列值和列標題iteraton計算

我有如下excel工作表設置：列值和列標題iteraton計算

avgdegf | 50 | 55| 60| 65| 70| 75| 80 | 

76  | 

68  | 

39  |

注：值下的值50,55,60,65,70,75，和80是空的。

我所試圖實現的是基於填充關閉該列中的數值，這些數值。所以如果avgdegf值比特定列的（標題號）大於do（avgdegf-header number），則其值爲0，並將該值放在特定行中。

avgdegf | 50 | 55| 60| 65| 70| 75| 80 | 

76  | 26 |21 |16 |11 | 6 | 1 | 0 | 

68  | 18 |13 | 8 |11 | 0 | 0 | 0 | 

39  | 0 |0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |

這上面是我希望得到的，而是我只是得到：

Python: ValueError: The Truth Value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()

什麼我做錯了，我該如何解決這一問題？謝謝！

這裏是我下面的代碼塊：

df_avgdegf = df["avgdegf"] 
x=50 
for x in range(50, 81): 

     if df_avgdegf > x: 
       df[x]= (df_avgdegf)-x 
     else: 
       df[x]=0 

     df.head() 

     df_cdd = df[x] 
     df_cdd = pd.DataFrame(df_cdd) 



     writer = ExcelWriter('thecddhddtestque.xlsx') 
     df.to_excel(writer,'Sheet1',index=False) 
     writer.save() 
     x += 1

來源

2015-09-24 Techno04335

行'if df_avgdegf> x'是直接的問題，因爲您正在測試一個布爾數組，它可能包含true和false的混合值。看起來你會遇到其他問題時，雖然這是固定的。例如，'df [x] =（df_avgdegf）-x'沒有意義，因爲您將一系列的值設置爲另一系列的值，這是無意義的。 –

你知道我如何去使用dfs進行這些計算嗎？有什麼建議麼？我嘗試了多種方法來達到這個目的。 – Techno04335

請參閱[我應該在標題中使用標籤嗎？]（http://meta.stackexchange.com/help/tagging）。 – pnuts

我認爲在CSV文件中的數據。如果您使用的是excel閱讀器，則適用相同的原則。

data.csv：

avgdegf,50,55,60,65,70,75,80 
76,,,,,, 
68,,,,,, 
39,,,,,,

讓您的數據轉換成數據幀：

df = pd.read_csv('data.csv')

所以你的DF看起來就像這樣：

avgdegf 50 55 60 65 70 75 80 
0  76 nan nan nan nan nan nan nan 
1  68 nan nan nan nan nan nan nan 
2  39 nan nan nan nan nan nan nan

下一個步驟，這種代碼將做的伎倆：

# we want to get the numerical columns into the dataframe 
df.iloc[0,1:] = df.columns[1:] 
df = df.fillna(method ='ffill') 

df =df.astype(np.float64) # cast type for next steps 

df.iloc[:,1:] = df.iloc[:,1:].sub(df['avgdegf'],axis='index') # 1.) see http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.subtract.html 
df.iloc[:,1:] = df.iloc[:,1:].applymap(lambda x: 0 if x > 0 else x) # 2.) set positve values to zero 
df.iloc[:,1:] = df.iloc[:,1:].applymap(np.abs) # 3.) since we went reverse we now take np.abs() 
df.set_index('avgdegf',inplace=True)

主要生產：

  50 55 60 65 70 75 80 
avgdegf        
76  26 21 16 11 6 1 0 
68  18 13 8 3 0 0 0 
39  0 0 0 0 0 0 0

來源

2015-09-24 15:05:23 Dickster

當我嘗試實現這個代碼，我得到的錯誤：「無法將字符串轉換爲float：avgdegf」 – Techno04335

我有點困惑，因爲到在你提供的代碼是「如果avgdegf值大於計算（標題號）的特定列比做（avgdegf標題號）其他值爲0「發生在？謝謝！ – Techno04335

因此，這些步驟發生在3行代碼中，並且在我調用.sub（）時開始。這是.subtract（）的縮寫。請參閱：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.subtract.html。它分三步走。 1.）爲了簡單起見，我做相反的減法（標題號 - avgdegf）2.）將*正值*設置爲零3.）現在取絕對值np。abs（） – Dickster

這也許是更清晰的語法和演示numpy的涼爽的「廣播」。最終結果與其他答案相同。

df = pd.read_csv('data.csv') 

df.fillna(1,inplace=True) 
print df.head() 
df = df.astype(np.int) 

b = df.iloc[:,1:].values 
a = df.columns[1:].values.astype(int) 

print a.shape 
print b.shape 

print a*b 
print df['avgdegf'].values 
print df['avgdegf'].values[:,np.newaxis] 


method1 = (a*b) - df['avgdegf'].values[:,np.newaxis] 
#or 
method2 = ((a*b).T - df['avgdegf'].values).T 


df.iloc[:,1:] = method1 

#df.iloc[:,1:] = df.iloc[:,1:].applymap(lambda x : np.abs(0) if x > 0 else np.abs(x)) 
#OR 
df.iloc[:,1:] = df.iloc[:,1:].clip_upper(0).abs()

來源

2015-09-24 18:31:46 Dickster

列值和列標題iteraton計算

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