df4=df3[df3['StockCode']=='85123A','22423','85099B','84879','47566']哪里不对
时间: 2023-08-20 16:44:36 浏览: 36
这里不对的是在df3['StockCode']=='85123A','22423','85099B','84879','47566'中,应该使用.isin()方法来检查df3['StockCode']是否包含这些值。正确的写法应该是:df4 = df3[df3['StockCode'].isin(['85123A','22423','85099B','84879','47566'])]。
相关问题
merged = pd.merge(df3, df4, on
如果你想使用 `pd.merge` 函数将两个 DataFrame 按照某个列进行合并,可以按照以下方式完成:
```python
merged = pd.merge(df3, df4, on='C')
```
其中,`df3` 和 `df4` 分别表示要合并的两个 DataFrame,`on='C'` 表示按照列名为 `C` 的列进行合并。如果你想按照多个列进行合并,可以传入一个列名的列表,例如:
```python
merged = pd.merge(df3, df4, on=['C', 'D'])
```
表示按照列名为 `C` 和 `D` 的列进行合并。
需要注意的是,在合并时,默认情况下会将两个 DataFrame 中所有列名相同的列都合并起来。如果出现了列名冲突,可以通过指定 `suffixes` 参数来避免冲突。例如:
```python
merged = pd.merge(df3, df4, on='C', suffixes=('_left', '_right'))
```
表示将左侧 DataFrame 中的列名加上后缀 `_left`,右侧 DataFrame 中的列名加上后缀 `_right`,避免列名冲突。
df3 = df[df['height']>160] df4 = df3[df3['height']<170] df5 = df4[df4['gender']==1] df5.shape[0]
根据代码,这段程序的作用是从一个数据框中选择出身高在160cm到170cm之间且性别为1的样本,并输出符合条件的样本数量。其中,df是原始数据框,df3是选择出身高大于160cm的数据框,df4是在df3的基础上选择出身高小于170cm的数据框,df5是在df4的基础上选择出性别为1的数据框。最后,使用df5.shape[0]输出符合条件的样本数量。