df1['chazhao'] = df1['location'].apply(lambda x: 'Remote' in x) A=df1['salary'][df1['chazhao']==True] B=df1['salary'][df1['chazhao']==False] result = pd.merge(A, B, left_index=True, right_index=True)df1['chazhao'] = df1['location'].apply(lambda x: 'Remote' in x) A=df1['salary'][df1['chazhao']==True] B=df1['salary'][df1['chazhao']==False] result = pd.merge(A, B, left_index=True, right_index=True)返回列表没有数值
时间: 2023-10-10 08:10:23 浏览: 41
这段代码主要是针对数据框df1中的位置列(location)的处理,将位置列中包含'Remote'字符串的行标记为True,不包含的行标记为False,然后将该标记列和薪资列(salary)分别赋值给A和B。接着,使用pd.merge函数将A和B两个数据框按行标索引进行合并,生成新的数据框result。由于代码没有完整输出结果,无法判断出现问题的具体位置,建议检查代码输入是否正确并检查数据框df1中的数据是否满足预期,例如位置列中是否有'Remote'字符串。
相关问题
# Labelling the locations with less than or equal to 10 occurences to 'other' locations_less_than_10 = location_stats[location_stats<=10] df1.location = df1.location.apply(lambda x: 'other' if x in locations_less_than_10 else x) len(df1.location.unique())
这段代码的作用是将数据框`df1`中出现次数小于等于10次的地区(即上一个问题中统计出的地区)标记为“其他”(即替换为字符串“other”)。这样可以减少地区的数量,避免地区过于分散,对模型的训练效果造成不良影响。
具体来说,`locations_less_than_10`记录了出现次数小于等于10次的地区,`df1.location.apply(lambda x: 'other' if x in locations_less_than_10 else x)`则是将`df1`数据框中的每个地区进行处理,如果这个地区出现次数小于等于10,则将其替换为“other”,否则保持原来的值不变。最后,`len(df1.location.unique())`输出处理后,不同地区的总数量。
new_careplans_df1 = new_careplans.groupby('PATIENT')['Id'].apply(lambda x:x.str.cat(sep=',')).reset_index() new_careplans_df1['Id'] = new_careplans_df1['Id'].apply(lambda x: x.split(','))
这段代码的作用是将 `new_careplans` 数据集按照 `PATIENT` 进行分组,然后对于每个分组内的 `Id` 列进行处理,将同一分组内的多个 `Id` 以逗号分隔的形式连接起来,形成一个字符串。最后将得到的字符串转化为列表,并将其赋值给新的 `Id` 列。换句话说,这段代码是将同一患者的多个 `Id` 合并为一个列表,并将其保存在新的数据框 `new_careplans_df1` 中的 `Id` 列中。
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