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一、pandas对整列赋值

这个比较正常,一般直接赋值就可以:

x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None],
      'B': ['4', '5', '6', '7', None]})
x['A'] = ['10', '11', '12', '13', '14']

详解pandas赋值失败问题解决

二、pandas对非整列赋值

1、用单个值赋值

x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None],
      'B': ['4', '5', '6', '7', None]})
index = x['A'].isna()
x[index]['A'] = 100

详解pandas赋值失败问题解决

是不是很奇怪,没有赋值成功!!

2、用多个值赋值

x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None],
      'B': ['4', '5', '6', '7', None]})
index = x['A'].isna()
x[index] = [100, 200]

详解pandas赋值失败问题解决

报错了!!提示说,要用.loc赋值,那我们试一下。

3、.loc赋值

x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None],
      'B': ['4', '5', '6', '7', None]})
index = x['A'].isna()
x.loc[index, ['A']] = [100, 200]

详解pandas赋值失败问题解决

报错,这是因为shape原因。

x.loc[index, ['A']] = [['100'], ['200']]

详解pandas赋值失败问题解决

三、用数据的另外一列赋值

1、错误方式

x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '', ''],
        'B': ['4', '5', '6', '7', '']})
index = x['A'].isna()
x.loc[index, ['A']] = x.loc[index, ['B']] 

详解pandas赋值失败问题解决

正确方式

x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '', ''],
        'B': ['4', '5', '6', '7', '']})
index = x['A'].isna()
x.loc[index, ['A']] = x.loc[index, ['B']].copy().values.tolist()

详解pandas赋值失败问题解决

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。