小编Lum*_*mos的帖子

我有两个df1 df2具有相同行数和列数以及变量的数据框，我正在尝试比较choice两个数据框中的布尔变量。然后使用if/else用来操作数据。但是当我尝试比较布尔变量时似乎有些错误。

这是我的数据帧示例和代码：

#df1
v_100     choice #boolean
7          True
0          True
7          False
2          True

#df2
v_100     choice #boolean
1          False
2          True
74         True
6          True

def lastTwoTrials_outcome():
     df1 = df.iloc[5::6, :] #df1 and df2 are extracted from the same dataframe first
     df2 = df.iloc[4::6, :]

     if df1['choice'] != df2['choice']:  # if "choice" is different in the two dataframes
         df1['v_100'] = (df1['choice'] + df2['choice']) * 0.5

这是错误：

if df1['choice'] != df2['choice']:
File "path", …

我密谋ggplot用geom_point.x轴将是个体ID,y轴是变量A.如何在不重叠标签的情况下在x轴上绘制所有和各个ID值？ID可能不是连续的.

df样本(实际行长得多)

> df
ID     A
1      4
2      12
3      45
5      1

情节代码:

ggplot(df, aes(x = ID, y = A)) + geom_point()

以上代码的间隔为x轴,但不显示个人ID.

谢谢!

我正在识别一个点是否位于多边形内。我有一个数据框包含点，另一个数据框包含多边形，所以我想将它们空间连接起来，如下所示：

gpd.sjoin(df_points, df_polygons, how = 'left')

我知道默认值是predicate=intersects，但是intersects和有何within不同？我应该使用哪一个来实现我的目的？

谢谢

我的数据框有子类别,每个类别下(cat,dog,bird),统计信息呈现.我需要删除行,如果它们包含count和中的信息freq,并且只保留行sd和mean值.有些值是 NaN.

ValueError 发生在我的代码中.

DF:

 var    stats    A     B     C
 cat     mean    2     3     4
 NaN     sd      2     1     3
 NaN     count   5     2     6
 NaN     freq    3     1     19
 dog     mean    8     1     2
 NaN     sd      2     1     3
 NaN     count   4     6     1
 NaN     freq    3     1     19   
 bird    mean    2     3     4
 NaN     sd      2     1     3
 NaN     count   5     2     6 …

我有一个包含2个变量的数据框:ID和outcome.我想groupby ID第一,和计数的唯一值的数量outcome之内ID.

df
ID    outcome
1      yes
1      yes
1      yes
2      no
2      yes
2      no

预期产量:

ID    yes    no
1      3     0
2      1     2

我的代码df[['PID', 'outcome']].groupby('PID')['outcome'].nunique()给出了唯一值本身的编号,例如:

ID
1   2
2   2

但是我需要的是yes和no,我怎么能实现呢？谢谢!

我的数据框包括三列：标识符列A和B，它们的组合给出了一个唯一的标识符，Date我需要按每个标识符中的顺序对该列进行排序。在排序和分组之后，我希望在每个组中添加一个包含行号的列。

df
A       B      Date
cat    CityA   2014-08-05
cat    CityA   2012-09-14
cat    CityA   1972-10-15
dog    CityC   1999-12-01
dog    CityC   1997-09-23 
dog    CityC   1995-12-19

现在，这段代码有 group byA和Bsort Date，我如何添加行号？

grouped = df.sort_values(['A', 'B', 'Date'],
                  ascending=[True, True, False]).groupby(['A','B'])

Expected df
A       B      Date         rowNumber
cat    CityA   2014-08-05   1
cat    CityA   2012-09-14   2
cat    CityA   1972-10-15   3
dog    CityC   1999-12-01   1
dog    CityC   1997-09-23   2
dog    CityC   1995-12-19   3