我想将每个库存变化与标有“CAC 40”的列的变化进行比较。如果该值较大,我想将其转换为布尔值1,如果值较低,则转换为布尔值0。这将返回一个只填充了1或0的数据帧,这样我就可以按列进行汇总。我已经尝试了应用方法,但不起作用。它返回一个Pandas.Seriedef compare_to_cac(row): for i in row: if row[i]...
'two', 'one', 'six'], ...: 'c': np.arange(7)}) ...: # This will show the SettingWithCopyWarning # but the frame values will be set In [383]: dfb['c'][dfb['a'].str.startswith('o')] = 42 然而,这
In [99]: df.sort_values(by=("Labs", "II"), ascending=False) Out[99]: Exams Labs I II I II Student Course Violet Sci 78 81 81 81 Math 77 79 81 80 Comp 76 77 78 79 Quinn Sci 75 78 78 78 Math 74 76 78 77 Comp 73 74 75 76 Ada Sci 72 75 75 75 Math 71 73 75 74 ...
print(f"Differences saved to {output_file_path}") 使用df.compare()的备用解决方案 # find differences result = df1.compare(df2, align_axis=1, keep_equal=True, result_names=('DF1', 'DF2')) # flatten multi-column index (optional) result.columns = [f'{col[1]}-{col[0]}' for col i...
怎么可能呢?也许是时候提交一个功能请求,建议Pandas通过df.column.values.sum()重新实现df.column.sum()了?这里的values属性提供了访问底层NumPy数组的方法,性能提升了3 ~ 30倍。 答案是否定的。Pandas在这些基本操作方面非常缓慢,因为它正确地处理了缺失值。Pandas需要NaNs (not-a-number)来实现所有这些类似数据...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index Series是NumPy中的一维数组,是表示其列的DataFrame的基本组...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index ...
要将pyarrow.Table转换为DataFrame,您可以使用types_mapper=pd.ArrowDtype调用pyarrow.Table.to_pandas()方法。 In [33]: table = pa.table([pa.array([1,2,3],type=pa.int64())], names=["a"]) In [34]: df = table.to_pandas(types_mapper=pd.ArrowDtype) ...
DataFrame.sort_values()中的错误,在按键排序时将列转换为分类 dtype 时引发AttributeError(GH 36383) 在基于位置堆叠具有重复名称级别的MultiIndex列时,DataFrame.stack()中引发ValueError的错误 (GH 36353) 在从np.float32转换为字符串 dtype 时,Series.astype()中的错误,显示了过多的精度 (GH 36451) ...
未来,我们建议避免使用 .values,而是使用 .array 或.to_numpy()。.values 有以下缺点: 当你的 Series 包含一个扩展类型时,不清楚 Series.values 返回一个 NumPy 数组还是扩展数组。Series.array 总是返回一个 ExtensionArray,并且永远不会复制数据。Series.to_numpy() 总是返回一个 NumPy 数组,可能会造成复制/...