我有一个如下所示的数据集.ID Product date 1 A 01.01.2015 1 B 01.01.2015 1 C 01.03.2015 一个人可以在同一天使用多个产品,我想通过ID,日期转换它并将产品作为值. ID日期col1 col21 01.01.2015 A B 1 01.03.2015 C在SAS中我这样做如下：proc transpose data = data;by ID Date;var product run;在熊猫中,我使用了以下代码.data_b = data_a.pivot(index = ['patn...
我正在尝试在文本文件中写几行,这是我使用的代码：import numpy as np# Generate some test data data = np.arange(0.0,1000.0,50.0)with file('test.txt', 'w') as outfile: outfile.write('# something')for data_slice in data: np.savetxt(outfile, data_slice, fmt='%1.4e')outfile.write('# New slice\n')当代码运行到savetxt行时,我收到此错误：IndexError: tuple index out of range知道为什么会这样吗？我尝试删除“...
是否有一种有效的方法来遍历列表列表并将每个列表的第一个元素提取到另一个列表中,将第二个元素提取到另一个列表中,等等.例如：x = [[1, 2, 3], [4, 5, 6] , [7, 8, 9]] y1 = [i[0] for i in x] y2 = [i[1] for i in x]有没有办法在单个列表理解中提取y1和y2？解决方法:你可以使用zip：>>> x = [[1, 2, 3], [4, 5, 6] , [7, 8, 9]] >>> for l in zip(*x): ... print l ... (1, 4, 7) (2, 5, 8) (3, 6, 9)您可以使用itertools....
所以我有一个像这样的DataFrame：df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3), columns=['a', 'b', 'c'])a b c 0 1.877317 0.109646 1.634978 1 -0.048044 -0.837403 -2.198505 2 -0.708137 2.342530 1.053073 3 -0.547951 -1.790304 -2.159123 4 0.214583 -0.856150 -0.477844 5 0.159601 -1.705155 0.963673我们可以像这样布尔索引df[df.a > 0]a b c 0 1.877317 0.109646 1.634978 4 ...
在Pandas中,有没有办法以表格格式有效地提取HDFStore中存在的所有MultiIndex索引？ 我可以使用where =来有效地选择(),但我想要所有索引,而不是所有列.我也可以选择()使用iterator = True来保存RAM,但这仍然意味着从磁盘读取几乎所有的表,所以它仍然很慢. 我一直在store.root..table.*东西打猎,希望我能得到一个索引值列表.我是在正确的轨道上吗？ 计划B将保留一个较短的MultiIndex DataFrame,它只包含每次附加主数据时附加的空Data...
我是Python和Pandas的新手. 我正在尝试构建一个数据帧,然后用值填充它. 我构建了我的数据帧from pandas import *ageMin = 21 ageMax = 31 ageStep = 2bins_sumins = [0, 10000, 20000] bins_age = list(range(ageMin, ageMax, ageStep)) indeks_sex = ['M', 'F'] indeks_age = ['[{0}-{1})'.format(bins_age[i-1], bins_age[i]) for i in range(1, len(bins_age))] indeks_sumins = ['[{0}-{1})'.format(bins_sumins[i-1], bins_...
索引彩色图像是具有整数(1,2,… N)的像素的图像,并且对于每个整数,关联的颜色从给定的彩色图映射到该像素.在MATLAB中,可以通过以下方式读取索引彩色图像：[im, colormap] = imread('indexed.png');我怎样才能在Python中做同样的事情？我尝试过OpenCV,scikit-image,但它们都会自动转换为RGB.解决方法:经过一番研究,这就是我想出的.您可以使用Python Imaging Library – 特别是枕头叉：https://python-pillow.github.io/ 安装包,然后...
关于python for循环特别感兴趣的问题.工程程序通常需要先前或未来索引的值,例如：for i in range(0,n):value = 0.3*list[i-1] + 0.5*list[i] + 0.2*list[i+1]等等… 但是我更喜欢漂亮干净的python语法：for item in list:#Do stuff with item in list或者对于2d点数据的列表：for [x,y] in list:#Process x, y data我喜欢循环遍历列表而不明确使用索引来引用列表中的项目的概念.我想知道是否有一个干净的方法来抓住上一个或下一个项...
我正在寻找一种在Numpy中线性和多维索引之间进行互换的快速方法. 为了使我的用法具体化,我有一个大的N个粒子集合,每个粒子分配5个浮点值(维度),给出一个Nx5数组.然后,我使用numpy.digitize并使用适当选择的bin边界来对每个维度进行分区,以便为每个粒子分配5维空间中的bin.N = 10 ndims = 5 p = numpy.random.normal(size=(N,ndims)) for idim in xrange(ndims):bbnds[idim] = numpy.array([-float('inf')]+[-2.,-1.,0.,1.,2.]+[flo...
问题描述：数据处理，尤其是遇到大量数据且需要for循环处理时，需要消耗大量时间，如代码1所示。通过data[trip_time][i]的方式会占用大量的时间 代码1import time t0=time.time() for i in range(0,len(data.index)):data[trip_time][i] = pd.Timestamp(data[lpep_dropoff_datetime][i]) - pd.Timestamp(data[lpep_pickup_datetime][i]) t1=time.time() print(t1 - t0)解决办法，添加.at定位索引，data.at[i,trip_time]import time...
1.index方法list_a= [12,213,22,2,32]for a in list_a: print(list_a.index(a)) 结果: 0 1 2 3 4如果列表的没有重复的话那么用index完全可以的,那么如果列表中的元素有重复的呢?list_a= [12,213,22,2,2,22,2,2,32] for a in list_a:print(list_a.index(a))结果:0 1 2 3 3 2 3 3 8很显然结果不是你想要的!!! 那么就看第二种方法> 2.enumerate 方法,将列表中的元素元组化list_a= [12,213,22,2,2,22,2,2,32]print(list(enumerate(l...
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 8 10:04:08 2019@author: Administrator """"""测试题：0. 当你听到小伙伴们在谈论“映射”、“哈希”、“散列”或者“关系数组”的时候，事实上他们就是在讨论什么呢？和字典的特性都有关。。。 1. 尝试一下将数据（F: 70, C: 67, h: 104, i: 105, s: 115）创建为一个字典并访问键 C 对应的值？2. 用方括号（“[]”）括起来的数据我们叫列表，那么使用大括号（“{}”）括起来的数...
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 8 10:32:20 2019@author: Administrator """"""测试题：0. Python的字典是否支持一键（Key）多值（Value）？不支持1. 在字典中，如果试图为一个不存在的键（Key）赋值会怎样？字典对象中会出现一个新的键值对2. 成员资格操作符（in和not in）可以检查一个元素是否存在序列中，当然也可以用来检查一个键（Key）是否存在字典中，那么请问哪种的检查效率更高些？为什么？检查一个键(...
#coding=utf-8__author__ = andyimport numpy as np一维数组的切片arr=np.arange(10)print(arr)#源数据上进行切片与数值修改，比较耗内存print(arr[5])print(arr[5:8])arr_slice=arr[5:8]arr_slice[1]=12345#对切片的第一个值进行重新赋值print(arr)#不在源数据上修改用copyarr_copy=arr[5:8].copy()arr_copy[1]=123print(arr_copy)二维数组的切片arr2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(arr2d[1])print(arr2d[1][0],arr2...