Блог

Я вряд ли пытаюсь отфильтровать свой набор фреймов данных, используя .функция loc с условием, основанным на типе данных в одном из моих столбцов.

Моя цель — применить (с помощью .apply ) функцию к столбцу только к строкам с определенным типом.

Я пытался использовать «dtype», но в моем столбце есть значения с 2 разными типами. Итак, я получаю только «объект».

Итак, когда я делаю: print(df.info(verbose=True)) я получаю это:

  #   Column               Non-Null Count  Dtype 
---  ------               --------------  ----- 
 0   address              26419 non-null  object
.
.
.
  

Вот что я пытаюсь запустить:

 import ipaddress as ipa
.
.
.
    df.loc['EXCEPTION'] = df.loc[isinstance(df['address'], ipa.IPv4Network)].apply(
        return_row_with_exception,
        axis=1)
  

Предполагается, что он обновляет только столбец ‘EXCEPTION’ в фрейме данных ‘df’, только в строках, для которых данные в столбце ‘address’ имеют тип IPv4Network. Функция ‘return_row_with_exception’ возвращает строковое содержимое ‘EXCEPTION’ для каждой строки на основе правила, использующего другие столбцы строки.

К сожалению, я получаю эту ошибку, может кто-нибудь помочь мне в этом: D

 Traceback (most recent call last):
  File "pythonProject1111venvlibsite-packagespandascoreindexesbase.py", line 2895, in get_loc
    return self._engine.get_loc(casted_key)
  File "pandas_libsindex.pyx", line 70, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas_libsindex.pyx", line 98, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas_libsindex_class_helper.pxi", line 93, in pandas._libs.index.Int64Engine._check_type
KeyError: False

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "pythonProject1111main.py", line 14, in <module>
    abc = lib_read_from_imap.process_abc(abc)
  File "pythonProject1111libsread_from_abc.py", line 178, in process_abc
    df_file_abc = scaexc.fill_scan_exception(df_file_abc)
  File "pythonProject1111libsprocess_scan_exception.py", line 80, in fill_scan_exception
    print(df.loc[isinstance(df['address'], ipa.IPv4Network)])
  File "pythonProject1111venvlibsite-packagespandascoreindexing.py", line 879, in __getitem__
    return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis)
  File "pythonProject1111venvlibsite-packagespandascoreindexing.py", line 1110, in _getitem_axis
    return self._get_label(key, axis=axis)
  File "pythonProject1111venvlibsite-packagespandascoreindexing.py", line 1059, in _get_label
    return self.obj.xs(label, axis=axis)
  File "pythonProject1111venvlibsite-packagespandascoregeneric.py", line 3491, in xs
    loc = self.index.get_loc(key)
  File "pythonProject1111venvlibsite-packagespandascoreindexesbase.py", line 2897, in get_loc
    raise KeyError(key) from err
KeyError: False
  

Большое спасибо!!

Как вы упомянули, dtypes работает, если у вас несколько типов. Вот что вы могли бы сделать вместо этого:

 employees = [('jack', 34, 'Sydney', 155),
            ('Riti', 31, 'Delhi', 177.5),
            ('Aadi', 16, 'Mumbai', 81),
            ('Mohit', 31, 45, 167),
            ('Veena', 12, 'Delhi', 'Serge'),
            ('Shaunak', 35, 'Mumbai', 135),
            ('Shaun', 35, 'Colombo', 111)
            ]
empDfObj = pd.DataFrame(empoyees, columns=['Name', 'Age', 'City', 'Marks'])
empDfObj.applymap(type).apply(pd.value_counts).fillna(0)
  

где вы используете .apply .

Предоставляя вам

                  Name  Age  City  Marks
<class 'str'>     7.0  0.0   6.0      1
<class 'int'>     0.0  7.0   1.0      5
<class 'float'>   0.0  0.0   0.0      1
  

Вы даже получаете их количество 🙂