Question

我试图基本查看一列，如果该列具有唯一值，则输入1，但如果不是，则只输入NaN，我的数据框如下所示：

    Street             Number
0   1312 Oak Avenue     1
1   14212 central Ave   2
2   981 franklin way    1

我用来将数字1放在唯一值旁边的代码如下：

df.loc[(df['Street'].unique()), 'Unique'] = '1'

然而，当我运行这个时，我得到这个错误KeyError：“不在索引中”我不知道为什么。我尝试在Number列上运行它，我得到了我想要的结果：

    Street            Number    Unique
0   1312 Oak Avenue     1         NaN
1   14212 central Ave   2          1
2   981 franklin way    1          1

所以我的列指定了哪些是唯一的，它被称为Unique，它将一个由唯一的行和NaN由一个重复的行放置。因此，在这种情况下，我有2个，它注意到并且制作了第一个NaN，第二个它提供了1，因为它们只有1个，所以它为我们提供了1，因为它是唯一的。我只是不知道为什么我在街道栏中收到了这个错误。

Answer 1

那并没有真正产生你想要的结果。 df['Number'].unique()，array([1, 2], dtype=int64)的输出恰好位于索引中。如果Number改为[3, 4, 3]，那么您在该列上会遇到同样的问题。

对于您正在寻找的内容，选择不在duplicated的位置或删除重复项后您离开的位置可能会比unique更好：

df.loc[~(df['Number'].duplicated()), 'Unique'] = 1
df
Out[51]: 
              Street  Number Unique
0    1312 Oak Avenue       1    1.0
1  14212 central Ave       2    1.0
2   981 franklin way       1    NaN


df.loc[df['Number'].drop_duplicates(), 'Unique'] = 1
df
Out[63]: 
              Street  Number  Unique
0    1312 Oak Avenue       1     NaN
1  14212 central Ave       2     1.0
2   981 franklin way       1     1.0

独特的价值观python

1 个答案: