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]...
['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} df = pd.DataFrame(data) # 选择要比较的多行 rows_to_compare = df.iloc[0:2] # 比较多行的值 comparison_result = rows_to_compare == df.iloc[2] # 查看比较结果 print(comparison...
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...
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 in result.columns.values] # output differences report ...
除了简单情况外,很难预测它是否会返回视图或副本(它取决于数组的内存布局,关于这一点,pandas 不做任何保证),因此__setitem__是否会修改dfmi或立即被丢弃的临时对象。这就是SettingWithCopy警告您的内容! 注意 您可能想知道我们是否应该关注第一个示例中的loc属性。但是保证dfmi.loc是dfmi本身,并具有修改后的索引...
Column Comparison --- Number of columns compared with some values unequal: 0 Number of columns compared with all values equal: 1 Total number of values which compare unequal: 0 Sample Rows Only in df2 (First 10 Columns) --- 0 3 vasdj 4 ...
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的基本组成部...
The Pandas"ValueError: ('Lengths must match to compare')"occurs when you try to compare values of a different length. To solve the error, iterate over the DataFrame column and compare the value to each row or select a specific row before the comparison. ...
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/...
您可以使用index,columns和values属性访问数据帧的三个主要组件。columns属性的输出似乎只是列名称的序列。 从技术上讲,此列名称序列是Index对象。 函数type的输出是对象的完全限定的类名。 变量columns的对象的全限定类名称为pandas.core.indexes.base.Index。 它以包名称开头,后跟模块路径,并以类型名称结尾。 引用对...