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使用df.query查找True和False值

scikit-learn pandas python

mhooper · 技术社区 · 3 年前

我已经用一致的列连接了两个数据帧。其中一列题为 isForecast 其中,顶部数据帧的值为False,数据帧为True(我正在向实际数据添加预测)。从这一点开始,我将数据进行了sklearn回归,这是有效的,但当我试图打开预测时,我得到了一个错误。

allData = pd.concat([actuals, forecast])
allData = adjustment(allData,periodLength) #### this is a seperate function but the 'isForecast'column remains consistent.

forecastOutput = allData.query('isForecast').copy() ## error here

我犯的错误没有道理。我的索引是一个标题为“datetime”的列,没有被引用。

[Index]中没有任何[Index]([False,False,False,False,False,False,False,\n…\n True,True,True、True、True,True],\n dtype='object',name='datetime',length=91968)]

任何建议或意见

1 回复 | 直到 3 年前

jezrael 3 年前

对于我来说,使用您的解决方案,替代方案是通过比较 True :

allData = pd.DataFrame({'isForecast':[True, False, True]})

forecastOutput = allData.query('isForecast').copy()
print(forecastOutput)
   isForecast
0        True
2        True

forecastOutput = allData.query('isForecast == True').copy()
print(forecastOutput)
   isForecast
0        True
2        True

或布尔索引:

forecastOutput = allData[allData['isForecast']]
print(forecastOutput)
   isForecast
0        True
2        True

如果值不是布尔值:

allData = pd.DataFrame({'isForecast':['True', 'False', 'True']})

forecastOutput = allData.query('isForecast == "True"').copy()
print(forecastOutput)
  isForecast
0       True
2       True

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