pandas表格中如果”Label_new“列的数字为13的时候，后面得到的权重为1/249,代码得出

如果你想要在Pandas DataFrame中，当`Label_new`列的值等于13时，对应单元格的权重设置为1除以249，你可以使用`loc`或`query`方法来定位到特定的行，然后直接赋值。以下是相应的代码片段：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame叫做df
df = ...  # 请提供实际的DataFrame数据

# 假设exm是另一个包含Label_new列的DataFrame
exm = ...  # 也请提供实际的DataFrame数据

# 定义权重函数，对于Label_new为13的情况
def get_weight(label):
    if label == 13:
        return 1 / 249
    else:
        return None  # 或者你可以返回默认值或其他处理方式

# 应用该函数到exm的Label_new列
exm['weight'] = exm['Label_new'].apply(get_weight)

# 更新后的exm DataFrame
exm

这将会在`exm` DataFrame中新增一个名为`weight`的列，其值为`Label_new`等于13时为1/249，其他值保持不变。

相关问题

在pandas数据表中，统计出”Label_new“列每一种数据有多少，得出每一行数据的权重（计算方式：1/Label_new中这类数据的个数）

在 pandas 数据表中，你可以使用 `value_counts()` 函数来统计 "Label_new" 列中每种数据出现的次数，然后根据这个计数来计算权重。这里是一个简单的步骤：

1. 首先，使用 `value_counts()` 获取 "Label_new" 列中各独特值及其对应的频次。

counts = df["Label_new"].value_counts()

2. 创建一个新的 Series 对象，存储每个 Label 的权重（即 1 除以频次）。

weights = counts / counts.sum()

3. 将权重应用到原始 DataFrame 的每一行上，假设你有一个名为 'row_weights' 的新列，可以这样操作：

df['row_weights'] = weights[df['Label_new']]

现在，DataFrame 中的 'row_weights' 列将包含每个 'Label_new' 值对应的权重，权重是该值在整个 'Label_new' 列中频率的倒数。

在pandas数据表中，统计出”Label_new“列每一种数据有多少，然后计算出每一行数据的权重（不需要加载到pandas数据表中）（计算方式：1/Label_new中这类数据的个数）

在Pandas中，你可以使用`value_counts()`函数来统计"Label_new"列中每个独特值的数量，然后对每个值对应的权重进行计算。以下是步骤：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，其中包含"Label_new"列
label_counts = df["Label_new"].value_counts()  # 统计每个标签的数量

# 创建一个新的Series，其中索引是Label_new的值，值是对应的频率（1/频数）
weights = 1 / label_counts

# 对于每一行数据，如果它的Label_new在weights Series中找到，那么该行的权重就是对应值
# 如果某行的Label_new不在weights中，权重可以设置为0或采取其他填充策略，这里假设是0
# weights_in_df = df.apply(lambda row: weights[row['Label_new']] if row['Label_new'] in weights.index else 0)

# 或者如果你有一个完整的索引列表，可以用它来获取权重
weights_index = weights.index.tolist()
weights_in_df = df.apply(lambda row: weights[row['Label_new']] if row['Label_new'] in weights_index else 0)

注意：上述代码中最后一部分假设你知道所有可能的"Label_new"值，并且已经将其转换为Series的索引。如果没有这个信息，你需要先确定所有的类别。