jupyter中的loc函数不能过滤我的数据帧
在Jupyter中，loc函数是用于基于标签进行数据筛选和索引的方法。它可以根据指定的行标签和列标签来选择数据帧中的特定数据。
然而，如果在使用loc函数时无法过滤数据帧，可能是由于以下原因：
- 数据类型不匹配：请确保要过滤的行标签和列标签与数据帧中的标签数据类型相匹配。如果标签是字符串类型，则需要使用引号将其括起来。
- 数据标签不存在：请检查要过滤的行标签和列标签是否存在于数据帧中。如果标签不存在，loc函数将无法过滤数据。
- 数据帧索引问题：请确保数据帧的索引是唯一且有序的。如果索引存在重复值或无序，loc函数可能无法正确过滤数据。
- 数据帧为空：如果数据帧为空，即没有任何数据，那么loc函数将无法过滤任何内容。
针对以上问题，可以按照以下步骤进行排查和解决：
- 检查数据类型：确认要过滤的行标签和列标签的数据类型是否正确，如果不正确，可以尝试进行类型转换。
- 确认标签存在：使用dataframe.columns和dataframe.index属性来查看数据帧中的列标签和行标签，确保要过滤的标签存在于其中。
- 检查索引：使用dataframe.index属性来查看数据帧的索引情况，如果存在问题，可以尝试重新设置索引或进行排序。
- 确认数据帧非空：使用dataframe.empty属性来检查数据帧是否为空，如果为空，可能需要重新加载数据或进行其他处理。
总结起来，如果在Jupyter中的loc函数无法过滤数据帧，需要检查数据类型、标签存在性、索引情况和数据帧是否为空等方面的问题。根据具体情况进行排查和解决。
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我有一个数据帧，其中包含名为text的列中的文本，以及lang列中存储的文本所使用的相应语言。我要做的是创建一个辅助数据帧，其中只包含英语文本wrritten (在lang列中也包含值en )。dataframe还包含其他值，所以我不能直接复制它。这是我尝试过的：
english_only = df['lang'] == 'en'
df_2 = pd.DataFrame(df[english_only]['text'],columns = ['text','sentiment'])
当我运行代码时，我得到一个与原始
浏览 8提问于2020-05-28得票数 1
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我是Jupyter的新手，已经导入了一个数据集。这样做效果很好。然后，我想使用loc函数来仅获取特定列中的一个特定值。然而，loc功能在我的Jupyter笔记本上根本不起作用。我已经重新启动了整个系统--仍然不能工作。 以下是导入的数据和数据框的图像：enter image description here 然后，我尝试了loc函数--数据帧中没有任何变化。它实际上应该在"Type 1“列中进行过滤，以仅包含值"Fire"： enter image description here 有没有人能帮我把这个修好？我做错了什么？ 谢谢。
浏览 27提问于2021-01-11得票数 0
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我不能分享很多代码，但是我使用一个条件语句将一个函数传递给我的dataframe中的一个列。我得到了一个数据库错误(<cx_Oracle._Error object at 0x00000114A0BE38D0>，'occurred at index 880')。
def my_new_func(row):
return RCCheck.nsamcheck(
sk=row['sk'], reportseries=row['reportseries'], rssd=row['rssd'], user
浏览 3提问于2020-02-28得票数 0
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我是python的新手，我正在尝试创建一个函数，它将返回一个包含职位空缺信息的数据帧。 ? 这是我的代码： def get_available_jobs(city_state):
data = {
'title': [jobs_df['title'][:10]],
'company': [jobs_df['company'][:10]],
'salary': [jobs_df['salary'][:10]],
'summa
浏览 17提问于2021-04-09得票数 1
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我有一个数据帧df：
symbol date close
aa 01/02/2019 23
aa 01/03/2019 22
aa 01/04/2019 21
ab 01/02/2019 25
.
.
.
我还有另一个数据帧df2
symbol Oher_columns
aa .
ab .
ac
ad
.
.
.
df1中有许多df2中没有的有关symbol的条目。我想合并这两个数据集，这样我就可以获得每个符号在2019年1月2日的收盘值。在这种情况下，我不能理解如何使
浏览 4提问于2020-05-21得票数 0
我正在尝试让我的代码读取包含各种文件的文件夹。我希望让Jupyter读取该文件夹中的每个文件，并通过将文件的名称作为数据帧名称来创建单独的数据帧。
到目前为止，我已经有了代码：
import glob
path = r'C:\Users\SemR\Documents\Jupyter\Submissions'
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")
li = []
for filename in all_files:
df = pd.read_csv(filename, index_col=None, head
浏览 9提问于2019-07-09得票数 2
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我正在构建一个jupyter笔记本，它使用一些交互式小部件来帮助在一些数据帧中移动。我的jupyter和python经验有限，到目前为止，我笔记本上的大部分内容都是重新创建我之前在一系列Excel PivotTables中创建的合并和计算。
第一次尝试交互式窗口小部件的效果很好。它调用dataframe，使用一个滑动小部件根据列的结果限制返回的行数(一个任务打开了多少天)：
from ipywidgets import interact, interactive, fixed, interact_manual
import ipywidgets as widgets
@interact
def
浏览 97提问于2020-02-17得票数 0
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我有两个数据帧，它们共享相同的列，一个比另一个具有更多的索引，我想要的是将一个数据帧中的每个元素除以另一个数据帧中的相应元素(具有相同的索引和列)，例如： df1 value1 value2
0 1 3
1 2 4
2 5 6 df2 value1 value2
0 2
浏览 18提问于2021-11-02得票数 0
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我的Jupyter笔记本中有一个数据帧，我可以使用pandas ExcelWriter成功地将其写入到Excel文件中，但我宁愿将数据帧拆分为较小的数据帧(基于其索引)，然后循环它们，将每个数据帧写入到一个Excel文件中的不同工作表中。这似乎在语法上是正确的，但我的代码单元运行时根本没有结束： path = r'/root/notebooks/my_file.xlsx'
writer = ExcelWriter(path)
sheets = df.index.unique().tolist()
for sheet in sheets:
df.loc[sheet
浏览 16提问于2020-09-15得票数 0
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如何更改分类列值？
、、、
在我的数据框架中，我有一列“国家”，我正在尝试将该列值更改为“发达国家”和“发展中国家”。我的数据框如下： countries age gender
1 India 21 Male
2 China 22 Female
3 USA 23 Male
4 UK 25 Male 我有以下两个数组： developed = ['USA','UK']
developing = ['India', 'China'] 我想把数组转换成下面的数据帧： countries
浏览 17提问于2019-09-29得票数 0
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我有两个csv文件，并将数据加载到两个不同的数据帧中： CGMData_DF = pd.read_csv("./CGMData.csv", index_col=False, usecols=["Index","Date", "Time", "Sensor Glucose (mg/dL)"])
InsulinData_DF = pd.read_csv("./InsulinData.csv", index_col=False, usecols=["Index","Date
浏览 42提问于2020-09-14得票数 0
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我昨天在熊猫身上发现了一只虫子。我也找到了一个变通方法，但我希望团队能够解决这个问题。 我有一个有两列的数据帧，我需要在列'A‘和列'B’之间进行划分。如果列'B‘中有一个’0‘，唯一的方法是创建一个用'B != 0’过滤的临时数据帧，然后继续除法创建列'C‘，没有办法直接生成它。 df是具有列"A“和"B”的数据帧 下面的变通工作 df_temporary = df.loc[df['B'] != 0, ['A','B']]
df_temporary['C'] = df[&
浏览 133提问于2021-04-19得票数 1
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我已经从Jupyter notebook中的csv文件加载了数据。在清理和输入数据帧之后，我正在尝试绘制一些可视化效果。但是，我不确定是否需要为此创建一个透视表，或者是否需要更改一些列的数据类型。
我的数据帧如下所示：
pd.DataFrame({'Items'[GDP, GDP, 0],
'Duration':[2013-2014, 2014-2015,0],
'Assam':[177745.00,198745.00,12.07],
'Bihar': [317101.00,373101.00,10.87]
浏览 0提问于2019-04-21得票数 0
我有以下数据帧
DATE;NORD
2017-01-01 00:00:00;51.22
2017-01-01 01:00:00;53.0
2017-01-01 02:00:00;52.0
2017-01-01 03:00:00;51.0
2017-01-01 04:00:00;47.27
2017-01-01 05:00:00;45.49
2017-01-01 06:00:00;45.69
2017-01-01 07:00:00;48.07
...
我是这样读的：
DF = pd.read_csv(fname, sep=';',index_col=0, header = 0)
浏览 9提问于2019-11-16得票数 1
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我只是在学习Python和Jupyter中的小部件交互。我的任务是：
t=pd.DataFrame({'string':['i live here','you live in eltham','machine learning','learning english','go home','go back'],
'number':[1,3,2,3,1,2],
'word':['a&#
浏览 7提问于2020-05-26得票数 1
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我在Windows10上本地使用Jupyter notebook来创建一个名为pop_data的Pandas数据帧，它由4列和超过450,000行组成。我试图从其中删除大约400,000行(要删除的行的索引来自一个名为deleteTimes的列表)。 for IndexOfRowToDelete in deleteTimes:
pop_data= pop_data.drop([pop_data.index[IndexOfRowToDelete]]) 这将在CMD行中持续返回302 GET错误，并为我中断Jupyter (在此之后在Jupyter中执行命令将不再起作用-我必须重新启动
浏览 9提问于2019-09-15得票数 0
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我正在扫描一个按特定id分组的数据帧，并试图根据字典中的某些经度/经度位置返回位置表面类型。数据集的问题是它是以每秒100帧的速度创建的，所以我试图找出中间值，因为在这一点之前和之后的值都是不正确的。
我用的是pandas jupyter笔记本
这是我想要从字典中拉出位置的函数。这个位置只是一个虚构的例子。
pitch_boundaries = {
'Astro': {'max_long': -6.123456, 'min_long': -6.123456,
'max_lat': 53.123456, 'min_
浏览 0提问于2019-04-25得票数 0
我使用存储在pandas dataframe列中的地址作为函数的参数，以调用Google Maps API并将结果存储在同一数据帧中名为address_components的列中 dm.loc[: , 'address_components'] = dm.loc[:, ['streetNumber', 'streetName', 'city']].apply(
lambda row: get_address(row[0], row[1], row[2]), axis=1) 整个数据帧非常大，我想在符合特定条件的部分数据帧
浏览 24提问于2020-08-07得票数 2
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我在pandas中有一个数据帧，看起来有点像这样： A B C
1 0.5 0.6
1 0.7 0.1
2 0.3 0.2
3 0.1 0.3
3 0.2 0.1 在jupyter中打印熊猫数据帧时，默认输出样式是使用交替的浅色和灰色背景对每行进行着色。我希望能够调整每组列A值的背景颜色，以便每组都有一个交替的配色方案。因此与默认样式类似，除了每行背景不是灰色和白色交替，而是由来自列A的一组值交替。 我在这里找到了一些文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/us
浏览 19提问于2019-08-27得票数 2
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在pandas中，如果条件值出现一次，我会分析组。我已经在下面的第一步中包含了一个样例数据帧，试图识别这样的组。因此，假设在下面的数据框中，我希望过滤原始数据框中曾经具有大于6的花冠长度的虹膜物种。在最后一个命令中，我正在计算具有大于6的花冠长度的独特物种组的数量(因此，至少我可以计算它们)。
但是，我真正想要的是原始数据帧，只有当物种的花冠长度大于6时，我才会分析行(因此，这将是一个没有物种"setosa“的数据帧，因为它们从来没有一个)。
更详细的解释是，我有一个真实的用户数据集。每个用户在某些列中的值可能会超过感兴趣的阈值。我还没有想出如何分析拥有这些阈值的用户。
也许循环会更好
浏览 0提问于2020-10-10得票数 0
我有一个Pandas数据帧，它有几列和一个列表。如果想要一个接一个地索引与列表中的元素相同的列(例如，首先是“apple”列，然后是“grape”列)，我如何实现这一点？如果我使用像fruits[list]这样的代码，它不能工作，只有水果‘’apple‘才能工作。
columns = ['apple', 'mango', 'pear','grape','number']
fruits = pd.read_csv('fruit', names=columns)
list = ['apple&#
浏览 0提问于2021-06-06得票数 1
我正在尝试使用Pandas数据帧而不是Dask数据帧重新创建Holoviz教程中的第一个panel.interact示例。我得到了滑块，但pandas dataframe行没有显示。
查看原始示例：
我尝试使用了Holoviz示例中的Dask。Dask行可以很好地打印出来，但它演示了面板在打印时似乎以不同于Pandas dataframe行的方式处理Dask dataframe行。下面是我的最小代码：
import pandas as pd
import panel
l1 = ['a','b','c','d','a'
浏览 4提问于2019-08-13得票数 0
1回答
我有一个名为df的数据帧
a b
0 str1 0
1 str2 .8
2 str3 .4
3 str4 .1
我正在迭代这个数据帧。(我知道这不是最有效的方法)。
我想删除所有行中的b>.7。这是在循环中迭代，所以我想从相同的数据帧中删除。
追加的语法如下：
new_df = new_df.append(df[df['a']>.7],ignore_index= 'True')
我可以对drop做类似的事情吗？
df.drop(df[df['a']>.7])
我得到了错误："
浏览 2提问于2019-04-10得票数 0
我有一个数据帧，如下所示 df
A B C D E
0 -1 -3 0 5 -2
1 3 -2 -1 -4 -5
2 0 -4 -3 -2 -1 我想删除包含所有负值的列，并将它们保存在第二个数据帧中。这样的话我想要 df
A C D
0 -1 0 5
1 3 -1 -4
2 0 -3 -2
df2
B E
0 -3 -2
1 -2 -5
2 -4 -1
浏览 29提问于2021-06-22得票数 1
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我有一个数据帧，看起来像这样：
date datedelta
0 2012-03-30 0
1 2012-03-30 0
2 2012-03-31 1
3 2012-04-19 19
4 2012-04-20 1
... ... ...
240 2019-11-08 11
241 2019-11-14 6
242 2019-11-14 0
243 2019-11-24 1
244 2019-12-07 13
245 rows × 2 columns
我想把它分成训练和测试数据帧，这就是我所做的。
tr_start,tr_end =
浏览 31提问于2020-03-05得票数 0
对于学校，我有一个dataframe (包含多个列和行)，我的任务是在该DataFrame中创建一个新列，如果该数据帧中的列的值高于某个值，而新列中的值低于DataFrame中列的值，则该列包含“true”。有人能帮帮我吗？(我应该在jupyter笔记本上这样做)
浏览 3提问于2019-03-08得票数 0
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假设数据帧如下： import pandas as pd
data = {'Name': ['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],
'Height of Person': [5.1, 6.2, 5.1, 5.2],
'Qualification': ['Msc', 'MA', 'Msc', 'Msc'],
'Country is&
浏览 46提问于2021-09-01得票数 0
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2回答
使用pandas，我可以很容易地绘制线条图：
import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline # to use it in jupyter notebooks
df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 4),
index=pd.date_range('1/1/2000', periods=50), columns=list('ABCD'))
df = df.cumsum()
df.plot();
但我不知道如何将数据也绘制为线上的点
浏览 1提问于2017-05-12得票数 57
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假设我有这样的数据： df = pd.DataFrame({'category': ["blue","blue","blue", "blue","green"], 'val1': [5, 3, 2, 2, 5], 'val2':[1, 3, 2, 2, 5]})
print(df)
category val1 val2
0 blue 5 1
1 blue 3 3
2 blue 2 2
浏览 10提问于2020-12-26得票数 1
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pandas数据帧有4列： df.columns = ['col1', 'col2', 'question', 'answer'] 如何根据满足第一列的标准对数据帧进行索引，从而为'answer'列的单个条目编制索引？ 即： df['col1'=='apple' and 'col2'=='guitar'].answer
浏览 10提问于2021-01-11得票数 0
我正在尝试根据column_1和column_2中的检查递增column_3中存在的整数值。 | column_1 | column_2 | column_3
0 | a | x | 1
1 | b | y | 1
2 | c | z | 1 如果是column_1 = a和column_2 = x，我想将column_3中存在的值递增1。 我尝试了以下方法，但不起作用- df = pd.DataFrame({
"column_1": ['a'
浏览 12提问于2021-05-11得票数 1
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我有一个像这样的数据帧 df.head()
NAME DATE FLAG
Test1 1 April 2020 Before
Test2 20 May 2020 Before
Test1 28 May 2020 Before
Test3 2 June 2020 After
Test2 3 June 2020 After 我想创建另一个dataframe，它有一个名称列表，它的标志值是‘之前’，而不是‘之后’，就像在集合中一样，它类似于A相交B-补码。 使用上面的df datafram
浏览 33提问于2020-08-11得票数 0
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2回答
数据框:基于值应用于两列
、、、、
假设我有一个简单的数据帧，例如：
import pandas as pd
data = {'letters' : ['a','b','c','d','e'], 'numbers' :[1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(data)
该表如下所示
现在假设我有一个简短的名单，to_remove = ['b','d']
如何在我的数据帧上找到'letters‘列的值在'to_remove’中的行，并将'l
浏览 30提问于2018-10-18得票数 2
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谷歌让我失望了，所以希望有人能帮助我。
我用的是Jupyter笔记本。我有一个数据帧，正在尝试设置交互式小部件来对该数据帧进行排序。
数据帧是关于运动员的。我正在尝试按照运动员的名字对数据帧进行排序，然后按运动员参加比赛的项目进行排序。因此，我希望能够选择"Jon"，然后在选择“Jon”之后，我希望能够缩小返回的数据范围，以便如果选择了“Jon的”三级跳远(并且只有三级跳远)，则可以切换到查看“Jon的”跳远结果。
data = pd.read_csv("Athlete Rank Moments.csv", encoding = "latin-1"
浏览 3提问于2017-04-17得票数 1
1回答
在保持比率的同时采样
、、、
由于内存问题，我正在尝试从数据集中获取样本(数据集大小为2.5 my，我的内存无法接受它)。df_12是原始数据帧，df_12val是系列，它包含状态的缩写，值是数据帧中每个状态出现(出现)的次数。我希望从每个状态中提取30%来减少数据帧的大小，但我不知道如何从每个状态中提取30%。
我将对数据进行一些ML建模。当我在谷歌上搜索时，我能看到的只有train_test_split，但它不能让我在保持相同比率的情况下采样数据。
dataset df_12是这样的：
df_12val是这样的：
浏览 18提问于2019-11-17得票数 0
我已经在Python3Jupyter笔记本中将调查响应的Excel表读入数据框中，并希望删除个人在某个特定程序中的行。因此，我使用.loc将数据帧'df‘子集为一个新的数据帧'dfgeneral’。
notnurse = df['Program Code'] != 'NSG'
dfgeneral = df.loc[notnurse,:]
然后我想要将标签(即满意的，不满意的)映射到用于表示它们的代码，并找出给出每个响应的受访者数量。有几个问题使用相同的标度，所以我遍历了它们：
q5list = ['Q5_1','Q5_2&
浏览 12提问于2016-07-29得票数 0
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我的第一个数据帧是 obj1 obj2 obj3
01 02 03
02 03 04 另一个数据帧是： col1 col2 col3
obj1 M N
obj2 M T
obj3 M N 我只需要第一个dataframe中标记为 {'col2':M, 'col3':N} 想要的结果是 obj1 obj3
01 03
02 04 我似乎不能以一种得体的方式来实现这一点。
浏览 12提问于2020-01-06得票数 2
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我想从不遵循特定模式的pandas数据帧中过滤字符串。但是我只能得到一个空的Dataframe 我的代码 l = ['Dubai', 'St. Petersburg', 'Aachen', '21323', '123134', 'Klaus@facebook.com']
l = pd.DataFrame(l)
pattern = re.compile("([A-Z])\w+|(\w[A-Z\u00E4-\u02AF])\w+", re.UNICODE)
df = l.filter
浏览 10提问于2020-08-13得票数 0
df_n_gender_grp = df_n_gender_prod_cat.groupby(['Gender','prod_cat']) 我的输出如下所示 Gender prod_cat
0 M Books
1 M Books
2 M Electronics
3 M Electronics
4 M Books
100 F Electronics
101 F Electronics
102 F Electronics
103 F Electronics
104 F Electronics
1
浏览 14提问于2020-01-05得票数 1
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pandas中的数据帧过滤
、、、、
如何过滤或子集数据帧中的特定组(例如，下面的数据帧中允许的女性)？我正在尝试总结基于性别的录取/拒录率。这个数据帧很小，但是如果它要大得多，比如说数万行，那么索引单个值是不可能的呢？
Admit Gender Dept Freq
0 Admitted Male A 512
1 Rejected Male A 313
2 Admitted Female A 89
3 Rejected Female A 19
4 Admitted Male B 353
5 Rejected M
浏览 3提问于2016-09-24得票数 0
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所以我有一个数据
id value
a 1
b 1
a 1
c 1
d 2
a 1
g 2
....
我想要创建一个数组，包含所有唯一的id's如果value等于1。在本例中，是['a', 'b', 'c']的输出。设置了数据帧，所以不应该有重叠--只有当值等于1时，才会出现a b和c。
有什么建议吗？谢谢!
浏览 0提问于2014-08-06得票数 1
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我使用的是带有许多列的汽车数据帧。如果我用以下命令计算某个制造商的外观： carsDF.manufacturer.value_counts() 结果类似于： VW 2228
Opel 1414
Renault 1362
Audi 895
BMW 888
Mercedes-Benz 786 如果某个制造商出现总计数小于某个数字，我如何从该制造商的数据帧中删除所有行？
浏览 21提问于2019-10-10得票数 2
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我有一个这样的数据框架： userId eventType
1 action
1 action
1 inactive
1 action
1 inactive
1 action
1 action
1 action
2 action
2 inactive
2 inactive
2 action
.... .... 我的目标是过滤来自用
浏览 17提问于2019-02-03得票数 1
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def Grouping(gr):
print(gr, "\n")
df1 = df.groupby("CONTACT_MOBILE").apply(func=Grouping)
writer = ExcelWriter("Peacock.xlsx")
df1.to_excel(writer,"Sheet1",index=False)
writer.save() 在使用GroupBy之前，数据帧被写回Excel文件。在使用GroupBy之后，我的
浏览 56提问于2019-12-26得票数 0
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在使用pandas的Jupyter笔记本中，我一直遇到将函数应用于数据帧的一组筛选行的问题。 简而言之，我有一个很大的数据框架(这里我已经减少了它)，我想要添加一个额外的列- R_mf -使用过滤的行创建的值(例如，深度大于1但小于3)，并应用一个函数( Rxo_mf9373 + (T_aq + 6.77) /(df‘’Temp‘+ 6.77))。我已经定义了所需的变量Rxo_mf9373和T_aq。有人能告诉我代码出了什么问题吗？ T_aq = 188
Rxo_mf9373 = 0.06
df = pd.DataFrame({'DEPTH':[1,2,3,4,5],
浏览 19提问于2020-06-30得票数 0
我有一些价值不菲的数据。在Python/Jupyter/Pandas中处理我的问题。
他们中的一些人可能会出现问题:成功的百分比大于1。
下面是我所做的：
我希望它能解决我的问题，但显然不是。最大值仍然相同。请问如何删除不可能的值？
浏览 27提问于2019-10-29得票数 0
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1回答
我希望使用熊猫或任何其他python自由主义来创建我的dataFrame对象的子集，使用分层索引，它可以根据列中的行数进行迭代。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df = pd.read_csv(address)
trajectory frame x y
1 1 447,956 2,219
浏览 1提问于2019-09-08得票数 0
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2回答
如何创建显示每年每日数据的数据帧，以便在plotly中创建直方图？ Open High Low Close Volume
Date
2019-06-26 81.478964 81.789175 80.102395 80.422302 5731400
2019-06-27 80.839148 81.41
浏览 24提问于2021-06-27得票数 0
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1回答
我只想将'-PD‘添加到大型数据帧(约600万行)中满足特定条件的名称子集。 我列出了我想要更改的名字： bool_list = df_geo_clean_tag['index'].isin(lessorequalto0_ids) 然后，我循环遍历bool_list为true的数据帧，以查找应该替换名称的索引： for row in range(len(df_geo_clean_tag)):
if bool_list[row] == True:
name = df_geo_clean_tag.iloc[row, 0]
df_ge
浏览 12提问于2020-10-12得票数 0
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