使用numpy.ndenumerate时,将返回以下C连续数组顺序的索引,例如：import numpy as np a = np.array([[11, 12],[21, 22],[31, 32]])for (i,j),v in np.ndenumerate(a):print i, j, v如果a中的顺序是’F’或’C’,则无效,这给出：0 0 11 0 1 12 1 0 21 1 1 22 2 0 31 2 1 32是否有像ndenumerate这样的numpy中的内置迭代器来给出这个(在数组顺序=’F’之后)：0 0 11 1 0 21 2 0 31 0 1 12 1 1 22 2 1 32解决方法:您可以使用np.nditer执...
我在pandas中有一个多索引数据框,其中index是ID和时间戳.我希望能够计算每个ID的时间序列滚动总和,但我似乎无法弄清楚如何在没有循环的情况下完成它.content = io.BytesIO("""IDs timestamp value 0 2010-10-30 1 0 2010-11-30 2 0 2011-11-30 3 1 2000-01-01 300 1 2007-01-01 33 1 2010-01-01 400 2 2000-01-01 11""") df = pd.read_table(content, head...
我正在尝试用Python实现Hierholzers算法,在有向图中找到欧拉循环.您可以在这里找到算法的示例,Hierholzers Algorithm. 就例子而言,我刚刚完成了第五阶段,换句话说,我的算法产生了一个级别列表,其中每个级别代表图形中的一个游览.list_of_levels = [[0,3,2,1,0],[2,6,5,4,2],[6,8,7,9,6]] 要完成此过程,我需要将这些列表组合在一起,方法是将每个级别插入其上一级的适当位置.例如,上面列表的步骤是,第1步list_of_levels = [[0,3,2,1,...
在pandas(master分支或即将推出的0.14)中,如何找到我的dataframe为null的索引？ 当我做：df.isnull()我得到一个与df大小相同的布尔数据帧 如果我做：df.isnull().index我得到了原始df的索引. 我想要的是具有NaN条目的那些行的索引(在某些列或所有列上)解决方法:我会努力做到这一点：In [11]: df = pd.DataFrame([[np.nan, 1], [0, np.nan], [1, 2]])In [12]: df Out[12]:0 1 0 NaN 1 1 0 NaN 2 1 2In [13]: pd.isnull(df...
我试图根据项值返回列名和索引.我有这样的事情： 所以,让我今天尝试返回值为>的所有值的索引和列名称. 0.75.for date, row in df.iterrows():for item in row:if item > .75:print index, row我希望这可以归还“交通和抢劫”.但是,这会返回所有值.我没有在文档,在线或这里找到答案.先感谢您.解决方法:使用稍微不同的数字(没有特殊原因),您可以堆叠到一个系列,然后使用布尔索引：In [11]: df.stack() Out[11]: assault assault ...
给定以下数据数组：d=np.array([10,11,12,13,14]) 和另一个索引数组：i=np.array([0, 2, 3, 6])使用i(d [i])索引d的好方法是什么,以便代替6的索引越界错误,我会得到：np.array([10, 12, 13])解决方法:也许用i [i< d.size]]得到小于d长度的元素： print(d[i[i < d.size]]) [10 12 13]
我正在寻找一种Python魔术方法来打包那种索引列表[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4]在此,每个索引都分组在一个特定的列表中：[[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7], [8, 9], [10], [11, 12, 13]]我已经用列表理解加上一个如下所示的追加循环来完成它,但我觉得有一个Python单行程可以做到这一点.我正在处理有时达到10000项的列表,因此性能很重要.li = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4]result = [[] for _ in xrange(ma...
对于csv文件进行处理一个重要的步骤是为数据添加索引，方便后续的数据操作，这里我们使用pandas库中的read_csv()函数，在读取csv数据的同时可以对其添加行索引和列索引。import pandas as pdobj=pd.read_csv(testdata.csv) print(obj)read_csv()不对属性进行设置的缺省状态下，对于csv文件进行读取操作后，即使原来的数据存在索引，也会自动添加数字的行索引和列索引。obj=pd.read_csv(testdata.csv,header=None,names=range(1,120...
在Numpy中,是否有一种pythonic方法来创建array3,其中自定义范围来自array1和array2而没有循环？迭代范围的直接解决方案有效,但由于我的数组遇到了数百万个项目,我正在寻找更有效的解决方案(也可能是语法糖). 例如,array1 = np.array([10, 65, 200]) array2 = np.array([14, 70, 204]) array3 = np.concatenate([np.arange(array1[i], array2[i]) for i innp.arange(0,len(array1))])print array3结果：[10,11,12,13,65,66,67,68,6...
我有一个数据帧：cost month para prod_code 040201060AAAIAI 43 2016-01-01 0402 040201060AAAIAJ 45 2016-02-01 0402 040201060AAAIAI 46 2016-03-01 0402 040201060AAAIAI 41 2016-01-01 0402 040201060AAAIAI 48 2016-02-01 0402如何遍历行,并获取每个行的索引值？d = { 'prod_code': ['040201060AAAIAI', '040201060AAAIAJ', '040201060AAAIAI', '040201060AAAIAI', '040201060AAAIAI', '040...
简单版本：如果我这样做：import numpy as np a = np.zeros(2) a[[1, 1]] += np.array([1, 1])我得到[0,1]作为输出.但我想[0,2].这可能是某种方式,使用隐式numpy循环而不是自己循环它？ 什么 – 我实际需要做的版本： 我有一个结构化数组,包含索引,值和一些布尔值.我想基于布尔值在那些索引处对这些值求和.显然,这可以通过一个简单的循环完成,但似乎应该可以通过巧妙的numpy索引(如上所述). 例如,我有一个包含5个元素的数组,我想从...
我有以下广泛的df1：Area geotype type ... 1 a 2 ... 1 a 1 ... 2 b 4 ... 4 b 8 ...以下两栏df2：Area geotype 1 London 4 Cambridge我想要以下内容：Area geotype type ... 1 London 2 ... 1 London 1 ... 2 b 4 ... 4 Cambridge 8 ...所以我需要根据非唯一的Area列进行匹...
我想用一个列(一个系列)划分一个DataFrame,它们都共享索引,所以我希望结果具有原始DataFrame的形状. 这段代码显示了我的所作所为：import numpy as np import pandas as pd cols = ['A', 'B', 'C', 'D'] ix = range(10) df = pd.DataFrame(index=ix, columns=cols, data=np.random.randint(0, 100, size=(10, 4)))print(df / df['A'])结果是这样的：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D 0 NaN NaN NaN NaN NaN ...
分组和计数后,我试图删除这样的多索引：df = df[['CID','FE', 'FID']].groupby(by=['CID','FE']).count().unstack().reset_index()打印列(df.colums)表明它仍然是MultiIndex. MultiIndex(levels = [[‘FID’,’CID’],[…]] 我无法通过df [‘CID’]访问列CID解决方法:我认为你需要将MultiIndex转换为索引：df.columns = df.columns.map(''.join)或者如果需要删除级别使用droplevel：df.columns = df.columns.droplevel(0)如果需要访...
我有一个多索引的pandas数据框,我想用“||”分隔值字符并包含一个索引层,其中包含三个新列’Connection’,’Val1”Val2′. 如果有人可以给我一些提示来做这件事会有帮助. 当前示例数据框：Experiment1 Experiment2 Target Analyze1_ab Analyze2_zz Analyze1_yy XXX_1 Edge2||3.1E-07||-0.5 Edge2||2.1E-06||-0.9 Edge2||6.4E-02||-0.3 XXX_4 Edge1...