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python-isin大熊猫问题
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python-isin大熊猫问题，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4117字，纯文字阅读大概需要6分钟。
内容图文
抱歉,我只是问了一个问题：Pythonic Way to have multiple Or’s when conditioning in a dataframe,但将其标记为过早回答,因为它通过了我过于简单的测试用例,但无法正常工作. (如果可以合并并重新打开一个很好的问题…)
这是完整的问题：
sum(data['Name'].isin(eligible_players))
> 0
sum(data['Name'] == "Antonio Brown")
> 68
"Antonio Brown" in eligible_players
> True
基本上,如果我理解正确,就表明安东尼奥·布朗在合格球员中,而他在数据框中.但是,由于某些原因,.isin()无法正常工作.
正如我在之前的问题中所说的那样,我正在寻找一种方法来检查许多选项以选择适当的行
____编辑____
In[14]:
eligible_players
Out[14]:
Name
Antonio Brown 378
Demaryius Thomas 334
Jordy Nelson 319
Dez Bryant 309
Emmanuel Sanders 293
Odell Beckham 289
Julio Jones 288
Randall Cobb 284
Jeremy Maclin 267
T.Y. Hilton 255
Alshon Jeffery 252
Golden Tate 250
Mike Evans 236
DeAndre Hopkins 223
Calvin Johnson 220
Kelvin Benjamin 218
Julian Edelman 213
Anquan Boldin 213
Steve Smith 213
Roddy White 208
Brandon LaFell 205
Mike Wallace 205
A.J. Green 203
DeSean Jackson 200
Jordan Matthews 194
Eric Decker 194
Sammy Watkins 190
Torrey Smith 186
Andre Johnson 186
Jarvis Landry 178
Eddie Royal 176
Brandon Marshall 175
Vincent Jackson 175
Rueben Randle 174
Marques Colston 173
Mohamed Sanu 171
Keenan Allen 170
James Jones 168
Malcom Floyd 168
Kenny Stills 167
Greg Jennings 162
Kendall Wright 162
Doug Baldwin 160
Michael Floyd 159
Robert Woods 158
Name: Pts, dtype: int64
和
In [31]:
data.tail(110)
Out[31]:
Name Pts year week pos Team
28029 Dez Bryant 25 2014 17 WR DAL
28030 Antonio Brown 25 2014 17 WR PIT
28031 Jordan Matthews 24 2014 17 WR PHI
28032 Randall Cobb 23 2014 17 WR GB
28033 Rueben Randle 21 2014 17 WR NYG
28034 Demaryius Thomas 19 2014 17 WR DEN
28035 Calvin Johnson 19 2014 17 WR DET
28036 Torrey Smith 18 2014 17 WR BAL
28037 Roddy White 17 2014 17 WR ATL
28038 Steve Smith 17 2014 17 WR BAL
28039 DeSean Jackson 16 2014 17 WR WAS
28040 Mike Evans 16 2014 17 WR TB
28041 Anquan Boldin 16 2014 17 WR SF
28042 Adam Thielen 15 2014 17 WR MIN
28043 Cecil Shorts 15 2014 17 WR JAC
28044 A.J. Green 15 2014 17 WR CIN
28045 Jordy Nelson 14 2014 17 WR GB
28046 Brian Hartline 14 2014 17 WR MIA
28047 Robert Woods 13 2014 17 WR BUF
28048 Kenny Stills 13 2014 17 WR NO
28049 Emmanuel Sanders 13 2014 17 WR DEN
28050 Eddie Royal 13 2014 17 WR SD
28051 Marques Colston 13 2014 17 WR NO
28052 Chris Owusu 12 2014 17 WR NYJ
28053 Brandon LaFell 12 2014 17 WR NE
28054 Dontrelle Inman 12 2014 17 WR SD
28055 Reggie Wayne 11 2014 17 WR IND
28056 Paul Richardson 11 2014 17 WR SEA
28057 Cole Beasley 11 2014 17 WR DAL
28058 Jarvis Landry 10 2014 17 WR MIA
解决方法:
(此外：发布您实际使用的内容后,只需几秒钟即可看到问题.)
Series.isin(something)对某些事物进行迭代,以确定您要测试其成员资格的事物的集合.但是qualified_players不是列表,而是一个Series.即使在(in)中的成员资格是相对于索引的,对Series的迭代也是对值的迭代：
In [72]: eligible_players = pd.Series([10,20,30], index=["A","B","C"])
In [73]: list(eligible_players)
Out[73]: [10, 20, 30]
In [74]: "A" in eligible_players
Out[74]: True
因此,在您的情况下,可以改用qualified_players.index来传递正确的名称：
In [75]: df = pd.DataFrame({"Name": ["A","B","C","D"]})
In [76]: df
Out[76]:
Name
0 A
1 B
2 C
3 D
In [77]: df["Name"].isin(eligible_players) # remember, this will be [10, 20, 30]
Out[77]:
0 False
1 False
2 False
3 False
Name: Name, dtype: bool
In [78]: df["Name"].isin(eligible_players.index)
Out[78]:
0 True
1 True
2 True
3 False
Name: Name, dtype: bool
In [79]: df["Name"].isin(eligible_players.index).sum()
Out[79]: 3
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python-isin大熊猫问题全部内容，希望文章能够帮你解决python-isin大熊猫问题所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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