Hallo, bin noch Anfänger in python, vielleicht sieht ein Profi mit einem Blick, wo mein Fehler liegt Bsp. x1 = df.loc[df.A == '7', 'Z1'] #print(x1) # okay, z.Bsp. 99 x2 = 120 x3 = 3 x4 = df.loc[df.A == '8', 'Z1'] #print(x4) # okay, z.Bsp. 77 d1 = x2 - x1 # okay 21 d2 = x4 - x3 # okay 74 aber: d3 = d2 - d1 # ---> NaN oder d4 = (x2 - x1 + x4 - x3) # ---> NaN ich hab schon einige "Klimmzüge" gemacht, bin aber bisher an dieser vermeintlichen Banalität gescheitert Vielen Dank im Voraus Frank
On 2021-02-11 12:35, eilfh wrote:
bin noch Anfänger in python, vielleicht sieht ein Profi mit einem Blick, wo mein Fehler liegt
Bsp.
x1 = df.loc[df.A == '7', 'Z1'] #print(x1) # okay, z.Bsp. 99 x2 = 120 x3 = 3 x4 = df.loc[df.A == '8', 'Z1'] #print(x4) # okay, z.Bsp. 77
d1 = x2 - x1 # okay 21 d2 = x4 - x3 # okay 74
aber: d3 = d2 - d1 # ---> NaN oder d4 = (x2 - x1 + x4 - x3) # ---> NaN
Aus der Verwendung von `df.loc` schließe ich, dass es um ein pandas DataFrame geht. Wenn ich mit In [28]: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) In [29]: df Out[29]: A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 In [30]: df.loc[df.A == 1, 'B'] Out[30]: 0 4 Name: B, dtype: int64 einen Zugriff ähnlich wie in deinem Beispiel eingebe, bekomme ich keinen Skalar, sondern ein `pandas.Series`- Objekt. Ich _vermute_ daher, dass du das Beispiel zu sehr vereinfacht hast bzw. in deiner Mail etwas steht, was sich nicht mit der tatsächlichen Abfolge der Befehle deckt. Dass du NaNs bekommst, obwohl an derselben Stelle mutmaßlich andere Werte stehen sollten, weckt bei mir den Eindruck, dass du Slices hast, die dieselben Speicherstellen referenzieren, wie sie im ursprünglichen DataFrame stehen und dass du das DataFrame verändert hast und danach wieder auf deine Slices guckst, die auf die neuen Werte im DataFrame verweisen. Diese Assoziation deckt sich aber nicht mit deinem Beispiel. Ich glaube, das beste ist, wenn du eine Python-Datei mit einem minimalen Beispiel erzeugst, das bei Ausführung der Datei die mutmaßlich falsche Ausgabe zeigt. Wenn du die Befehle dagegen in einem Jupyter Notebook ausführst, musst du sehr aufpassen, weil der Zustand des Notebooks von der Folge deiner ausgeführten Befehle abhängt, nicht von der Reihenfolge der Zellen im Notebook. So gesehen, also keine Lösung deines Problems, aber vielleicht ein paar nützliche Hinweise zu dessen Ergründung. :-) Es würde mich interessieren, ob es weiterhilft. Viele Grüße Stefan
Am Donnerstag, 11. Februar 2021, 13:19:56 CET schrieb Stefan Schwarzer: Hallo, Stefan vielen Dank für Deine schnelle Antwort Vorhanden sind (neben Anfängerwissen über python, pandas & co.) eine (Excel-)Tabelle mit Zählerständen zu konkreten Terminen, die ich in ein pandas-Dataframe eingelesen habe. Mit df...shift(1) kann ich die Differenzen zwischen Zählerablesungen bestimmen. Gelegentlich wird auch ein Zähler ausgetauscht. x1 sei die letzte Ablesung vor dem Tausch x2, x3 seien Ausbau- bzw. Einbauzählerstand x4 erste Ablesung nach dem Tausch (x5 sei die (Zeit-)Differenz zischen den beiden routinemäßigen Ablesungen.) Der neu zu berechnende Verbrauch wäre dann v = (x2 - x1 + x4 - x3) / x5
bekomme ich keinen Skalar, sondern ein `pandas.Series`- Objekt.
Du hast recht, das war ein entscheidender Hinweis!
statt:
x1 = df.loc[df.Datum == '1993-09-09', 'Spalte_7']
---> 55 490
besser:
x1 = df.at[55, 'Spalte_7']
---> 490 (der gesuchte Skalar)
aber woher/womit erfahre ich die "rowid" 55 ?
(... .ix is deprecated. ....)
D.h. die "Zeile" mit dem Datum == '1993-09-09'
aa = df.iloc["1993-09-09"]
TypeError: cannot do positional indexing on
On 11/02/2021 18:29, eilfh wrote:
Am Donnerstag, 11. Februar 2021, 13:19:56 CET schrieb Stefan Schwarzer: Hallo, Stefan
vielen Dank für Deine schnelle Antwort
Vorhanden sind (neben Anfängerwissen über python, pandas & co.)
eine (Excel-)Tabelle mit Zählerständen zu konkreten Terminen, die ich in ein pandas-Dataframe eingelesen habe.
Mit df...shift(1) kann ich die Differenzen zwischen Zählerablesungen bestimmen.
Gelegentlich wird auch ein Zähler ausgetauscht.
x1 sei die letzte Ablesung vor dem Tausch x2, x3 seien Ausbau- bzw. Einbauzählerstand x4 erste Ablesung nach dem Tausch (x5 sei die (Zeit-)Differenz zischen den beiden routinemäßigen Ablesungen.)
Der neu zu berechnende Verbrauch wäre dann
v = (x2 - x1 + x4 - x3) / x5
bekomme ich keinen Skalar, sondern ein `pandas.Series`- Objekt.
Du hast recht, das war ein entscheidender Hinweis!
statt: x1 = df.loc[df.Datum == '1993-09-09', 'Spalte_7'] ---> 55 490
besser: x1 = df.at[55, 'Spalte_7'] ---> 490 (der gesuchte Skalar)
aber woher/womit erfahre ich die "rowid" 55 ?
Brauchst Du denn die Zeile? Eine Series mit genau einem Wert
x 0 4 Name: B, dtype: int64 type(x)
kannst Du einfach entpacken
[y] = x y 4 type(y)
oder wenn du weißt, dass Du z. B. eine Fließkommazahl erwartest, direkt konvertieren:
float(x) 4.0
Am Donnerstag, 11. Februar 2021, 18:48:23 CET schrieb Peter Otten: Hallo, Peter danke für Deine Antwort. Das war das fehlende Puzzle in meinem Programm
x
0 4 Name: B, dtype: int64
type(x)
kannst Du einfach entpacken
[y] = x y
4
um ehrlich zu sein, ich versteh's zwar nicht, aber es läuft und erfüllte genau den Zweck Danke Frank
On 2021-02-12 15:29, eilfh wrote:
Am Donnerstag, 11. Februar 2021, 18:48:23 CET schrieb Peter Otten: Hallo, Peter
danke für Deine Antwort.
Das war das fehlende Puzzle in meinem Programm
x
0 4 Name: B, dtype: int64
type(x)
kannst Du einfach entpacken
[y] = x y
4
um ehrlich zu sein, ich versteh's zwar nicht, aber es läuft und erfüllte genau den Zweck
Falls du `[y] = x` meinst, kann ich mir vorstellen, dass das komisch aussieht. Das ist sogenanntes implizites "Tuple unpacking", hier vielleicht eher "List unpacking". Du kannst das auch als `y = x[0]` schreiben; ich denke, das ist klarer. Die Schreibweise `[y] = x` hat allerdings wiederum den Vorteil, dass du eine Exception bekommst, wenn `x` mehr als ein zu "entpackendes" Element enthält, obwohl du das in deinem Code nicht erwartest. Viele Grüße Stefan
Am Freitag, 12. Februar 2021, 16:07:48 CET schrieb Stefan Schwarzer: vielen Dank für Deine Erklärung MfG Frank
On 12/02/2021 16:07, Stefan Schwarzer wrote:
On 2021-02-12 15:29, eilfh wrote:
Am Donnerstag, 11. Februar 2021, 18:48:23 CET schrieb Peter Otten: Hallo, Peter
danke für Deine Antwort.
Das war das fehlende Puzzle in meinem Programm
x
0 4 Name: B, dtype: int64
type(x)
kannst Du einfach entpacken
[y] = x y
4
um ehrlich zu sein, ich versteh's zwar nicht, aber es läuft und erfüllte genau den Zweck
Falls du `[y] = x` meinst, kann ich mir vorstellen, dass das komisch aussieht. Das ist sogenanntes implizites "Tuple unpacking", hier vielleicht eher "List unpacking". Du kannst das auch als `y = x[0]` schreiben; ich denke, das ist klarer.
Wenn x vom Typ tuple oder list ist, gerne; aber pandas ist ziemlich komplex und hält immer eine Überraschung bereit:
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) ser = df.loc[df.A == 1, "B"] ser[0] 4
Scheint zu funktionieren, ist aber Zufall:
ser = df.loc[df.A == 2, "B"] ser[0] Traceback (most recent call last): [...] KeyError: 0
Mit Unpacking:
[y] = ser y 5
D. h. eine Series verhält sich beim Iterieren wie eine Liste, beim Lookup wie ein dict.
Am Freitag, 12. Februar 2021, 17:30:04 CET schrieb Peter Otten: Hallo, Peter hm, ich stau'n nur bauklötzer da muss ich noch einiges dazu lernen und damit experimentieren Danke Frank
_______________________________________________ python-de maillist - python-de@python.org https://mail.python.org/mailman/listinfo/python-de
Am 12.02.21 um 17:30 schrieb Peter Otten:
On 12/02/2021 16:07, Stefan Schwarzer wrote:
On 2021-02-12 15:29, eilfh wrote:
Am Donnerstag, 11. Februar 2021, 18:48:23 CET schrieb Peter Otten: Hallo, Peter
danke für Deine Antwort.
Das war das fehlende Puzzle in meinem Programm
>>> x
0 4 Name: B, dtype: int64
>>> type(x)
kannst Du einfach entpacken
>>> [y] = x >>> y
4
um ehrlich zu sein, ich versteh's zwar nicht, aber es läuft und erfüllte genau den Zweck
Falls du `[y] = x` meinst, kann ich mir vorstellen, dass das komisch aussieht. Das ist sogenanntes implizites "Tuple unpacking", hier vielleicht eher "List unpacking". Du kannst das auch als `y = x[0]` schreiben; ich denke, das ist klarer.
Wenn x vom Typ tuple oder list ist, gerne; aber pandas ist ziemlich komplex und hält immer eine Überraschung bereit:
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) ser = df.loc[df.A == 1, "B"] ser[0] 4
Scheint zu funktionieren, ist aber Zufall:
ser = df.loc[df.A == 2, "B"] ser[0] Traceback (most recent call last): [...] KeyError: 0
Wenn du das erste Element möchtest solltest du den Zugriff "position based" [1] machen:
ser.iloc[0] 5
Dagegen ist:
ser[0]
"label based" und entspricht:
ser.loc[0]
Außerdem kann man nach `loc` und `iloc` besser googeln als nach `[y] = ser`. ;) [1] https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/indexing.html#different-choices-fo...
Mit Unpacking:
[y] = ser y 5
D. h. eine Series verhält sich beim Iterieren wie eine Liste, beim Lookup wie ein dict.
_______________________________________________ python-de maillist - python-de@python.org https://mail.python.org/mailman/listinfo/python-de
Am Freitag, 12. Februar 2021, 21:32:46 CET schrieb Mike Müller: Hallo, Maik,
Wenn du das erste Element möchtest solltest du den Zugriff "position based" [1] machen:
ser.iloc[0]
5
Gut zu wissen das erste Element ist in dem Fall die Rowid, das zweite Element der Zählerstand Geniest das schöne Wetter zum Restsonntag und danke für die Info Frank
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Mike Müller -
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Stefan Schwarzer