我的意思是,我想用str [9:11]替换另一个字符串.如果我这样做str.replace(str [9:11],“ ###”)不起作用,因为序列[9:11]可能不止一次.如果str是“ cdabcjkewabcef”,我会得到“ cd ### jkew ### ef”,但我只想替换第二个.解决方法:你可以做s="cdabcjkewabcef" snew="".join((s[:9],"###",s[12:]))它应该比在大型字符串上像snew = s [：9]“ ###” s [12：]那样连接要快
我有一个带有DatetimeIndex和一栏MSE损失的Pandas DataFrame索引的格式如下：DatetimeIndex(['2015-07-16 07:14:41', '2015-07-16 07:14:48','2015-07-16 07:14:54', '2015-07-16 07:15:01','2015-07-16 07:15:07', '2015-07-16 07:15:14',...]它包括几天. 我想选择特定日期的所有行(所有时间),而无需特别知道实际的时间间隔.例如：在2015-07-16 07:00:00和2015-07-16 23:00:00之间 我尝试了这里概述的方法：here 但是df [date_fro...
我有很多大的(> 100,000,000)整数列表,其中包含许多重复项.我想获取每个元素出现的索引.目前我正在做这样的事情：import numpy as np from collections import defaultdicta = np.array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2]) d=defaultdict(list) for i,e in enumerate(a):d[e].append(i)d defaultdict(<type 'list'>, {1: [0], 2: [1, 4, 6], 3: [5], 4: [3], 6: [2]})这种遍历每个元素的方法非常耗时.是否有一种有效的或矢量化的方法来做到这一...
我有大量的数据,我需要在其中比较该数组中的一组样本的距离与该数组中所有其他元素的距离.以下是我的数据集的一个非常简单的示例.import numpy as np import scipy.spatial.distance as sddata = np.array([[ 0.93825827, 0.26701143],[ 0.99121108, 0.35582816],[ 0.90154837, 0.86254049],[ 0.83149103, 0.42222948],[ 0.27309625, 0.38925281],[ 0.06510739, 0.58445673],[ 0.61469637, 0.05420098],[ 0.92685408, 0.62...
Dec 47 Nov 36 Oct 14 Sep 2 Jan 2 Aug 2 May 1 Apr 1 Jun 1 Jul 1 Feb 1 Name: date, dtype: int64 我打算按月对上述系列的索引列为月的序列进行排序.但是,排序功能不是按月份的日历顺序排序,而是按月份名称的字典顺序排序.如何正确分类以上内容？猜猜我必须指定索引类型为month而不是字符串.任何帮助表示赞赏.下面的代码段.import calendar movies = release_dates[release_dates.titl...
# 什么时候用元组？ ---操作数据库时存放，不支持任何修改（增删改） 注意1：# 元组中的子元素为列表，可以对列表的子元素修改m = (1, 0.02,hello,[1,2,3],True) m[3][2] = nihao print(m) # (1, 0.02, hello, [1, 2, nihao], True)#元组的格式： 元组 tuple 符号() # 1.空元组c= ()# 2.元组中可以包含任何类型的数据# 3.元组中的元素 根据逗号分割a = (1, 0.02,hello,[1,2,3],True)# 4.元组里的元素，也是有索引值的,从0开始# 5...
# 什么时候用列表?---同一个类型的数据，建议用列表 注意：# 列表中的子元素为元组，不可以对元组的子元素进行修改,但可以整体修改m = [1, 0.02,hello,(1,2,3),True] # m[3][2] = nihao错误 m[3] = nihao print(m) # [1, 0.02, hello, nihao, True]列表的格式：# 列表list 符号[ ] # 1.空列表c = ()# 2.列表中可以包含任何类型的数据# 3.列表中的元素 根据逗号分割a = [1, 0.02,hello,[1,2,3],True]# 4.列表里的元素，也是有索引值...
说我有一个阵列 np.zeros((4,2)) 我有一个值列表[4,3,2,1],我想分配给以下位置：[(0,0),(1,1),(2,1),(3,0)] 如果不使用for循环或展平数组,我该怎么做？ 我可以使用花式索引来检索值,但不能分配它们. ======更新========= 感谢@hpaulj,我意识到原始代码中的错误是. 当我使用zeros_like启动数组时,它默认为int并截断值.因此,看起来我没有分配任何东西！解决方法:您可以使用元组索引：>>> import numpy as np >>> a = np.zeros((4,2))...
如何使用Numpy复制在MATLAB中完成的索引？X=magic(5); M=[0,0,1,2,1]; X(M==0,M==2)返回：ans =814我发现在Numpy中这样做是不正确的,因为它不会给我相同的结果..X = np.matrix([[17, 24, 1, 8, 15],[23, 5, 7, 14, 16],[ 4, 6, 13, 20, 22],[10, 12, 19, 21, 3],[11, 18, 25, 2, 9]])M=array([0,0,1,2,1]) X.take([M==0]).take([M==2], axis=1)因为我得到：matrix([[24, 24, 24, 24, 24]])在numpy中使用两个索引进行逻辑索...
我想搜索一个pandas DataFrame以获取最小值.我需要整个数据帧中的min(跨所有值)类似于df.min().min().但是,我还需要知道该值出现的位置的索引. 我尝试了很多不同的方法： > df.where(df ==(df.min().min())),> df.where(df == df.min().min()).notnull()(source)和> val_mask = df == df.min().min(); df [val_mask](source). 这些返回非最小值/布尔值的NaN数据帧,但我无法找到获取这些位置(行,列)的方法. 有没有更优雅的方法来搜索...
如果我想一次对多个列进行is-in测试,我可以这样做：>>> from pandas import DataFrame >>> df = DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [1, 4, 7], 'C' : [10, 12, 18]}) >>> mask = df[['A','B']].isin({'A': [1, 3], 'B': [4, 7, 12]}).all(axis=1) >>> df = df[mask]这有效 – 是否有更简洁的解决方案？解决方法:TBH,你目前的做法对我来说很好;我无法通过isin或过滤器来改进它,因为我无法看到如何使用isin仅使用字典中的列或过滤器...
我有一个pandas数据框,看起来像：df = DataFrame({'id':['a132','a132','b5789','b5789','c1112','c1112'], 'value':[0,0,0,0,0,0,]}) df = df.groupby('id').sum()value id a132 0 b5789 0 c1112 0我想对它进行排序,使它看起来像：value id b5789 0 c1112 0 a132 0它正在查看数字(尽管是字符串)并按降序排序解决方法:一个简单的解决方案是： >拆分索引以提取临时键列中...
我是python和numpy的新手.我运行了一个我写的代码,我收到了这条消息：‘索引0超出轴0的大小为0’如果没有上下文,我只想弄清楚这意味着什么……问这个可能是愚蠢的,但它们对于0轴和0号是什么意思？ index 0表示数组中的第一个值..但我无法弄清楚0和0的意思. ‘data’是一个文本文件,在两列中有许多数字.x = np.linspace(1735.0,1775.0,100) column1 = (data[0,0:-1]+data[0,1:])/2.0 column2 = data[1,1:] x_column1 = np.zeros(x.s...
在Python 3.5 Jupyter环境中运行以下内容时,我收到以下错误.关于是什么导致它的任何想法？import findspark findspark.init()错误：IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-2ad2c7679ebc> in <module>()1 import findspark ----> 2 findspark.init()3 4 import pyspark/.../anaconda/envs/pyspark/lib/python3.5/site-packages/findspark.py in init(spark_home, python_...
更新： 在python中,如何根据索引范围将列表拆分为子列表 例如原始清单：list1 = [x,y,z,a,b,c,d,e,f,g]使用索引范围0 – 4：list1a = [x,y,z,a,b]使用索引范围5-9：list1b = [c,d,e,f,g]谢谢！ 我已经知道包含某些字符串的列表元素的(变量)索引,并希望根据这些索引值拆分列表. 还需要拆分成可变数量的子列表！即：list1a list1b . . list1[x]解决方法:请注意,您可以在切片中使用变量：l = ['a',' b',' c',' d',' e'] c_index = l...