<\/p>\n
Kesalahan yang mungkin Anda temui saat menggunakan pandas adalah:<\/span><\/p>\n Kesalahan ini biasanya terjadi ketika Anda mencoba membuat subset DataFrame berdasarkan beberapa kondisi dan gagal menempatkan tanda kurung di sekitar masing-masing kondisi.<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara memperbaiki kesalahan ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Misalkan kita membuat DataFrame panda berikut:<\/span><\/p>\n Sekarang anggaplah kita mencoba menggunakan fungsi .loc<\/strong> untuk hanya menampilkan baris-baris di mana tim sama dengan “A” dan posisi sama dengan “G”:<\/span><\/p>\n Kami menerima ValueError<\/strong> karena kami tidak menempatkan tanda kurung di sekitar kondisi individual.<\/span><\/p>\n Karena operator &<\/strong> lebih diutamakan daripada operator ==<\/strong> , panda gagal menafsirkan pernyataan ini dalam urutan yang benar.<\/span><\/p>\n Cara termudah untuk memperbaiki kesalahan ini adalah dengan menambahkan tanda kurung di sekitar kondisi individual sebagai berikut:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa kami tidak menerima ValueError<\/strong> apa pun dan kami berhasil membuat subset DataFrame.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara memperbaiki kesalahan umum lainnya dengan Python:<\/span><\/p>\n Cara Memperbaiki: Kolom tumpang tindih tetapi tidak ada akhiran yang ditentukan<\/a> Kesalahan yang mungkin Anda temui saat menggunakan pandas adalah: TypeError : cannot compare a dtyped [object] array with a scalar of type [bool] Kesalahan ini biasanya terjadi ketika Anda mencoba membuat subset DataFrame berdasarkan beberapa kondisi dan gagal menempatkan tanda kurung di sekitar masing-masing kondisi. Contoh berikut menunjukkan cara memperbaiki kesalahan ini dalam praktiknya. Bagaimana […]<\/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 TypeError<\/span> : cannot compare a dtyped [object] array with a scalar of type [bool]\n<\/strong><\/pre>\n Bagaimana cara mereproduksi kesalahan tersebut<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'F', 'C'],\n ' points<\/span> ': [21, 30, 26, 29, 14, 29, 22, 16]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position points\n0 AG 21\n1 AG 30\n2 AF26\n3AC 29\n4 BG 14\n5 BF 29\n6 BF 22\n7 BC 16\n<\/strong><\/pre>\n #attempt to only show rows where team='A' and position='G'\n<\/span>df. loc<\/span> [df. team<\/span> == ' A<\/span> ' & df. position<\/span> == ' G<\/span> ']\n\nTypeError<\/span> : cannot compare a dtyped [object] array with a scalar of type [bool]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Bagaimana cara memperbaiki kesalahan tersebut<\/strong><\/span><\/h3>\n
#only show rows where team='A' and position='G'<\/span>\ndf. loc<\/span> [(df. team<\/span> == ' A<\/span> ') & (df. position<\/span> == ' G<\/span> ')]\n\n\tteam position points\n0 A G 21\n1 A G 30\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n
Cara Memperbaiki: Anda mencoba menggabungkan objek dan kolom int64<\/a>
Cara Memperbaiki: Tidak dapat menentukan baris dengan kolom yang tidak cocok<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"