<\/p>\n
Kesalahan yang mungkin Anda temui saat menggunakan pandas adalah:<\/span><\/p>\n Kesalahan ini terjadi ketika Anda mencoba membandingkan dua panda DataFrames dan label indeks atau label kolom tidak cocok dengan sempurna.<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara memperbaiki kesalahan ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Mari kita asumsikan kita memiliki dua panda DataFrames berikut:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa label kolom cocok, namun label indeks tidak.<\/span><\/p>\n Jika kami mencoba membandingkan kedua DataFrame, kami akan menerima kesalahan:<\/span><\/p>\n Ada beberapa metode yang dapat kita gunakan untuk mengatasi kesalahan ini.<\/span><\/span><\/p>\n Metode 1: Bandingkan DataFrames (termasuk label indeks)<\/strong><\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk membandingkan kedua DataFrame untuk melihat apakah keduanya cocok (termasuk label indeks):<\/span><\/p>\n Ini memberitahu kita bahwa kedua DataFrame tidak cocok secara sempurna (termasuk label indeks).<\/span><\/p>\n Metode 2: Bandingkan DataFrames (Abaikan Label Indeks)<\/strong><\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk membandingkan dua DataFrame untuk melihat apakah keduanya cocok, sambil mengabaikan label indeks:<\/span><\/p>\n Ini memberitahu kita bahwa kedua DataFrame sangat cocok (mengabaikan label indeks).<\/span><\/p>\n Metode 3: Bandingkan DataFrames baris demi baris<\/strong><\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk membandingkan dua DataFrames baris demi baris untuk melihat nilai baris mana yang cocok:<\/span><\/p>\n Ini memungkinkan kita melihat nilai mana yang cocok di setiap baris.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara memperbaiki kesalahan umum lainnya dengan Python:<\/span><\/p>\n Cara Memperbaiki KeyError di Pandas<\/a> Kesalahan yang mungkin Anda temui saat menggunakan pandas adalah: ValueError : Can only compare identically-labeled DataFrame objects Kesalahan ini terjadi ketika Anda mencoba membandingkan dua panda DataFrames dan label indeks atau label kolom tidak cocok dengan sempurna. Contoh berikut menunjukkan cara memperbaiki kesalahan ini dalam praktiknya. Bagaimana cara mereproduksi kesalahan tersebut Mari kita asumsikan kita […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : Can only compare identically-labeled DataFrame objects\n<\/strong><\/pre>\n Bagaimana cara mereproduksi kesalahan tersebut<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define DataFrames\ndf1 = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 13, 12]})\n\ndf2 = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 13, 12]},\n index=[3, 2, 1, 0])\n\n#view DataFrames\n<\/span>print<\/span> (df1)\n\n assist points\n0 25 5\n1 12 7\n2 15 13\n3 14 12\n\nprint<\/span> (df2)\n\n assist points\n3 25 5\n2 12 7\n1 15 13\n0 14 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #attempt to compare the DataFrames\ndf1 = df2\n\nValueError<\/span> : Can only compare identically-labeled DataFrame objects\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Bagaimana cara memperbaiki kesalahan tersebut<\/strong><\/span><\/h3>\n
df1. equals<\/span> (df2)\n\nFalse<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n df1. reset_index<\/span> (drop= True<\/span> ). equals<\/span> ( df2.reset_index<\/span> (drop= True<\/span> ))\n<\/span>\nTrue<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n df1. reset_index<\/span> (drop= True<\/span> ) == df2. reset_index<\/span> (drop= True<\/span> )<\/span>\n\n assist points\n0 True<\/span> True\n1 True<\/span> True\n2 True<\/span> True\n3 True<\/span> True<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n
Cara Memperbaiki: ValueError: Tidak dapat mengubah float NaN menjadi int<\/a>
Cara Memperbaiki: ValueError: Operan tidak dapat disiarkan dengan bentuk<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"