问题描述
我正在尝试使用下拉小部件值来过滤 Pandas 中的数据框。它最初会使用第一个值构建一个数据框，但如果我选择不同的值，它不会触发更改。我也想选择几个团队，所以如果有人觉得好心帮助我实现它。我使用 .value 返回 ddleague 函数，也许它会给我第一个选择，我尝试了不同的方法，但它似乎是我迄今为止最接近的方法。
在此先感谢您的帮助。
def on_changeLeague(change):
if change['type'] == 'change' and change['name'] == 'value':
return change['new']
def ddleague():
league1 = ['Barclays Premier League','English League Championship','french Ligue 1','french Ligue 2','Spanish Primera Division','Spanish Segunda Division','Italy Serie A','Italy Serie B','German Bundesliga','German 2. Bundesliga','UEFA Champions League','UEFA Europa League','Brasileiro Série A','Russian Premier Liga','Austrian T-Mobile Bundesliga','Swiss Raiffeisen Super League','Danish SAS-Ligaen','Belgian Jupiler League' ]
wselect = widgets.Dropdown(options=league1,value=league1[0],description='Select league')
wselect.observe(on_changeLeague)
display(wselect)
return wselect.value
def DFmerged1():
firstdf = pd.read_csv('spi_matches.csv',delimiter=',',index_col=0)
a,b,c,d,e,f = 'E0.csv','E0(0).csv','E0(1).csv','E0(2).csv','E0(3).csv','E0(4).csv'
colIT = ['date','league','team1','team2','score1','score2','spi1','spi2','importance1','importance2']
df = firstdf[colIT]
df = df.reset_index()
df.columns = ['season','Date','HomeTeam','AwayTeam','GoalsHome','GoalsAway','importance2']
#league
lg = ddleague()
df = df[(df['league'] == lg) & (df['GoalsHome'] >= 0)]
在用于它的函数之上，DFmerged1函数只有它的初始部分，即它的相关部分。
解决方法
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