pandas 小于0赋值

2024-09-01

Pandas 之过滤DateFrame中所有小于0的值并替换

Outline 前几天,数据清洗时有用到pandas去过滤大量数据中的“负值”: 把过滤出来的“负值”替换为“NaN”或者指定的值. 故做个小记录. 读取CSV文件代码: import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('D:\All_Kinds_Stock_Data\windpy_filter_after\SH600036.csv') df # 开发环境: ipython notebook 下读取本地csv文件,输出结果如下:

ecshop 秒杀并发时库存会被减到小于0的解决办法

ecshop 秒杀并发时库存会被减到小于0更新库存后,再进行库存检查,如果库存为负数,则执行事务的回滚. begin();//开始一个事物处理开始 $sql = "UPDATE ".$GLOBALS['a']->table('seconds_kill')." SET kill_stock = kill_stock - 1 WHERE sk_id='".$sk_id."' LIMIT 1" ; $GLOBALS['db']->query

C#_delegate和事件 - 如果金额小于0则触发事件

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; //如果账户金额小于0 触发事件 namespace Starter { public delegate int DeleageteClass(out DateTime start, out DateTime stop); class Program { static void

JavaScript语言里判断一个整数，属于哪个范围：大于0；小于0；等于0

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <input type="text" id="t1" value="" /> <button id="btn">点击<

appium 切换native/ webview，findby，还有页面元素定位一直小于0的问题的解决

之前一直有个bug没有解决. 今天,终于解决了. 疑问过程: app是混合应用,项目做了H5优化之后,以前的用例执行总会失败,体现在原来的一个元素点击无反馈排查原因:1.项目做了H5优化,2.测试的代码也做了优化 2.项目的代码更改之后,用原有的findby查找元素,元素的定位一直是小于0,不会变 3.findby是在初始化的时候填入的元素控件信息,后续如果不刷新可能根本就不会更改定位. 解决办法:将元素的定位改变后,getPageSource一下,重新获取控件信息. while (login

51Nod - 1107 斜率小于0的连线数量

二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线.求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量. 二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y).例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因此斜率小于0的连线数量为2. Input第1行:1个数N,N为点的数量(0 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行:N个点的坐标,坐标为整数.(0 <= Xii , Yii <= 10^9)Outp

python中大于0的元素全部转化为1，小于0的元素全部转化为0的代码

[code] """ 大于0的元素全部转化为1 """ np_arr = np.array([[1 ,2, 3, 4]]) print("转化前:") print(np_arr) print("转化后:") print(np.int64(np_arr>0)) [result] 转化前: [[1 2 3 4]] 转化后: [[1 1 1 1]] [code] """ 小于0

51 Nod 1107 斜率小于0的连线数量（转换为归并求逆序数或者直接树状数组，超级详细题解！！！）

1107 斜率小于0的连线数量基准时间限制:1 秒空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线.求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量. 二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y).例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因此斜率小于0的连线数量为2. Input 第1行:1个数N,N为点的数量(0 <= N <= 50000

51NOD——N 1107 斜率小于0的连线数量

https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1107 基准时间限制:1 秒空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题收藏关注二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线.求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量. 二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y).例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因

KiCad 不可以画线宽小于 0.2mm 的走线?

KiCad 不可以画线宽小于 0.2mm 的走线? 有小伙伴在 QQ 群里反馈,KiCad 设置线宽规则时出现错误. 于是判断 KiCad 不可以画 BGA PCB,很显然我认为这是不可能的事情. 作为全世界最强大的开源 EDA,怎么可以不可以画 BGA 的 PCB. 我测试了一下,果然不可以设置到 0.1mm,这是怎么回事? 再仔细一下,设计规则有一个顶级规则. 把这是改小就可以了. 看,成功了.

（数据科学学习手札73）盘点pandas 1.0.0中的新特性

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包,而就在最近,pandas终于迎来了1.0.0版本,对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的,删除了很多旧版本中臃肿的功能,新增了一些崭新的特性,更加专注于高效实用的数据分析,本文就将针对pandas 1.0.0在笔者眼中比较重要的特性进行介绍,对于想要完整彻底了解新版

excel-大于0的数值标记红色且标记红色上箭头，小于0的数值标记绿色且标记绿色下箭头，等于0的数值标记黄色且标记右箭头

0.数值是常规的数值: [蓝色]"↑"0;[红色]"↓"0;[黄色]"→"0 [蓝色]"↑"0.0;[红色]"↓"0.0;[黄色]"→"0.0 1.数值是百分比的数值: [蓝色]"↑"0.00%;[红色]"↓"0.00%;[黄色]"→"0.00% #大于0.00%(百分比数值是保留小数点后2位的数值)

pandas筛选0,3,6开头的行

http://stackoverflow.com/questions/15325182/how-to-filter-rows-in-pandas-by-regex dbstk.loc[dbstk.STKCODE.str.startswith('6'),:] dbstk.loc[dbstk.STKCODE.str.contains(^[0,3,6]\d{5}$)]

Mysql在高并发情况下，防止库存超卖而小于0的解决方案

背景: 本人上次做申领campaign的PHP后台时,因为项目上线后某些时段同时申领的人过多,导致一些专柜的存货为负数(<0),还好并发量不是特别大,只存在于小部分专柜而且一般都是-1的状况,没有造成特别特别严重的后果,但还是要反思了自己的过错. 这次又有新的申领campaign,我翻看了上次的代码逻辑: 正文: [先select后update] beginTranse(开启事务) try{ $result = $dbca->query('select amount from s_st

监测多个textFiled.text的长度同时不小于0

#pragma mark - 显示超过11位不让输入 - (BOOL)textField:(UITextField *)textField shouldChangeCharactersInRange:(NSRange)range replacementString:(NSString *)string{ NSString * str1 = _nameTextFiled.text; NSString * str2 = _numberTextFiled.text; NSString * str3 =

Pandas根据条件赋值

我们有以下判断条件,我们想要更改B中的数, 而更改的位置是取决于 A 的. 对于A大于4的位置. 更改B在相应位置上的数为0. df.B[df.A>4] = 0

wps 根据单元格值设置单元格所在行颜色(大于0 行红色小于0 行xx色)

Oracle将小于1的数字to_char后，丢掉小数点前0的解决办法

使用to_char方法将小于0的数字转化为字符串时会出现小数点前0丢失的问题: 解决方案: 使用 oracle的tochar() 函数,并指定位数. --解决方案: 使用 oracle的tochar() 函数,并指定位数. to_char(DISC.DISC_RATE,'fm990.9999')||'%‘ RATE, /*其中: DISC.DISC_RATE为需要to_char的数字 fm去掉字符串前面的空格 9990.99表示4位数字,千位百位十位无数字时不显示[标识9],个位数[标识0]永久

数据处理之pandas简单介绍

Offical Website :http://pandas.pydata.org/ 一:两种基本的数据类型结构 Series 和 DataFrame 先来看一下Series import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Series s = pd.Series([i*2 for i in xrange(1 , 11)]) print s 打印结果为: 0 2 1 4 2 6 3 8 4 10 5

数据分析入门——Pandas类库基础知识

使用python进行数据分析时,经常会用Pandas类库处理数据,将数据转换成我们需要的格式.Pandas中的有两个数据结构和处理数据相关,分别是Series和DataFrame. Series Series是一种类似于一维数组的对象,它有两个属性,value和index索引.可以像数组那样通过索引访问对应的值,它和数组有点类似也是python中的dict有点类似,数组中的索引只能是数字,而Series的索引既可以是数字类型也可以是字符类型. 创建Series对象最简单的方式是通过list序列

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