我有比赛结果的数据框.我想创建一个序列,该序列取最后一个阶段的位置,然后减去之前所有阶段的平均值.这是df的一小部分(可以有更多的阶段,国家和行)race_location stage1_position stage2_position stage3_position number_of_stages AUS 2.0 2.0 NaN 2 AUS 1.0 5.0 NaN 2 AUS 3.0 ...
我有一个带有几行的熊猫数据框,如下所示：x.head()id jname wbdqueue_id startdatetime 59 1341127 ondemand_build_baspen-w7g 26581 2017-07-31 23:14:56 60 1341126 ondemand_qa_qforchecka 26581 2017-07-31 23:15:35 61 1341125 ondemand_build_bchecka 26581 2017-07-31 23:14:56 63 1341123 ondemand_build_baspen-w7f 26581 2017-07-31 23:10...
如何使用numpy的精美索引来创建此索引,我想要最快的性能：array([[ 1, 2, 3, 4, 16, 31],[ 2, 3, 4, 5, 17, 32],[ 3, 4, 5, 6, 18, 33],[ 4, 5, 6, 7, 19, 34],[ 5, 6, 7, 8, 20, 35],[ 6, 7, 8, 9, 21, 36],[ 7, 8, 9, 10, 22, 37],[ 8, 9, 10, 11, 23, 38],[ 9, 10, 11, 12, 24, 39],[10, 11, 12, 13, 25, 40]]从此开始：a = np.arange(0,10)aa = np.arange(0,50)y = 1AA = [(aa[np.array([x+y, 1+x+...
我目前正在处理Leetcode中的问题1,名为“两次和”.Given an array of integers, return indices of the two numbers suchthat they add up to a specific target. You may assume that each input would have exactly one solution, andyou may not use the same element twice. Example: Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9, Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9, return [0, 1].我当前的代码是：def twosum_indices(num...
我的任务很简单.本质上,我想创建一个熊猫系列并将元组值用作索引.例如,series_tmp = pd.Series() series_tmp[(0,'a')] = 1我想做的是,我想在pd.Series中再创建一行,其索引为(0,’a’),其值为1. 上面的代码得到错误：KeyError: '[0 1] not in index'有什么帮助吗？ 我了解多索引,但无济于事.因为我需要像(‘a’,(2,’c’),’d’)这样非常复杂的元组作为键. 结论：感谢所有精彩的答案！要添加以元组为索引的行,我们应该这样做：serie...
一、创建索引 ##安装elasticsearch : pip install elasticsearch ##创建索引 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch('192.168.0.144:9200')mappings = {"mappings": {"type_doc_test": { #type_doc_test为doc_type"properties": {"id": {"type": "long","index": "false"},"serial": {"type": "keyword", #keyword不会进行分词,text会分词"index": "false" #不建索引},#tags可以存json格式，访...
是否可以创建一个具有唯一索引或列的数据框,类似于在mysql中创建唯一键,如果尝试添加重复索引,它将返回错误？ 还是我唯一的选择来创建一个if语句并在附加数据之前检查数据框中的值？ 编辑： 看来我的问题有点不清楚.对于唯一列,我的意思是我们不能在列中包含非唯一值. 用df.append(new_row, verify_integrity=True)我们可以检查所有列,但是如何只检查一两个列呢？解决方法:您可以使用df.append(..., verify_integrity=True)维护唯一...
我正在迭代一个2D数组,以使用索引值进行计算,然后将计算出的值分配给所述索引. 在NumPy文档中,提供了an example用于使用迭代器修改值：for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']):x[...] = 2 * x但是,当使用the following method跟踪索引时,这似乎不起作用：it = np.nditer(a, flags=['multi_index']) while not it.finished:it[...] = . . .it.iternext()但是,我可以使用it.multi_index值,但这似乎不必要.是否有更简单的方法...
假设我有一个元素列表：my_list = ['CatA', 'CatB', 'CatC', 'CatA', 'CatA', 'CatC']我想将此列表转换为唯一元素的索引列表. 因此,将CatA分配给索引0,将CatB分配给索引1,将CatC分配给索引2. 我想要的结果是：result = [0, 1, 2, 0, 0, 2]目前,我正在通过创建一个字典来为其分配每个元素的唯一ID,然后使用列表推导来创建索引的最终列表来进行此操作：unique_classes = np.unique(my_list) conversion_dict = dict(unique_classes, ...
我需要在满足条件的1d NumPy数组或Pandas数值系列中找到第一个值的索引.数组很大,索引可能在数组的开始或结尾附近,或者可能根本不满足条件.我无法提前告诉您哪种可能性更大.如果不满足条件,则返回值应为-1.我考虑了几种方法. 尝试1# func(arr) returns a Boolean array idx = next(iter(np.where(func(arr))[0]), -1)但这通常太慢,因为func(arr)在整个数组上应用矢量化函数,而不是在满足条件时停止.具体来说,在数组开始附近满足条件...
让我们创建一个具有10,000个条目的大型np数组“ a”import numpy as np a = np.arange(0, 10000)让我们对具有’n’索引0-> 9、1-> 10、2-> 11等的数组进行切片.n = 32 b = list(map(lambda x:np.arange(x, x+10), np.arange(0, n))) c = a[b]我得到的奇怪的事情是,如果n小于32,则会出现错误“ IndexError：数组的索引过多”.如果n大于或等于32,则代码可以正常工作.不管初始数组的大小或单个切片的大小如何,都会发生错误,但始终为32...
这个问题已经在这里有了答案： > How to create a number of empty nested lists in python 2个我正在尝试创建一个嵌套列表.结果将类似于[[0,1],[2,3],[0,4]],我尝试了以下操作,但索引超出范围错误：list = [] list[0].append(0)它不是在列表的第一项后面加上0吗？我应该怎么做？非常感谢您的帮助.解决方法:有点错字,您应该执行以下操作：list = [[]] list[0].append(0...
Python分布式爬虫必学框架scrapy打造搜索引擎 Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—用Django实现搜索的自动补全功能 elasticsearch(搜索引擎)提供了自动补全接口 1、创建搜索自动补全字段suggest 自动补全需要用到一个字段名称为suggest类型为Completion类型的一个字段 所以我们需要用将前面的elasticsearch-dsl操作elasticsearch(搜索引擎)增加suggest类型为Completion 注意：因为elasticsearch-dsl...
我有一个App Engine / Python / Django应用程序,该应用程序在过去一年中不断发展和修改,目前有175个索引.问题是我没有认真研究清理/删除不再需要的索引.现在,我不确定哪些索引是活动的,哪些索引实际上是无效的,但是我猜测大约20％的idexe是无用的. 我很好奇是否有任何App Engine工具可用于跟踪/计算对索引的访问次数？ 如果没有可用的工具,那么一个可能的想法是重载fetch方法以在每次访问索引时跟踪此信息,但是我不确定这是否是一个...
这个问题已经在这里有了答案： > Split (explode) pandas dataframe string entry to separate rows 18个我有一个用numpy数组作为列中的值的pandas DataFrame.我想将每个元素转换为具有相同日期的行： 我的DataFrame看起来像这样：date website+ 0 2014-11-26 [A] 238 2015-12-20 [B, C] 297 2016-02-17 [D] 303 2016-02-23 [E, F, G]而且我要...