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我创建了一个 2 行 5 列的 2d numpy 数组。

我还创建了一个包含两列的数据col1框col2

我将 pandasisin函数与col1and一起使用col2来创建一个布尔值列表，如下所示：

输出

现在我想使用这些布尔值对我之前创建的二维数组进行切片，我可以对单行执行此操作，但现在一次对整个二维数组进行切片：

输出：

但是当我做这样的事情时：

但这给出了错误：

有没有办法做到这一点？

我有一个数据框：

我想删除该国家/地区的所有 ID == usa

期望的输出：

在给定此示例数据框的情况下，如何计算列中每个值在列substring中出现的频率string并将结果附加为新列：

这里是我希望输出的样子：

我有以下两个数据框 df1 和 df2

和

我的预期输出是

我想根据公共列值删除行。我的尝试： df1.isin(df2) 这给了我布尔结果。另一件事，我尝试 df3 = pd.merge(df1, df2, on = ['final', 'raw'], how = 'inner')让我们获得df1and的所有常用列df3。

在 excel 表中，我想比较 2 列。列名，如 file_1 和 file_2。通过使用这 2 个列，希望通过使用 excel 公式 [countifs] 创建另一个列，例如“diff”。万一，如果 file_1 和 file_2 列记录匹配，则 diff 列中应为 0（零），否则应为 1。但是，我不是例外结果。可以请帮助任何人。

这是我的输入：

输出数据框：

示例代码：

假设您有两个长度相等的列表，由 int 列表组成。

您想将 y_pred 的每个列表与 y_hat 中的等效（相同索引）列表进行比较，如果 y_pred 的第 i 个元素在 y_hat 中，则返回一个 bool 列表：

你不能使用 np.isin()，因为它会返回：

是否有一个矢量化的 .isin() 函数来避免 for 循环？

我正在尝试使用 numpy 的函数 isin 返回给定查询的掩码。例如，假设我想在下面的 numpy 数组中获取元素 2.1 的掩码：

我正在使用参数查询它np.isin(a, "2.1")，但这会返回另一个 2D 数组而不是 1D 掩码：

我期待它会返回类似的东西：

我应该怎么做才能修复这个查询？

我想弄清楚它btc_date的价值在于gold['Name']

这是我的数据。

我想有选择地将列值更改为 np.nan。

我有一列有很多零 (0) 值。

我正在获取总数子集的行索引。

我将索引放入变量（s0）中。

然后，我使用它为索引在 s0 中的行将列值设置为 np.nan。

它运行，但它正在将每一行（即整列）更改为 np.nan。

这是我的代码：