所以我基本上得到了这个：, pct_intl_student 2879 % 2880 9% 2881 NaN 2882 1% 2883 NaN Name: pct_intl_student, Length: 2884, dtype: object是否可以通过一些简单的方法将所有字符串中的百分号更改为十进制数？基本上这个：, pct_intl_student 2979 0 2880 0.09 2881 NaN 2882 0.01 2883 NaN Name: pct_intl_student, Length: 2884, dtype: object我确实需要NaN值保持不变,之后它们将...
我正在研究高级计时和时间统计应用程序.我正在使用Python timedelta对象来表示应用程序中的时间跨度. 我想弄清楚的是,是否有办法表示timedelta对象的任意部分. timedelta提供的运算符只允许使用整数.你可以将一个timedelta乘以一个整数,你可以将它除以一个整数,但你不能用浮点数. 我希望能够做两件事： 1：给定一个timedelta对象,找出它的任意百分比.换句话说,浮点数乘以或除以的能力：from datetime import timedelta import math...
我试图计算每种产品按月变化的百分比.这是我到目前为止所拥有的.我有一个涉及单个产品的DataFrame.我很难理解如何将计算应用于包含许多产品和许多月的结果集. 示例数据帧：product_desc activity_month prod_count product_a 1/1/2014 53 product_b 1/1/2014 42 product_c 1/1/2014 38 product_a 2/1/2014 26 product_b 2/1/2014 48 product_c ...
我有像这样的pandas DataFrame;它显示了股票投资的历史.在Profit列中,1表示有利可图,0表示亏损.Stock Year Profit CountAAPL 2012 0 23AAPL 2012 1 19AAPL 2013 0 20AAPL 2013 1 10 GOOG 2012 0 26 GOOG 2012 1 20 GOOG 2013 0 23 GOOG 2013 1 11我必须找出有利可图的投资百分比：Stock Year Profit CountPercentAAPL 2012 1 ...
我正在寻找一种单程算法,用于在流中查找浮点数的topX百分比,其中我不知道提前的总数…但它的数量为500万到3000万浮点数.它需要单次传递,因为数据是在运行中生成的,并且第二次重新创建精确的流. 到目前为止,我所拥有的算法是保存到目前为止我见过的topX项目的排序列表.随着流的继续,我根据需要扩大列表.然后我根据需要使用bisect_left查找插入点. 以下是我到目前为止的算法：from bisect import bisect_left from random import uni...
我通过使用pandas melt和groupby以及值和变量创建了以下数据帧.我使用了以下内容： df2 = pd.melt(df1).groupby([‘value’,’variable’])[‘variable’].count().unstack(‘variable’).fillna(0)Percentile Percentile1 Percentile2 Percentile3 value None 0 16 32 48 bottom 0 69 ...
我有一个计数矩阵,import numpy as np x = np.array([[ 1,2,3],[1,4,6],[2,3,7]])我需要沿轴的总百分比= 1：for i in range(x.shape[0]):for j in range(x.shape[1]):x[i,j] = x[i,j] / np.sum(x[i,:])以numpy广播形式. 目前,我有：x_sums = np.sum(x,axis=1) for j in range(x.shape[1]):x[:,j] = x[:,j] / x_sums[:]这使得大部分复杂性变成了numpy代码…但是一个numpy one liner最好. 也,def percentages(a):return a / np.sum(a...
我想将数字格式化为百分比,小数点后至少2位数;此外,至少有一个有效数字. 例如,我希望0.123456看起来像’12 .34％’;和0.00000123456看起来像’0.0001％’. 有没有一种简单的方法来实现这一目标？ 原因是我的标准输出应该是一个固定的点数,后面有2位小数;但如果数字很小,看起来像0.00％,我需要显示至少一个有效数字,以便它可以区别于真0.解决方法:如果将百分比包装在类中,则可以使用其格式方法执行操作,并仍将其用于常规计算.您还可...
是否有一个函数可以告诉pandas DataFrame中匹配的百分比或数量而不执行此类操作…len(trace_df[trace_df['ratio'] > 0]) / len(trace_df) 0.189len(trace_df[trace_df['ratio'] <= 0]) / len(trace_df) 0.811必须有更多的Pythonic或至少优雅的方式来做到这一点.解决方法:找到真实列的百分比的最pythonic方法是简单地取布尔表达式的平均值.(trace_df['ratio'] > 0).mean()
这个输入：'%s %(?)s' % {'?': 'a'}结果输出："{'?': 'a'} a"它将源字符串中基于元组和基于字典的占位符替换为您单独使用其中任何一个时所期望的值. 但是,如果您反转字符串中占位符的位置,则会出现TypeError：In [2]: '%(?)s %s' % {'?': 'a'} --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-7989b...
我正在尝试在数据列表中获取每个等级的等级分布.但是,我无法弄清楚如何获得每个年级的比例/百分比超过其等级组.这是一个例子： df.head()name rank grade Bob 1 A Bob 1 A Bob 1 B Bob 1 C Bob 2 B Bob 3 C Joe 1 C Joe 2 B Joe 2 B Joe 3 A Joe 3 B Joe 3 B我使用grade_count = df.groupby([‘n...
我试图计算python中inode使用的百分比.这是我的示例python代码st = os.statvfs(path) free = (st.f_bavail * st.f_frsize) / 1024 total = (st.f_blocks * st.f_frsize) / 1024 used = ((st.f_blocks - st.f_bfree) * st.f_frsize) / 1024 total_inode = st.f_files # inodes free_inode = st.f_ffree #free inodes # df -i / Filesystem Inodes IUsed IFree IUse% Mounted on none 82...
给出以下数据帧df：app platform uuid minutes 0 1 0 a696ccf9-22cb-428b-adee-95c9a97a4581 67 1 2 0 8e17a2eb-f0ee-49ae-b8c2-c9f9926aa56d 1 2 2 1 40AD6CD1-4A7B-48DD-8815-1829C093A95C 13 3 1 0 26c1022a-7a8e-42a2-b7cc-bea6bffa7a6f 2 4 2 0 34271596-eebb-4423-b890-dc3761ed37ca ...
拥有具有多类目标变量类别的训练数据集train.groupby('category').size()0 2220 1 4060 2 760 3 1480 4 220 5 440 6 23120 7 1960 8 64840我想通过获得每个类的百分比(比如说20％)从列车集中获取新的验证数据集,以避免在验证集中丢失类并破坏模型.所以基本上理想的输出将是df具有相同的结构和信息,如火车组,但具有如下参数：0 444 1 812 2 152 3 296 4 44 5 88 6 ...
我正在使用Java在Linux上运行命令.由于top是一个交互式命令,需要按1才能获取所有cpu的信息,所以我不能使用它.所以我使用以下命令来获取cpu(s)信息：cat /proc/stat|grep "^cpu[0-9]* ";sleep 3;cat /proc/stat|grep "^cpu[0-9]* "我得到的输出为：cpu 4673683 193 832132 1544221346 142352 1220 171760 0 0 cpu0 2473973 90 524817 769734476 73628 1124 158588 0 0 cpu1 2199709 103 307315 774486870 68723 95 13171 0 0 cpu ...