我有一个由datetime列索引的数据帧,我获得了各种时间范围的value_count().例如,data['leadsource_ch_disp_name'].ix[rng[0]].value_counts()回报Unknown 223 Sponsorship 889 Reseller 145 Referral 52 dtype: int64这是一个系列.我想用5个不同的时间范围(对于i = [0,..,4]的rng [i])这样做.那么我剩下5系列.我想要做的是绘制这5个系列(在同一图上),使得x轴是系列名称,y轴是值.我希望它是一个包含4行的线图...
DF：id cond1 a b c d 0 Q b 1 1 nan 1 1 R b 8 3 nan 3 2 Q a 12 4 8 nan 3 Q b 8 3 nan 1 4 R b 1 2 nan 3 5 Q a 7 9 8 nan 6 Q b 4 4 nan 1 7 R b 9 8 nan 3 8 Q a 0 10 8 nan按ID和cond1分组并执行滚动(2).sum()：df.groupby(['id','cond1']).apply(lambda x: x[x.name[1]].rol...
虽然我确信它已经在那里,但我已经搜索过并找不到答案.我是python的新手,但我之前在其他语言中做过这种事情,我正在读取数据文件的行,我想将每行数据存储在它自己的元组中,以便在for循环之外访问.tup(i) = inLine其中inLine是文件中的行,而tup(i)是它存储的元组.随着循环的循环,我会增加.然后,我可以使用类似的东西打印任何行print tup(100) 解决方法:在循环中描述的创建元组不是一个很好的选择,因为它们是不可变的. 这意味着每次向...
我希望能够将元数据附加到一系列数据帧(特别是原始文件名),以便在连接两个数据帧后,我可以看到每个系列来自哪里的元数据. 我看到有关_metadata(here,here)的github问题,包括一些与当前_metadata属性(here)相关的问题,但在pandas文档中没有任何内容. 到目前为止,我可以修改_metadata属性以允许保留元数据,但在连接后获取AttributeError.df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 4, (6, 3))) df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(...
??????????? ??????????? ??????????? ?????? ?????? 安装pip install lightgbm11gitup网址：https://github.com/Microsoft/LightGBM中文教程http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.htmllightGBM简介xgboost的出现，让数据民工们告别了传统的机器学习算法们：RF、GBM、SVM、LASSO……..。现在微软推出了一个新的boosting框架，想要挑战xgboost的江湖地位。顾名思义，lightGBM包含两个关键点：light即轻量级，GBM 梯度提升机...
在Python中：In [1]: True+True Out[1]: 2所以在以下设置之后：import pandas as pd ser1 = pd.Series([True,True,False,False]) ser2 = pd.Series([True,False,True,False])我想要的是找到ser1和ser2的元素总和,将booleans视为加法的整数,如Python示例中所示. 但是Pandas将添加视为元素“或”运算符,并给出以下(不需要的)输出：In [5]: ser1+ser2 */lib/python2.7/site-packages/pandas/computation/expressions.py:184: UserWarn...
我有一个清单：data = [ {'A': [2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], 'B':[27.0, 28.0, 29.0, 30.0], 'C': ['lic1'],'D': ['soy1'], 'E': ['foo1']}, {'A': [7.0, 11.0, 90.0, 43.0, 87.0], 'B':[27.0, 28.0, 29.0, 30.0], 'C': ['lic1'],'D': ['soy1'], 'E': ['foo1']}, # ... etc] “A”的数据是熊猫系列.我想计算’A’中数据的平均值和标准差(例如,A有几个记录):(均值=(2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 11.0 90.0 43.0 87.0)/ len(A)= 25.8 )解决...
我知道如何删除numpy数组中的每个第4个元素：frame = np.delete(frame,np.arange(4,frame.size,4))现在我想知道是否有一个简单的命令可以删除每n个(例如4)次3个值. 一个基本的例子：input: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20….]会导致：output: [1,2,3,7,8,9,13,14,15,19,20,….]我希望有一个简单的numpy / python功能,而不是编写一个必须迭代向量的函数(因为它在我的情况下很长,…). 谢谢您的帮助解决方法:使...
我试图将两个不匹配的系列合并为一个,我想知道最佳实践是什么. 我尝试了combine_first,但是我遇到了一个问题,即将一个系列[0,24,…]与一系列[1,25,…]组合应该给出一系列带有指示[0,1,24,25, …]而是我得到[0,12,24,36,…]for row in all_rows:base_col = base_col.combine_first(row)我只想要两个具有互斥标记的系列组合成一个系列,其中包含正确排序顺序的两个标记.有点像拉链.解决方法:您可以使用pd.concat,然后使用sort_index：...
我正在Python中实现kmeans聚类算法.我想在每次迭代时绘制群集质量的状态(图像).所以,基本上我有一个循环,在每次迭代时绘制一个图像,我想要动画这个.我不知道我是否说清楚了.目前我只是使用show()命令绘制图像,但我必须关闭它才能继续迭代. 那么,是否有某种方法可以动画在每一步计算出的图像序列？解决方法:我尝试了ion()方法,它适用于少量数据,但如果你有相对较快的大图像或图像流,这种方法非常慢.根据我的理解,每次更改图形时,ion...
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport datetimeimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport reimport jiebaimport numpy as npfrom wordcloud import WordCloud, ImageColorGeneratorurl = "https://comment.bilibili.com/92542241.xml"r = requests.get(url)r.encoding = 'utf8'soup = BeautifulSoup(r.text,'lxml')d = soup.find_all('d')dlst = []n = 0for i in d:n += 1danmuku = {}danmuku['弹...
一、numpy什么是numpy,一个高性能的科学计算和数据分析基础包，和numpy,matplotlib并称数学三剑客 开胃菜 # 计算执行时间 # 第一种普通程序猿执行方式 def func(values):s_list = []for i in range(values):s_list.append(i**2) %timeit func(10000)# 第二种 数据分析师执行方式 import numpy as np arr = np.arange(10000) %timeit arr*arr''' 第一种用时 976 μs ± 30.2 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops ...
本文介绍如何封装一个自动发邮件测试报告功能系列 在上两篇介绍了【发送带附件邮件】和【【找到最新的测试报告】的方法，接下来我介绍何如将自动发送邮件测试报告方法集成封装到自动化项目中 层次结构如下：首先我们将这两个方法统一封装到公共包method.py方法类里，方便以后调取 代码如下： import time import os.path from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header import smtplibclass Method(object...
我有一个DataFrame df,它有列类型和子类型以及大约100k行,我试图通过检查类型/子类型组合来分类df包含的数据类型.虽然df可以包含许多不同的组合,但是存在仅出现在某些数据类型中的特定组合.要检查我的对象是否包含我正在做的任何这些组合：typeA = ((df.type == 0) & ((df.subtype == 2) | (df.subtype == 3) | (df.subtype == 5) | (df.subtype == 6))) | ((df.type == 5) & ((df.subtype == 3) | (df.subtype == 4) | (df.subtyp...
我是python的新手,并尝试将速度绘制为从当前起始点到下一个起始点的精度的恒定值,因此速度从开始到结束(下一个开始)是恒定的. 例如,距离0到27.82的速度应为13,而从27.82到40.12的速度应为15,依此类推. 任何的想法？startpointinmeters speed 0.0 13.0 27.82 15.0 40.12 14.0 75.33 14.0 172.77 17.0 208.64 18.0 253.0 21.0 335.21 20.0 351.16 25.0 590.38 22.0 779.37 21.0 968.35 22.0 1220.66 20.0 1299.17...