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Pandas DataFrame：如何在多个条件下选择行？
我试图根据需要全部满足的条件列表选择DataFrame的行。这些条件存储在字典中，格式为{column：max-value}。
这是一个例子： dict = {'name': 4.0, 'sex': 0.0, 'city': 2, 'age': 3.0}
我需要选择相应属性小于或等于字典中相应值的所有DataFrame行。
我知道要基于两个或多个条件选择行，我可以这样写：
rows = df[(df[column1] <= dict[column1]) & (df[column2] <= dict[column2])]
我的问题是，如何以Python方式选择与字典中存在的条件匹配的行？我尝试过这种方式
keys = dict.keys()
rows = df[(df[kk] <= dict[kk]) for kk in keys]
但这给了我一个错误=“ [ expected”，即使放置[符号也不会消失。
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如何使用 Python-Sphinx 生成 HTML 文档？
我正在使用 PyCharm 处理 Python 项目，现在我需要生成相应的 API 文档。我正在使用docstrings. 我读过关于 Sphinx 和 Doxygen 的文章，Sphinx 是目前最受推荐的。我试图配置 Sphinx whitin PyCharm，但我没有让它工作。
这是项目结构：
这是与命令Sphinx Quickstart的 I/O 交互
C:\Python\Python36\Scripts\sphinx-quickstart.exe
Welcome to the Sphinx 1.6.3 quickstart utility.
Please enter values for the following settings (just press Enter to
accept a default value, if one is given in brackets).
Enter the root path for documentation.
> Root path for the documentation [.]:
You have two options for placing the build directory for Sphinx …6
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是否可以在一个文件中写入和读取多个 DataFrame？
我目前正在处理一组具有双标头的类似数据帧。它们具有以下结构：
age height weight shoe_size
RHS height weight shoe_size
0 8.0 6.0 2.0 1.0
1 8.0 NaN 2.0 1.0
2 6.0 1.0 4.0 NaN
3 5.0 1.0 NaN 0.0
4 5.0 NaN 1.0 NaN
5 3.0 0.0 1.0 0.0
height weight shoe_size age
RHS weight shoe_size age
0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 2.0 0.0 2.0
2 1.0 NaN 0.0 5.0
3 1.0 2.0 0.0 NaN
4 0.0 1.0 0.0 3.0
实际上，主要区别在于第一个标题行的排序（可以对所有标题行进行相同的排序）以及第二个标题行中 RHS 标题列的位置。我目前想知道是否有一种简单的方法可以将所有这些 DataFrame 保存到单个 CSV 文件中/从单个 CSV …
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按NaN计数的降序对数据帧的行进行排序
我正在尝试对以下Pandas DataFrame进行排序:
RHS age height shoe_size weight
0 weight NaN 0.0 0.0 1.0
1 shoe_size NaN 0.0 1.0 NaN
2 shoe_size 3.0 0.0 0.0 NaN
3 weight 3.0 0.0 0.0 1.0
4 age 3.0 0.0 0.0 1.0
以这种方式,首先定位具有更多NaNs列数的行.更确切地说,在上面的df中,索引为1(2 Nans)的行应该在索引为0(1 NaN)的行之前.
我现在做的是:
df.sort_values(by=['age', 'height', 'shoe_size', 'weight'], na_position="first")
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