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How to check if a value in one dataframe is present in keys in the other dataframe

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问题 I have two dataframes: df_1: Letters Boolean a Nan b Nan c Nan df_2: a b d 2.7 1.2 3.6 1 2 3 How do I check if df_1['letters'] is present in df_2.keys(). If it is present, I want boolean to take the value 'x': Something like: Letters Boolean a x b x c Nan I tried using this code: for x in df_1['letters']: if x in df_2.keys(): df_1['Boolean']='x' 回答1: Use numpy.where with isin: df1['Boolean'] = np.where(df1['Letters'].isin(df2.columns), 'x', np.nan) 回答2: You need : df1['Boolean']=df1.Letters

自己动手写一个印钞机第六章

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作者：阿布🐶 未经本人允许禁止转载 ipython notebook git版本目录章节地址：自己动手写一个印钞机第一章自己动手写一个印钞机第二章自己动手写一个印钞机第三章自己动手写一个印钞机第四章自己动手写一个印钞机第五章自己动手写一个印钞机第六章自己动手写一个印钞机第七章简书目录章节地址：自己动手写一个印钞机第一章自己动手写一个印钞机第二章自己动手写一个印钞机第三章自己动手写一个印钞机第四章自己动手写一个印钞机第五章自己动手写一个印钞机第六章自己动手写一个印钞机第七章自己动手写一个印钞机附录章股票量化专题地址，请关注，谢谢！非均衡胜负收益带来的必然非均衡胜负比例，目标由因子的能力解决一部分，模式识别提升关键的一部分上一章构造了 3个主裁和一个辅助裁判，这一章开始构建边裁及裁判的最优参数选择 fn = ZEnv.g_project_root + '/data/cache/orders_pd_ump_hit_predict_abu' key = 'orders_pd_ump_hit_predict_abu' orders_pd_ump = ZCommonUtil.load_hdf5(fn, key) orders_pd_ump.shape # out (47374, 39) UmpEdge 边裁 import

自己动手写一个印钞机第三章

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作者：阿布🐶 未经本人允许禁止转载 ipython notebook git版本目录章节地址：自己动手写一个印钞机第一章自己动手写一个印钞机第二章自己动手写一个印钞机第三章自己动手写一个印钞机第四章自己动手写一个印钞机第五章自己动手写一个印钞机第六章自己动手写一个印钞机第七章简书目录章节地址：自己动手写一个印钞机第一章自己动手写一个印钞机第二章自己动手写一个印钞机第三章自己动手写一个印钞机第四章自己动手写一个印钞机第五章自己动手写一个印钞机第六章自己动手写一个印钞机第七章自己动手写一个印钞机附录章股票量化专题地址，请关注，谢谢！非均衡胜负收益带来的必然非均衡胜负比例，目标由因子的能力解决一部分，模式识别提升关键的一部分上一章使用机器学习的方法，想要提取特征，指导交易，提高胜率，但是发现，除了最后那种把交易结果分成100份的方式外，其它机器学习方法基本都是瞎猜，是不是使用深度学习就能解决问题呢？本章主要通过使用卷积神经网络模型alex_net, 与google_lenet对stock进行模式识别加载缓存交易数据 # 从之前跑的结果hdf5中加载缓存 from MlFiterDegPd import MlFiterDegPdClass orders_pd_train_snap = ZCommonUtil.load

自己动手写一个印钞机第二章

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作者：阿布🐶 未经本人允许禁止转载 ipython notebook git版本目录章节地址：自己动手写一个印钞机第一章自己动手写一个印钞机第二章自己动手写一个印钞机第三章自己动手写一个印钞机第四章自己动手写一个印钞机第五章自己动手写一个印钞机第六章自己动手写一个印钞机第七章简书目录章节地址：自己动手写一个印钞机第一章自己动手写一个印钞机第二章自己动手写一个印钞机第三章自己动手写一个印钞机第四章自己动手写一个印钞机第五章自己动手写一个印钞机第六章自己动手写一个印钞机第七章自己动手写一个印钞机附录章股票量化专题地址，请关注，谢谢！非均衡胜负收益带来的必然非均衡胜负比例，目标由因子的能力解决一部分，模式识别提升关键的一部分本章开始说文章的核心了，模式识别提升关键的一部分本章的内容主要是通过机器学习如svm，随机森林等对stock模式识别的初步探索，俗称罪恶的第一步，但还是要坚定的卖出，毕竟目标是印钞机下面运行因子对多年数据进行回测，模式识别中基本的需求就是生成训练集数据与测试集数据，对训练集的数据抽取特质，总结规律，在测试集上指导交易，与没有指导交易的测试集进行比对，查看效果。 BuyGoldenFactor.g_enable_filter_ml = True # 回测因子的历史且结果集加入机器学习需要的数据

Merge values of a dataframe where other columns match

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问题 I have a dataframe storing a date, car_brand, color and a city: date car_brand color city "2020-01-01" porsche red paris "2020-01-02" prosche red paris "2020-01-03" porsche red london "2020-01-04" porsche red paris "2020-01-05" porsche red london "2020-01-01" audi blue munich "2020-01-02" audi red munich "2020-01-03" audi red london "2020-01-04" audi red london "2020-01-05" audi red london I now want to create from that a dataframe in the following way: Merge rows together where for

Normalizing json list as values

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问题 I have a problem to normalize a json, I can't find a solution in all the documentation I found. my json: {'id': 790005, 'company_id': 700025, 'owner_id': {'id': 11300075, 'name': '*** Alves', 'email': '*****.alves@***rs.com.br', 'has_pic': 0, 'pic_hash': None, 'active_flag': True, 'value': 100075}, 'org_id': None, 'name': 'V****or - 37****376 - Jo****ctor', 'first_name': 'Vi****r', 'last_name': '37****76 - - Jo****or', 'open_deals_count': 0, 'related_open_deals_count': 0, 'closed_deals_count'

How can I keep the rows of a pandas data frame that match a particular condition using value_counts() on multiple columns

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问题 I would like to get rid of those rows where a particular value occurs only once in a column, considering 3 columns. That is, for feature: text: if value_counts() == 1, then eliminate those rows, or just keep when value_counts() > 1 next_word: if value_counts() == 1, then eliminate those rows, or just keep when value_counts() > 1. In this case, just work with the already processed (just kept the rows that the column 'text' contains values showing up more than once) previous_word: if value

How can I keep the rows of a pandas data frame that match a particular condition using value_counts() on multiple columns

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Converting a Datetime column to a DatetimeIndex in pandas

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问题 There are so many questions that revolve around converting dates to a datetimeindex. I personally need a datetimeindex to work with the Calmap package that requires the datetimeindex. After following many stackoverflow guides, I haven't been able to change my date fields to a datetimeindex. Here are the following steps I took. import numpy as np import pandas as pd ##I also attempted to add parse_dates=["Date'] and Index["Date"] to the pd.read_csv() main_data = pd.read_csv('newoutput2.csv',

Converting a Datetime column to a DatetimeIndex in pandas

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