我有一个奇怪的问题：我有64个数字的列表永远不会改变：(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128)我需要一个Python数据结构,这将允许我使用1-64索引而不是标准0-63来获取这些数字.这可能...
我想在numpy数组中将特定值设置为NaN(从行方式平均计算中排除它们). 我试过了import numpyx = numpy.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0]]) cutoff = [5, 7] for i in range(len(x)):x[i][0:cutoff[i]:1] = numpy.nan看x,我只看到-9223372036854775808,我期待NaN. 我想过另一种选择：for i in range(len(x)):for k in range(cutoff[i]):x[i][k] = numpy.nan什么都没发生.我究竟做错了什么？解决...
我有以下数据帧：import pandas as pd index = pd.date_range('2013-1-1',periods=10,freq='15Min') data = pd.DataFrame(data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0], columns=['value'], index=index)如何根据索引值生成掩码？我知道我可以这样做：data['value'] > 3 Out[40]: 2013-01-01 00:00:00 False 2013-01-01 00:15:00 False 2013-01-01 00:30:00 False 2013-01-01 00:45:00 True 2013-01-01 01:00:00 True 2013-01-01...
我想选择一个名为’Mid’的行,而不会丢失它的索引’Site’ 以下代码显示了数据帧：m.commodityprice max maxperstep Site Commodity Type Mid Biomass Stock 6.0 inf infCO2 Env 0.0 inf infCoal Stock 7.0 inf infElec Demand NaN NaN NaNGas Stock 27.0 inf infHydro SupIm NaN NaN NaNLignite Stock 4....
我在这里感觉到一些奇怪的熊猫行为.我有一个看起来像的数据框df = pd.DataFrame(columns=['Col 1', 'Col 2', 'Col 3'],index=[('1', 'a'), ('2', 'a'), ('1', 'b'), ('2', 'b')])In [14]: df Out[14]:Col 1 Col 2 Col 3 (1, a) NaN NaN NaN (2, a) NaN NaN NaN (1, b) NaN NaN NaN (2, b) NaN NaN NaN我可以设置任意元素的值In [15]: df['Col 2'].loc[('1', 'b')] = 6In [16]: df Out[16]:Col 1 Col 2 Col...
在Python中执行此操作的最短方法是什么？string = " xyz"必须返回index = 3解决方法: >>> s = " xyz" >>> len(s) - len(s.lstrip()) 3
是否可以通过多索引级别之一对多索引(2级)pandas数据帧进行分组？ 我知道这样做的唯一方法是在multiindex上reset_index,然后再次设置索引.我相信有更好的方法可以做到,我想知道如何做.解决方法:是的,使用level参数.看看here.示例：In [26]: sfirst second third bar doo one 0.404705two 0.577046 baz bee one -1.715002two -1.039268 foo bop one -0.370647two -1.157892 qux ...
C有一组函数ffs(),ffsl()和ffsll(),它们返回在给定二进制整数中设置的最低有效位. 我想知道Python中是否有可用的等效函数.我没有看到一个用于bitarray的描述,但也许还有另一个.我希望通过循环遍历所有可能的位掩码来避免计算答案,当然这是最后的选择; ffs()只返回一个整数,我想知道Python中可比的东西.解决方法:它可以在GNU Multi-Precision库的gmpy包装器中找到.在我的系统上,它比ctypes解决方案快4倍.>>> import gmpy >>> gmpy.s...
我有一个多索引的DataFrame,其名称附加到列级别.我希望能够轻松地改变列周围的列,以便它们匹配用户指定的顺序.由于这是在管道中,我无法使用this recommended solution并在创建时正确订购它们. 我有一个看起来像(像)的数据表Experiment BASE IWWGCW IWWGDW Lead Time 24 48 24 48 24 48 2010-11-27 12:00:00 0.997 0.991 0.998 0.990 0.998 0.990 2010-...
我正在尝试使用并加速花式索引以“连接”两个数组并对结果’轴之一求和. 像这样的东西：$ipython In [1]: import numpy as np In [2]: ne, ds = 12, 6 In [3]: i = np.random.randn(ne, ds).astype('float32') In [4]: t = np.random.randint(0, ds, size=(1e5, ne)).astype('uint8')In [5]: %timeit i[np.arange(ne), t].sum(-1) 10 loops, best of 3: 44 ms per loop是否有一种简单的方法来加速In [5]中的陈述？我应该使用OpenMP...
是的,之前已经问过这个问题.不,我读过的答案都没有解决我的问题. 我正在尝试制作一个小弹跳游戏.我创建了这样的砖块：def __init__(self,canvas):self.canvas = canvasself.brick1 = canvas.create_rectangle(0,0,50,20,fill=random_fill_colour(),outline=random_fill_colour())self.brick2 = canvas.create_rectangle(50,0,100,20,fill=random_fill_colour(),outline=random_fill_colour())self.brick3 = canvas.create_rectangl...
如何在python中使用下标1而不是下标0开始数组？ 基本上是在python中解决这个problem.解决方法:如果你真的想这样做,你可以创建一个包装列表的类,并将__getitem__和__setitem__实现为一个.例如：def __getitem__(self, index):return self.list[index-1]def __setitem__(self, index, value):self.list[index-1] = value但是,要获得Python列表的全部灵活性,您必须实现对切片,删除等的支持.如果您只想要一个简单的列表视图,一次一个项...
给定Pandas数据帧如下：dates = pd.date_range('20130101',periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6),index=dates,columns=list('A'))A 2013-01-01 0.847528 2013-01-02 0.204139 2013-01-03 0.888526 2013-01-04 0.769775 2013-01-05 0.175165 2013-01-06 -1.564826我想在索引中添加15天.这不起作用>#from pandas.tseries.offsets import * df.index+relativedelta(days=15) #df.index + DateOffset(days=5)Ty...
pandas groupby的默认行为是将按列转换为索引,并将其从数据框的列列表中删除.例如,假设我有一个包含这些列的dataFramecol1|col2|col3|col4如果我通过这种方式使用列col2和col3来应用组df.groupby(['col2','col3']).sum()数据框df不再在列列表中包含[‘col2′,’col3’].它们会自动转换为结果数据帧的索引. 我的问题是如何在列上执行groupby并将该列保留在数据框中？解决方法: df.groupby(['col2','col3'], as_index=False).sum()
我有一个问题,我通过沿行轴连接(垂直堆叠)生成一个pandas数据帧. 每个组成数据帧都有一个自动生成的索引(递增数字). 连接后,我的索引被搞砸了：它计数到n(其中n是相应数据帧的形状[0]),并在下一个数据帧重新开始. 我试图“重新计算索引,给定当前的顺序”,或“重新索引”(或者我认为).事实证明,这并不是DataFrame.reindex似乎正在做的事情. 这是我试图做的：train_df = pd.concat(train_class_df_list) train_df = train_df.reindex...