小编Reu*_*eut的帖子

我在熊猫中有以下数据框：

>>>name   food  beverage  age
0  Ruth   Burger Cola      23
1 Dina    Pasta  water     19
2 Joel    Tuna   water     28
3 Daniel  null   soda      30
4 Tomas   null   cola     10

我想提出条件，如果食物列中的值为空，则年龄和饮料将变为“ ”（也为空），

我为此编写了此代码：

if df[(df['food'].isna())]:
  df['beverage']=' '
  df['age']=' '

但我不断收到错误：

ValueError：DataFrame 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

我玩过 ([ 但没有帮助，我做错了什么？

我的数据框看起来与此类似：

>>>Hour    Level   value   
0  7        H      1.435
1  7        M      3.124
2  7        L      5.578
3  8        H      0.435
4  8        M      2.124
5  8        L      4.578

我想在绘图中创建折线图，该折线图将根据“级别”列具有不同的线条样式。

现在我有默认线条样式的折线图：

import plotly.graph_objects as go
fig = px.line(group, x="Hour", y="value",color='level', title='Graph',category_orders={'level':['H','M','L']}
             ,color_discrete_map={'H':'royalblue','M':'orange','L':'firebrick'})

fig.show()

我想控制每个级别的线条样式。直到知道我看到做到这一点的唯一方法是为每个“级别”添加，但使用 add_trace 如下：

# Create and style traces
fig.add_trace(go.Scatter(x="Hour", y="value", name='H',
                         line=dict(dash='dash')))
fig.add_trace(go.Scatter(x="Hour", y="value", name = 'M',
                         line=dict(dash='dot')))
fig.show()

但我不断收到此错误：

ValueError：为 scatter 的 'x' 属性收到的类型 'builtins.str' 的值无效 收到的值：'Hour'

The 'x' property is an array that may be specified …

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我有两列带有数字数据的熊猫表（dtype flaot64）。我已经将每列四舍五入到小数点后有 2 位数字，然后使用函数将其四舍五入到接近 0.5，但由于某种原因，只有一列四舍五入为 0.05，第二列四舍五入但错过了第二位数字。

这是一个假的例子，它可以工作并显示流程：

table=pd.DataFrame({'A': [0.62435, 0.542345,0.213452],
                   'B': [0.22426,0.15779,0.30346]})

#function for round to near 0.5:
def custom_round(x, base=5):
    return base * round(float(x)/base)

table['A'] = table['A'].astype(float).round(2).apply(lambda x: custom_round(x, base=.05))
table['B'] = table['B'].astype(float).round(2).apply(lambda x: custom_round(x, base=.05))
table

>>>

A   B
0   0.60    0.20
1   0.55    0.15
2   0.20    0.30

但在我的桌子上，我最终得到了：

当我在没有函数的情况下运行脚本接近 0.5 时，我仍然得到两位数：

table['B'] = table['B'].round(2)

我的问题是为什么会这样？以及如何修复它以便将两列四舍五入为 0.05 并显示两个数字？

编辑：有人问我如何将它应用到我的真实桌子上，所以：

df['A'] = df['A'].astype(float).round(2).apply(lambda x: custom_round(x, base=.05))
df['B']= df['B'].round(2).apply(lambda x: custom_round(x, base=.05))

我在熊猫中有下表-

>>>index1   index2   index3   index4   index5   index6   index7
0   sig      null    null     null     null     null     null
1   null      sig     null     null     null     null     null
2   null      null    sig      null     null     null     null
3   null      null    null     sig      null     null     null
4   null      null    null     null     no sig   null     null
5   null      null    null     null     null     no sig   null
6   null      null    null     null     null     null     sig

我想摆脱减少空值并将数据放在一行中，如下所示：

>>>index1   index2   index3   index4   index5   index6   index7
0   sig      sig     sig      sig      no …

我有下表：

   year   pop1     pop2
0   0    100000    100000
1   1    999000    850000
2   2    860000    700000
3   3    770000    650000

我想为每个 pop (pop1 ,pop2) 找到 pop 最接近给定数字的年份，例如，pop 最接近 830000 的年份。

有没有办法根据给定的值在列内找到最接近的值？

我看过这篇文章（如何在 Pandas 系列中找到与输入数字最接近的值？ _ 但似乎这里的结果是上下，我最终只能得到一个数字。

*我没有代码示例，因为我没有找到任何用于获取最近的参数

我有以下熊猫数据框：

>>>ID      WKT
0 4272   Point(4.21189  3.1298)
1 2345   Point(None None)
2 1254   Point (3.8945 4.6712)
...

我想删除“WKT”列中不包含任何数字的行，例如第 1 行。我看到有 isnumeric() 等函数，但我不想检查单元格中的所有字符是否都是数字，但前提是它包含数字或 nit，如果不包含则将其删除。

我想要的输出应该是这样的：

>>>ID      WKT
0 4272   Point(4.21189  3.1298)
2 1254   Point (3.8945 4.6712)
...

我已经创建了热图，我想设置一个条件，如果单元格值高于 0.05，它将获得 cmap 中没有的特定颜色。现在我所做的是定义 vmin 和 vmax，但问题是 vmax 仍然得到 0.5 或 0.6 值，并且我不能确定条件是否真的保持不变。

green=sns.light_palette("seagreen",reverse=True,as_cmap=True)
sns.set(rc={'figure.figsize':(18.7,3.27)})
sns.heatmap(fhtmp,square=True,cmap=green,linewidths=.5,vmin=0, vmax=0.05)

正如你在这里看到的，我真的不知道紫色的值是否等于 0.05 还是大于 0.05，我希望能够区分，因此如果值大于 0.05，单元格将具有不同的颜色，例如白色或灰色。

编辑：我设法使用一种面具，但绿色有一种色调，而面具有多种颜色。

sns.set(rc={'figure.figsize':(18.7,3.27)})
ax = sns.heatmap(fhtmp, cmap=green, center=0.8, square=True, 
                 linewidth=.5, vmin=0, vmax=0.05)
ax = sns.heatmap(fhtmp, mask=fhtmp < 0.053, cmap='Blues', square=True, annot=False, vmin=0.053, vmax=0.53, cbar=False, ax=ax)
plt.show()

这就是我得到的，这仍然不是想要的结果

我有两张表，一张是从热图生成的，一张是需要在辅助 y 轴上绘制折线图的。创建热图没有问题：

green = sns.light_palette("seagreen", reverse=True, as_cmap=True)
green.set_over('tomato')
sns.set(rc={'figure.figsize': (20.7, 10.27)})
sns.set(font_scale=2)
ax=sns.heatmap(df, square=True, linewidths=.5, annot=False, fmt='.3f',
               cmap=green, vmin=0, vmax=0.05)
    

当我尝试在热图顶部绘制线条时，问题就开始了。该线应具有相同的 x 轴值，并且这些值应位于辅助 y 轴中。df 行如下所示：

>>>day     value
0  14       315.7
1  15       312.3
2  16       305.9
3  17       115.2
4  18       163.2
5  19       305.78
...

我尝试将其绘制在顶部，如下所述：

green = sns.light_palette("seagreen", reverse=True, as_cmap=True)
green.set_over('tomato')
sns.set(rc={'figure.figsize': (20.7, 10.27)})
sns.set(font_scale=2)
ax=sns.heatmap(df, square=True, linewidths=.5, annot=False, fmt='.3f',
              cmap=green, vmin=0, vmax=0.05)

ax2=plt.twinx()
ax2.plot(df_line['day'], df_line['value'],color="blue")
line = ax2.lines[0]
line.set_xdata(line.get_xdata() + 0.5)


plt.show()

但后来我把线“移”到了左侧，我在 …