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df['output'] = np.where(df.groupby('id')['email1'].nunique() > 1, 'email1_broken',df['output'])df['output'] = np.where(df.groupby('id')['email2'].nunique() > 1, 'email2_broken',df[&#
浏览 12提问于2022-09-01得票数 1
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Re','Alexis Lafreniere', np.where', np.where(name=='Alexande
浏览 21提问于2021-03-20得票数 1
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oneday_data['times'] tracking = oneday_data['tracking']
A = np.where
浏览 2修改于2015-04-21得票数 1
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如果满足多种条件，我将使用熊猫和np.where来填充一个新的专栏。
df['new_column'] = np.where((df['year'] == 2018) & (df['price'] > 30000) & (df['fuel description'] == Petrol), 12, 10)
df['new_column'] = np
浏览 7提问于2022-11-17得票数 1
below = np.where(self.data < self.threshold)[0]
startpoints = np.insert(startandend, 0, 2)startpoints = np.where(startpoints>1)[0]startpoints = below[st
浏览 0提问于2018-10-04得票数 3
是"VM"，CloudWatch是“磁盘”，其他一切都是“其他”data_1 = pd.read_csv('data.csv')
data_1['ADDED_COLUMN1'] = np.where
浏览 0提问于2021-01-11得票数 1
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如下所示：H, S, V = cv2.split(hsv)NV = np.where(skin_mask > 0, np.where(V + skin_mask / 255 * 50 > 255, 255, V + skin_mask / 255我想知道如何美化这篇文章，不要用np.where包括np.where
浏览 2提问于2021-06-23得票数 1
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'col1': [1.1, 2.1, "ERR", 0.1], 'col2': [3, 4, 5, 6]}print(df)df["test"] = np.where(df["col1"] == "
浏览 4修改于2022-05-16得票数 2
)*pq.kN*pq.mMu=np.array([100,500,2000])*pq.kN*pq.mAcreq=np.where(((Mur<Mu)&(Mu<Mumax)),45,Acreq)Print
浏览 1修改于2016-09-03得票数 4
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我对np.where()函数感到困扰。(我的例子中的第7行)
# the pos where the chip will fall is the one with
浏览 0提问于2018-11-16得票数 7
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我有一个3D数组，并使用np.where查找满足特定条件的元素。np.where的输出是由三个一维数组组成的元组，每个数组沿一个轴给出索引。我想迭代这个输出，并打印出矩阵中满足条件的每个点的索引。这样做的一种方法是：for i in range(0, len(indices[0])):
print indices[0][
浏览 4提问于2014-02-19得票数 8
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print(im_pred.shape)print(img.shape)for i in range(num_classes):文件""，第2行，在
让我知道。我开始怀疑numpy
浏览 0修改于2018-05-03得票数 0
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我尝试了np.where，但是它没有给出错误，但是它没有做正确的事情--所以我想嵌套的np.where只在单个变量上工作。在这种情况下，在熊猫中执行嵌套if/case的最佳方法是什么？我的np.where代码是这样的：
df[new_var]=np.where(df['feature1']==1,'1', np.where(df['feature2']==1,'2', np.where
浏览 2提问于2017-08-10得票数 1
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df['view'] = np.where(df['view']==0, 'No view', df['view'])df['view'] = np.where(df['view']==2, 'Average&
浏览 6修改于2022-01-17得票数 3
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我试图在两个条件语句中使用np.where，但我得到了df[column4'] = np.where(df['column1'] > df['column2'] and df['column1'] > df['column3'], df
浏览 5提问于2020-07-04得票数 0
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= -1df.loc[[2, 4, 5, 6, 8], 'C'] = 1df['D'] = np.where((df.A == 1) & (df.B == 1) & (df.D.shift(1) == 0), 1, <em
浏览 2修改于2019-12-10得票数 2
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我使用np.where进行此操作：当我尝试这样做的时候，我总是会得到SettingWithCopyWarning (虽然它看起来很有效
浏览 5提问于2022-05-16得票数 0
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我想我可以使用np.where，但是我不知道如何实现相应的条件。我试过这样做：df['output'] = np.where(df['signal'].rolling(2).mean() == 0.5, 1, 0) --它可以很好地向第一个单元发出信号，但是输出列中的信号与信号列相比移动了
浏览 4修改于2022-08-10得票数 -1
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在numpy中，我可以做一些类似的事情return np.where(a)
这将返回(array([0, 2, 4]),)。
浏览 1提问于2016-03-09得票数 3
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