我有以下代碼。
我正在嘗試檢查numberofeachconditiononthatdate['Date']列中的“日期時間”值是否在'luckonthatdate['Date']'列中。
如果是，那么我希望將該特定的日期時間值分配給變數'value'。
如果不是，那么我希望變數“值”等于 0。
換句話說，我想為“numberofeachconditiononthatdate”資料框創建一個新的值列，指示給定日期的“運氣”試驗次數。
luckvalues = []
for idx in numberofeachconditiononthatdate.iterrows():
if numberofeachconditiononthatdate['Date'][[idx]].isin(luckonthatdate['Date']):
value = luckonthatdate['Date'][[idx]]
luckvalues = luckvalues.append(value)
else:
value = 0
luckvalues = luckvalues.append(value)
print(luckvalues)
但是，這給了我錯誤'unhashable type: 'Series''。
我將非常感謝您的幫助！
numberofeachconditiononthatdate['Date']
0 2020-04-06
1 2020-04-06
2 2020-04-06
3 2020-05-06
4 2020-05-06
5 2020-05-06
6 2020-06-06
7 2020-06-06
8 2020-06-06
9 2020-06-13
luckonthatdate['Date'].head(10)
0 2020-04-06
3 2020-05-06
6 2020-06-06
9 2020-06-13
16 2020-10-06
20 2020-11-06
23 2020-12-06
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用 優化它，而不是顯式的 for 回圈merge。您可以執行以下操作：
numberofeachconditiononthatdate = (numberofeachconditiononthatdate
.merge(luckonthatdate[['Date', 'luck']], how='left', on='Date'))
numberofeachconditiononthatdate['luck'] = numberofeachconditiononthatdate['luck'].fillna(0)
Dummy_Date這將在數??據框中添加一個新列numberofeachconditiononthatdate。稍后您可以根據需要重命名它。
uj5u.com熱心網友回復：
如果你想添加一個包含每個索引重復值數量的列，你應該使用value_counts()并將它傳遞給map()最后，使用fillna()。為方便起見，我將重命名：
df1 = numberofeachconditiononthatdate.copy()
df2 = luckonthatdate.copy()
然后luck使用以下方法創建列：
df2['Luck'] = df2['Date'].map(df1['Date'].value_counts()).fillna(0)
回傳：
Date Luck
0 2020-04-06 3.0
1 2020-05-06 3.0
2 2020-06-06 3.0
3 2020-06-13 1.0
4 2020-10-06 0.0
5 2020-11-06 0.0
6 2020-12-06 0.0
uj5u.com熱心網友回復：
我通過使用帶有“if string is in row”命令的 for 回圈解決了這個問題。
for i in range(0,len(numberofeachconditiononthatdate)):
if 'luck' in numberofeachconditiononthatdate['condition'].iloc[i]:
newvalue = numberofeachconditiononthatdate['numberoftrials'].iloc[i]
newvalues.append(newvalue)
else:
newvalue = 0
newvalues.append(newvalue)
print(newvalues)
[5, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 6, 0, 0]
非常感謝你的幫助 ：）
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