场景：
- 判断一个数组中的元素是否在另一个数组中。
- 过滤数组中的元素，只保留在目标数组中的元素。
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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求进行评估和决策。
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2回答
我知道如何替换numpy数组中所有大于某些值的元素，比如array[array > 0] = 0，但我不知道如何在不使用for循环的情况下替换等于的所有元素，像下面这样的元素可以实现我想要的结果，但是有没有办法不使用for循环呢？
抱歉，我不清楚，some_values这里有一个列表，比如[7, 8, 9]
for v in some_values:
array[array == v] = 0
浏览 0提问于2020-10-30得票数 3
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我使用用户输入(字符串)通过numpy.select()在EXCEL文件中找到匹配条件。
我的条件之一是捕获用户输入的日期(主要是YYYY年)，以检查我的EXCEL文件的event_start列(读入pandas.DataFrame)中哪些数据属于该时间范围：
pd.to_datetime(exy[0]) <= pd.to_datetime(f['event_start']) <= pd.to_datetime(exy[1])
在这种情况下，exy是用户输入的两个日期的列表。这两个日期定义了应该比较从指示的pandas.DataFrame列检索到的时间信息的日期范围
浏览 16提问于2022-03-02得票数 0
1回答
在熊猫中，我使用df[df['Column']!='value']获取所需的列值。但是我如何在多种情况下使用它呢？
我用这个
import numpy as np
df[df['Column']!=np.nan and df['Column']!='value_x' and df['Column']!='value_y']
但它是在
ValueError:系列的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all().
浏览 5提问于2022-02-01得票数 0
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1回答
NumPy的Numba提供错误
、、、、
看完之后，我的理解是，如果它是用NumPy工具完成的，那么它可以用Numba完成(很有可能加快速度)。
然而，当我实验一些代码时，看起来简单的JIT (1)在列表理解上没有什么问题，但是(2)不能使numpy.asarray()的头像或尾巴。
当我跑的时候
import numba
@numba.jit
def squareTest(xlist):
y = [x**2 for x in xlist]
return y
运行的很好。但当我跑
import numba
import numpy as np
@numba.jit
def squareTest(xlist):
浏览 0提问于2018-06-26得票数 0
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我不理解在Numpy数组上执行条件索引时出现的弃用警告错误，希望能对社区有所帮助。让我们考虑一个名为‘NumPy’的块数组，它包含从1到12的整数：
block = np.arange(1,13)
我可以通过执行以下操作来选择不同于4的值：
selection = block[block != 4]
现在我想选择不同于1、4和7的值。如果我这样做：
selection = block[block != np.array([1, 4, 7])]
我得到以下错误：
__main__:1: DeprecationWarning: elementwise != comparison failed; t
浏览 265提问于2018-07-14得票数 -1
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我使用的是Python3和numpy。我有一个数列，如：
arr = np.array([[1,2], [3,4],[5,6]])
我想找出点的位置，例如，3,4，我用这个
idP = [id for id in range(len(arr)) if (arr[id] == [3,4]).all()]
做这件事最好的方法是什么
浏览 7提问于2022-04-25得票数 0
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我有一个超过200万int的numpy int：
a = np.array([324, 986, 574 ... 986, 1232, 3943])
a中的每个元素对应于形状为(1324，4)的数据格式df中的索引值：
index A B C D
0 'foo' 2 3 2
1 'bar' 2 4 8
...
1323 'foo' 2 5 8
我试图使用列表理解来访问df.A的值：
l = [df.A.loc[i] for i in a]
但这需要很长时间才能完成。有没有更快的选择；也许我需要做一个？谢谢。
浏览 3提问于2017-07-24得票数 0
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2回答
我有这样一个Dataframe (列不是并排的)：
Num A Num B Num C Marked
0 213 314 512
1 612 516 713
2 613 678 125
3 163 813 312
和一个像list = [612,813,512,713]这样的列表
现在我想比较一下，如果在dataframe中存在来自列表的值，然后用1标记它，用0标记它，这样输出是：
Num A Num B Num C Marked
0 213 314 512 1
1 612 516 713 1
2 613
浏览 6提问于2021-12-13得票数 0
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5回答
假设我有一个排序的主列表，如下所示：main = ["a", "b", "cd", "e"]
还有一些其他的列表，比如l1 = ["a", "cd"]和l2 = ["b", "cd"]。它还保证单个列表中的所有元素(如l1和l2 )也属于main。并非所有单独的列表都必须具有相同的长度，但它们都小于或等于main的长度。
现在，对于每个单独的列表，我希望创建一个向量来编码main的哪些元素存在于单个列表中。例如，对于l1，我们将得到一个向量(numpy数组) [1,0
浏览 0提问于2019-09-16得票数 2
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2回答
我正在尝试从numpy数组中获取索引值，我尝试使用相交而没有效果。我只是想在两个数组中找到类似的值。一个是2D，我正在选择一个列，另一个是1D，只是一个要搜索的值列表，所以实际上只有二维数组。
我们将这个数组称为a：
array([[ 1, 97553, 1],
[ 1, 97587, 1],
[ 1, 97612, 1],
[ 1, 97697, 1],
[ 1, 97826, 3],
[ 1, 97832, 1],
[
浏览 2提问于2018-06-25得票数 0
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我有两个列表，其中都有重复的元素。我需要两个列表中共有项目的总数。
arr1=[5,5,4,4,3]和arr2=[4,5,3,4,5]
因此，我希望输出为“5”，因为这两个列表中的所有5个元素都是通用的
set交叉概念不起作用，因为交叉包含3个元素( (3,4,5) )--因为这两个元素都是唯一的公共元素。这是而不是我想要的。
import numpy as np
a = np.array(arr1)
b = np.array(arr2)
c=np.intersect1d(a,b)
浏览 0提问于2019-08-08得票数 1
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1回答
用于过滤CSV文件的CSV字典
、、、、
我正在使用Python 3.6和pandas和numpy。我有两个CSV文件，都不包含任何标题(所以索引是内置的)。一个是包含计算机名称的单列列表: PC001 PC002 PC003 ...
另一个文件是系统的导入文件。它是一个csv文件。而pc名称是第三列: addprinter，终端，PC001，某物，某物添加打印机，终端，PC002，某物，某物添加打印机，终端，PC003，某物，某物...
现在，导入文件包含数千个条目，我只需要将该行复制到一个新的csv (将其命名为-be-importd.csv)，该csv包含来自hostnames.csv的pc名称
我用下面这句话来“接近”：
np
浏览 3提问于2018-02-06得票数 1
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1回答
有什么方法可以用列表理解来替换这个语法吗？
for w in loc:
dict_filter_data[w] = df.loc[df['location'] == w]
如果可能的话，会更快吗？
浏览 1提问于2020-10-11得票数 2
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我有一个一维numpy数组和一个要删除的值列表(不是索引)，如何修改这段代码，以使实际值(不是索引)被删除。
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
values_to_remove = [2, 3, 6]
new_a = np.delete(a, values_to_remove)
所以我要删除的是值2,3,6，而不是相应的索引。实际上，列表很长，所以理想情况下，我应该能够将第二个参数作为列表传递。
所以最后的数组应该是= 1，4，5，7，8，9
浏览 5提问于2022-10-28得票数 1
如何在Python Numpy中检查数组中的所有元素是否都是0或2？例如 if (all elements in c == 0) or (all elements in c == 2):
This is true
else :
This is False 它的意思是，如果c = numpy.array[0,0,2] It is true， 但如果是c=numpy.array[0,1,2]，它就是false。 谁能给我一段代码？
浏览 227提问于2019-07-29得票数 3
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2回答
我正在寻找一个numpy函数来查找在向量(xs)中找到特定值的索引。这些值是在另一个数组(ys)中给出的。返回的索引必须遵循ys的顺序。
在代码中，我想用numpy函数替换下面的列表理解。
>> import numpy as np
>> xs = np.asarray([45, 67, 32, 52, 94, 64, 21])
>> ys = np.asarray([67, 94])
>> ndx = np.asarray([np.nonzero(xs == y)[0][0] for y in ys]) # <---- This line
浏览 5提问于2012-03-05得票数 15
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2回答
假设我有一个2D Numpy数组A，并且我希望使用另一个基于id列的数组B来更新特定的行。
问题是，我需要一个非常快的方式！我试着先用Pandas做这件事，但是表演不够好。数组A大约有10000行，我需要每秒处理100到500个这样的更新。
是否有可能通过简单的Numpy来实现这一目标？还是我需要用Numba或者Cython？
A = np.array([
[1000001,'Peter',11],
[1000002,'Bob',22],
[1000003,'Julie',33],
[1000004,'Larry&
浏览 3提问于2020-07-10得票数 0
2回答
我有一个二维numpy数组：
a = np.array([[0,1],
[2,3]])
我有一份价值清单要保留：
vals_keep = [1,2]
我想测试数组中每个元素的列表成员资格。类似于：
mask = a in vals_keep
我想要的结果是：
array([[False, True],
[True, False]])
浏览 0提问于2018-06-27得票数 4
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2回答
熊猫-滴函数
、、、
基于特定列的值在列表中的条件，我希望从dataframe中删除行。如果不是这样的话，我希望删除行。
你有什么意见建议？提前感谢
例如，如果列'C‘中的值不在列表l中，我希望删除整行
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(20, 4)), columns=list('ABCD'))
l = [4, 6, 23, 45, 79]
浏览 12提问于2022-05-10得票数 0
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2回答
我有一个numpy数组和一个如下所示的字典： arr1 = np.array([['a1','x'],['a2','x'],['a3','y'],['a4','y'],['a5','z']])
d = {'x':2,'z':1,'y':1,'w':2} 对于d中的每个键值对(k,v)，k应该在arr1的第二列中恰好出现v次。显然，这种情况在这里不会发生。 所以我想做的是，
浏览 12提问于2021-07-01得票数 0
如何根据另一个数组的内容从数组中删除元素，例如：
a = np.array([25, 2, 49, 3,90, 24, 45, 23, 9])
b = [3,45,23]
...
为了得到输出：
>>>a
25, 2, 49,90,24, 9
对于我来说，如果b是一个常规列表还是一个numpy数组，这一点都不重要。我见过许多类似的问题，但它们都是基于索引删除数组元素的，或者如果它们确实根据元素删除数组元素，列表就会得到排序，例如使用np.setdiff1d。我想知道是否有任何numpy方法可以让我做类似于np.setdiff1d的事情，但不对数组进行排序。如果没有，还有其他方
浏览 1提问于2021-03-18得票数 4
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2回答
假设我有一个10行2列的Pandas dataframe。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,4,3,1,3,1,5,1,4],
'col2': [.9,.7,.1,.3,.2,.4,.8,.2,.3,.5]})
df
col1 col2
0 1 0.9
1 2 0.7
2 4 0.1
3 3 0.3
4 1 0.2
5 3 0.4
6 1 0.8
7 5
浏览 2提问于2022-10-02得票数 0
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有没有一种numpy方法(不需要for循环)来提取numpy数组list_of_numbers中的所有索引，其中值在列表values_of_interest中 这是我目前的解决方案： list_of_numbers = np.array([11,0,37,0,8,1,39,38,1,0,1,0])
values_of_interest = [0,1,38]
indices = []
for value in values_of_interest:
this_indices = np.where(list_of_numbers == value)[0]
indices = n
浏览 4提问于2020-09-18得票数 4
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2回答
我有一个numpy数组，我想将整个值替换为零，除了一些范围的索引。
1
2
3
4
5
我试过了
Import numpy as np
data=np.loadtxt('data.txt')
print(data)
预期产出
0
0
3
0
0
浏览 1提问于2022-06-25得票数 -2
3回答
我在numpy中是新手，我想要基于列值拆分数组2D如果值在另一个列表中，我在另一个列表的numpy数组上转换了一个pandas数据帧，我有一个另一个列表，我想将我的numpy数组拆分到另外两个数组上，第一个基于(如果列表中第二列的值)，第二个包含我的numpy数组的其余部分，我想获得列表的其余部分(包含不存在于我的numpy数组中的所有值) numpy_data = np.array([
[1, 'p1', 2],
[11, 'p2', 8],
[1, 'p8', 21],
[13
浏览 10提问于2020-10-08得票数 1
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2回答
输入：
数组长度(整数)
索引(设置或列表)
输出：
布尔值numpy数组，其值为其他索引0的值1。
示例：
输入：array_length=10, indexes={2,5,6}
输出：
[0,0,1,0,0,1,1,0,0,0]
下面是我的一个简单实现：
def indexes2booleanvec(size, indexes):
v = numpy.zeros(size)
for index in indexes:
v[index] = 1.0
return v
是否有更优雅的方法来实现这一点？
浏览 1提问于2015-05-01得票数 5
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我有以下列表： a = [1, 1193, 1219, 1210, 2115, 1198, 1197, 1196, 1136, 3793] 我还有一个8570行×4列的Dataframe。 现在，当我的列表'a‘的值与dataframe的第一列的值匹配时，我希望获得dataframe的第二列的所有值。我如何在python (numpy/pandas)中做到这一点？
浏览 8提问于2020-10-18得票数 0
我有一个二维numpy数组，我希望选择在给定列中具有特定值的行。对于单个数字或多个数字来说，这很简单，但我不能对列表执行此操作。下面是代码，以及我所获得的工作内容和我尝试使用的列表： matrix = np.ndarray([4, 5])
matrix[0,:] = range(1,6)
matrix[1,:] = range(6,11)
matrix[2,:] = range(11,16)
matrix[3,:] = range(16,21)
li=[9,19]
matrix2=matrix[matrix[:,3]==9] # this gives me one of the requ
浏览 9提问于2019-02-19得票数 3
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假设我有一个numpy数组a = [1 2 3 4 5 6 7 8]，除了1,2和3到0之外，我想要更改其他所有内容。对于列表b = [1,2,3] a，尝试的aa不是在b= 0中，但是Python不接受这一点。目前，我正在使用如下的for循环：
c = a.unique()
for i in c:
if i not in b:
a[a == i] = 0
它的工作速度非常慢(在大小约为1000x1000x1000的3D数组中，大约有900个不同的值)，并且不像numpy的最佳解决方案。有没有一种更理想的方法来解决这个问题呢？
浏览 2提问于2022-09-25得票数 0
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TLDR:我有2个数组indices = numpy.arange(9)，另一个数组包含索引中的一些数字(可能根本没有，可能包含[2,4,7])。我想要的这个例子的输出是[0,1,3,5,6,8]。有什么方法可以做到这一点呢？
编辑:我找到了一个在某种程度上起作用的方法:将两个数组转换为一个集合，然后将两者的差异转换为正确的结果，但作为一个集合，即使我将这个结果传递给一个numpy.array()。如果我能找到解决方案的话，我会更新的。
Edit2:将减法结果转换为列表，然后将其传递给numpy.array()解决了我的问题。
我想我提前发布了这个问题，因为我自己找到了解决方案，但也许这对将来
浏览 0提问于2021-03-21得票数 0
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因此，我有一个numpy数组，它包含由字符串组成的(不同长度的)列表。我希望找到出现某个字符串的所有行，例如，我希望找到对应列表包含字符串'hello‘的所有numpy数组索引。我想我可以简单地用
np.where('hello' in np_array)
但不幸的是，这只会导致空的numpy数组。有什么想法吗？
浏览 2提问于2021-06-16得票数 2
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假设我得到了一个2D numpy数组和一个如下所示的数字列表：
[1 2 3 1]
[2 3 1 2]
[3 1 2 3]
[1 2 3 1]
[1, 3]
我需要找到一些方法来生成一个布尔数组，其中列表中的每个元素都会在2D数组中生成一个True
[True False True True]
[False True True False]
[True True False True]
[True False True True]
我试着循环遍历列表，并使用logical_or组合它创建的布尔掩码，但是2D数组是一个大图像，列表可以超过300个元素，这很快就会变得非常慢。
如果在numpy中
浏览 3提问于2022-09-11得票数 -1
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2回答
我的系统是python3.6，numpy 1.16.2，with 1.2.1，matplotlib 3.0.3
import pandas as pd
import numpy
df=pd.DataFrame({'col1':['a','b','c'],'col2':['d',numpy.NaN,'c'],'col3':['c','b','b']})
df = df.astype({"col2":
浏览 0提问于2019-03-27得票数 1
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1回答
在Python中，最好通过set来测试可哈斯集合的成员资格。我们之所以知道这一点，是因为哈希的使用为list或np.ndarray提供了O(1)查找复杂度与O(n)的对比。
在Pandas中，我经常需要检查是否属于非常大的集合。我假定同样的情况也适用，即检查一个系列中的每一项是否为set的成员比使用list或np.ndarray更有效。然而，情况似乎并非如此：
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)
x_set = {i for i in range(100000)}
x_arr = np.array(list(x_
浏览 0提问于2018-06-10得票数 36
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1回答
我有两个非常大的数字数组，它们都是3D的。我需要找到一种有效的方法来检查它们是否是重叠的，因为将它们转换成集合需要花费太长的时间。我试着用我在这里找到的另一个解决方案来解决这个问题，但是对于2D数组，我没有设法让它在3D中工作。以下是2D的解决方案：
nrows, ncols = A.shape
dtype={'names':['f{}'.format(i) for i in range(ndep)],
'formats':ndep * [A.dtype]}
C = np.intersect1d(A.view(dtype).view
浏览 0提问于2019-02-20得票数 3
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3回答
在列中筛选2项选择
、、、
有人能给我看一下在列中筛选2个或更多选项的脚本吗？
例如：
A B C D E F G
1 x x x x x AAA
3 x x x x x BBB
4 x x x x x AAA
1 x x x x x CCC
4 x x x x x CCC
5 x x x x x AAA
我想一次过滤"AAA“和"BBB”。我试过：
import pandas as pd
import numpy as np
import openpyxl
from numpy.random import cho
浏览 7提问于2021-09-30得票数 0
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1回答
列表与数组操作的时间和空间复杂性
、、、、
我正试图把我的头脑集中在算法的时空复杂性上。
我有两个不同的例子来修改数组中的每个单独的元素。我在使用Python，我很好奇这两种操作的复杂性是否有区别.
首先，我用Python初始化一个列表，迭代列表，并将列表中每个元素的1+i之和附加到一个已经初始化的新列表中。
# initialize f
f = [1.2, 2.5, 2.7, 2.8, 3.9, 4.2]
# initialize new list new_f
new_f = []
# loop through f and add each modified element to the new list
for i in
浏览 7提问于2022-08-25得票数 0
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1回答
一段时间以来，我一直在尝试让我的comet程序中较慢的部分运行得更快。我有一行代码如下 拆分(secondsplit，file2new) secondsplit是一个numpy数组。它的平均大小约为600x600，并且充满了浮点数。file2new是浮点数的列表，通常大小在300-700之间。 我在堆栈交换论坛上讨论了这个问题，并得到了一个使用列表理解和将file2new转换为set的解决方案，以加快速度。我的测试代码在小规模上工作，列表理解速度提高了5倍。当我扩展并更改comet程序，以同样的方式使用列表时，问题出现了。随着数据量的增加，这段代码的运行速度要慢4倍！ 有人建议我应该做一个大
浏览 18提问于2021-09-28得票数 0
1回答
验证数据框中列中的值是否与给定列表中的值匹配的最佳方法是什么(如果不匹配，则相应地设置一个值)？
我正在尝试将一个字段("B")的无效值替换为值“(未设置)”。
这是我尝试过的方法。目标是将'B‘中的'f’替换为"(not set)“。问题在于根据值列表而不是单个布尔表达式进行验证。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': ['a', 'b', '
浏览 8提问于2018-01-03得票数 0
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2回答
我有一只熊猫数据，如下所示：
import numpy as np
pd.DataFrame(np.random.rand(20,2))
我想从其中删除列表中包含索引的行：
list_ = [0,4,5,6,18]
我该怎么做？
浏览 1提问于2017-04-29得票数 2
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我试图从本质上过滤数据文件中的值，它看起来如下所示。用户将传递一个符号列表，例如，我想在列表中返回相应的MarketCaps。我知道您可以使用.isin()返回一个系列，然后将值转换为一个列表，但我想知道是否没有更好的方法来做到这一点。
难道我的清单理解尝试就不能做到这一点吗？
我试过这个：
tickers = pd.read_csv('NASDAQcompanylist.csv')
stocks_list = ['AAPL','GOOG']
print(tickers.head())
x=stocks_list
y= tickers[ticke
浏览 1提问于2019-07-30得票数 1
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我有三个数据帧：
Frame1：
import pandas as pd
import numpy as np
d = {'instrument': ['a','b','c'], 'CUSIP': ['US1',np.NaN,'US2'],'ISIN':[np.NaN,"EU1",np.NaN]}
ip = pd.DataFrame(data=d)
ip
Frame2：
cusipid={'CUSIP':['a',
浏览 9提问于2019-08-12得票数 0
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2回答
我试图根据列的值获取numpy数组的行。基本上，如果列的值在预定义的列表中，我希望获得该行。下面我将留下一个例子。
这是我的阵列：
myArray = np.array([[1,55,4],
[2,2,3],
[3,90,2],
[4,65,1]])
这些是所期望的价值：
desiredValues = [2,3,4]
我希望获得数组(myArray)的所有行，其中第一列的值位于list (desiredValues)中。获取以下数组：
desiredArray([[2
浏览 10提问于2022-09-15得票数 0
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2回答
如果可以用多个参数调用map，你能帮我理解一下吗？
我的目标是计算以下内容：
numpy.mean(array,axis=1)
numpy.var(array,axis=0)
numpy.std(array,axis=None)
我可以用列表理解调用map，但很难将命名的参数传递给它。
print "{}\n{}\n{}".format(*[ map(x,array) for x in [numpy.mean,numpy.var,numpy.std]])
浏览 14提问于2020-08-09得票数 0
根据列表替换数组中的值的简单示例：
import numpy as np
l = [1,3,4,15]
a = np.array([1,1,2,4,6,7,8,9,1,2,3,4,89,12,23,3,4,10,15])
for element in l:
a = np.where(a == element, 0, a)
由于这是相当慢，我正在寻找一个更快的替代品，可伸缩性很好。
浏览 3提问于2020-02-07得票数 1
我正在尝试处理一个函数，该函数将接受两个列表，并创建一个与第一个列表相同的新列表，如果在第二个列表中找到列表中的每个项，则返回真假。在我想要使用大列表的情况下，我还将使用numpy。
我试了下，但我无法产生我想要的结果。如能提供任何协助，我们将不胜感激。
import numpy as np
def a_is_in(a, b):
list1 = np.array(a)
list2 = np.array(b)
if list1 in list2:
return False
else:
return True
return
浏览 1提问于2019-03-29得票数 0
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我的要求是，我有一个包含数百万行的大数据帧。我将所有字符串编码为数字值，以便使用numpys矢量化来提高处理速度。
因此，我正在研究一种快速检查数字是否存在于另一列表列中的方法。以前，我在字符串值中使用列表理解，但在将其转换为np.arrays之后，使用的是类似的函数。
我偶然发现了这个链接：
为了实现numpy.isin，我尝试在下面的代码中运行：
dt = pd.DataFrame({'id' : ['a', 'a', 'a', 'b', 'b'],
浏览 6提问于2022-11-11得票数 -1
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因此，im试图在一个列上匹配两个非常不同的数据格式，每个列都包含字符串格式的数字。我需要一个简洁，非常快速的解决方案，所以我尝试使用字符串理解和成功前几天，然后失去了我的工作，我试图重新创造它。
df1=pd.DataFrame({'col':['hey','hi','how ya durn']})
df2=pd.DataFrame({'col':['hey','hi','hello','what']})
df3=df2[[x for x in df
浏览 4提问于2020-10-19得票数 0
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1回答
数据帧中的矢量化标志赋值
、、、
我有一个数据框架，其中的观察值包含许多代码。我想将一行中出现的代码与列表进行比较。如果列表中有任何代码，我希望标记该行。我可以使用itertuples方法完成此操作，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({ 'id' : [1,2,3,4,5],
'cd1' : ['abc1', 'abc2', 'abc3','abc4','abc5'],
浏览 0提问于2018-08-03得票数 1
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我正在尝试寻找列表和列表列表之间的交叉点。这可以通过一个简单的for循环轻松地解决： def find_intersec(x,y):
result = []
for i in range(len(y)):
if set(x).intersection(set(y[i])):
result.append(y[i])
return(result)
x = [1,2,3,4,5,6]
y = [[1,2,3], [4,5,6], [9,10,11]]
find_intersec(x,y) 我怎样才能把上面的内容变成一个数值
浏览 10提问于2019-05-31得票数 2
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