假设我有一个长度为4的numpy数组：In [41]: arr Out[41]: array([[ 1, 15, 0, 0],[ 30, 10, 0, 0],[ 30, 20, 0, 0],...,[104, 139, 146, 75],[ 9, 11, 146, 74],[ 9, 138, 146, 75]], dtype=uint8)我想知道： > arr包含[1,2,3,4]是真的吗？>如果是真的那么[1,2,3,4]的索引是什么？ 我想尽可能快地发现它. 假设arr包含8550420个元素.我用timeit检查了几种方法： >只是为了检查而没有获得索引：任何(所有([1,2...
我希望对Django管理界面进行一些修改(具体来说,删除“更改”链接,同时保留模型名称作为链接到页面以更改实例).我可以通过从管理应用程序复制和粘贴index.html并对模板进行修改来实现这一点,但我宁愿只通过扩展模板来覆盖违规部分 – 但是我不确定如何实现这个模板有相同的名字.我也愿意接受实现这种效果的替代方法. (django 1.7,python 3.4.1)解决方法:完成了 – 我在admin.py中设置了admin.site.index_template =“my_index.html”...
我想以pythonic的方式知道如何在索引中给定间隔内的Pandas.Dataframe中选择元素.基本上我想知道是否有像pandas.Series.between这样的命令用于DataFrame.index. 例：df1 = pd.DataFrame(x, index=(1,2,…,100000000), columns=[‘A’,’B’,’C’]) df2 = df1.between(start=10, stop=100000)我认为很难发现任何与此相关的内容.解决方法:您可以使用带有loc的下标表示法,这是基于标签的索引：In [3]:df2 = df1.loc[10:100000] df2 Ou...
我正在研究一种最终将使用来自大型多索引pandas数据帧的数据切片的方法.我可以生成用于每个索引器的掩码(实际上是用于定义切片的值列表)：df.loc[idx[a_mask,b_mask],idx[c_mask,d_mask]]这样会很好,但在某些情况下,我真的想选择其中一些轴上的所有东西,相当于：df.loc[idx[a_mask,b_mask],idx[:,d_mask]]有没有办法让我传递冒号“：”替换第二个例子中的c_mask作为变量？理想情况下,我只是将c_mask设置为类似“：”的值,但当然这不...
关于掩模2-d np.array数据的一个问题. 例如： >一个2-n np.array值,形状为20 x 20.>指数t = [(1,2),(3,4),(5,7),(12,13)] 如何用索引中的(y,x)掩盖二维数组值？ 通常,用np.nan替换是基于特定值,如y [y == 7] = np.nan 在我的例子中,我想用np.nan替换值特定的位置. 现在,我可以通过以下方式实现： >创建一个20 x 20形状的新数组value_mask>循环该值并通过(i,j)== t [k]证明位置>如果为True,则value_mask [i,j] = value [i,j];在经文...
我有以下数组：a = [10, 31, 30, 11, 17, 12, 22, 25, 85, 17, 21, 43] b = [0, 1, 4, 6]我想基于数组b给出的索引来掩盖a.这意味着获得：c = [True, True, False, False, True, False, True, False, False, False, False, False]解决方法: In [524]: a=np.array([10, 31, 30, 11, 17, 12, 22, 25, 85, 17, 21, 43]) In [525]: b=np.array([0, 1, 4, 6])要在b索引处创建一个为True的布尔值c,只需使用：In [526]: c=np.zeros(a.shape...
参见英文答案 > Numpy int array: Find indices of multiple target ints 3个我有numpy数组列表：x = ["A", "A", "B", "A", "C", "D", "B"] 为了找到“A”的索引,我使用np.where(x ==“A”),它工作正常.如何找到“A”和“B”的索引？ 我用了：np.where(x == ["A", "B"]) np.where(x in ["A", "B"]) np.where(x == any(["A", "B"])) 但它没有帮助我.解决方法:使用|或者np_logical_or为元素OR：...
我可以使用numpy.mgrid如下：a = numpy.mgrid[x0:x1, y0:y1] # 2 dimensional b = numpy.mgrid[x0:x1, y0:y1, z0:z1] # 3 dimensional现在,我想以编程方式在括号中创建表达式,因为我不知道我是否有1,2,3或更多维度.我正在寻找类似的东西：shape = np.array([[x0, x1], [y0, y1], ... maybe more dimensions ...]) idx = (s[0]:s[1] for s in shape) a = numpy.mgrid[idx]这至少在第二行中出现语法错误.如何以编程方式正确生成这些索...
我有一个Excel文件,其索引在Excel中的几行中合并,当我在pandas中加载它时,它将第一行作为索引标签读取,其余(合并的单元格)用NaN填充.如何循环索引以使其用相应的索引填充NaN？ 编辑：请求删除excel的图像.我没有任何具体的代码,但我可以写一个例子.import pandas as pd df = pd.read_excel('myexcelfile.xlsx', header=1) df.head()Index-header Month 0 Index1 1 1 ...
假设我有一个包含要查找的元素的向量：a = np.array([1, 5, 9, 7])现在我有一个矩阵,应该搜索这些元素：M = np.array([ [0, 1, 9], [5, 3, 8], [3, 9, 0], [0, 1, 7] ])现在我想得到一个索引数组,告诉M的j行j的哪一列出现. 结果将是：[1, 0, 1, 2]Numpy会提供这样的功能吗？ (感谢列表推导的答案,但这不是表现方面的选择.我也为在最后一个问题中提到Numpy而道歉.)解决方法:注意结果：M == a[:, None] >>> array([[False, True, Fa...
我有一个包含年度和月份多指数的数据框,如下所示| |Value Year |Month| | 1 | 3 1992 | 2 | 5| 3 | 8| ... | ... 1993 | 1 | 2| ... | ...我正在尝试选择每年的最大值,并将其放在DF中,如下所示：| Max Year | 1992 | 5 1993 | 2| ... 关于多索引的信息不多,我应该简单地分组并应用或类似的东西来使它变得更简单吗？解决方法:非常正确：df.groupby(level=0).apply(max)在我的示例DataFrame中：0 Caps Lower ...
我有一个数据帧,我想只将几行转换为列. 这就是我现在拥有的.Entity Name Date Value 0 111 Name1 2018-03-31 100 1 111 Name2 2018-02-28 200 2 222 Name3 2018-02-28 1000 3 333 Name1 2018-01-31 2000我想创建日期作为列,然后添加值.像这样的东西：Entity Name 2018-01-31 2018-02-28 2018-03-31 0 111 Name1 NaN NaN 100.0 1 111 Name2 ...
我有一个数据框和2个列表. 第一个列表给出了我想要替换的数据帧的一组索引值 第二个列表给出了我想要使用的值 我不想触及任何其他值 这是数据帧：df = pd.DataFrame.from_dict({u'Afghanistan': 6532.0,u'Albania': 662.0,u'Andorra': 2.0,u'Angola': 2219.0,u'Antigua and Barbuda': 0.0,u'Argentina': 6.0,u'Armenia': 15.0,u'Australia': 108.0,u'Azerbaijan': 210.0,u'Bahamas': 0.0,u'Bahrain': 6.0,u'Bangladesh': 5098.0,u...
我想找到与另一个numpy匹配的索引对应的行的总和. 以下示例更好地证明了这一点.A=np.array(['a-1','b-1','b-1','c-2','a-1','b-1','c-2']); b = np.array([1.21,2.34,1.2,2.8,10.0,0.9,8.4]);;我更喜欢输出是字典,这样d['a-1'] = 1.21 + 10.0 = 11.21 d['b-1'] = 2.34 + 1.2 + 0.9 = 4.44 d['c-2'] = 2.8 + 8.4 = 11.2结果是b数组的元素总和,对应于A数组中出现相同值的索引.有没有一种有效的方法来做到这一点？我的阵列很大(数百万...
python多层索引的含义这里就不再介绍了。 这里主要介绍几种应用：如何通过数组、元组、卡迪尔积创建多层索引以及如何将多层索引作为一个整体，对其内部进行索引。 通过数组、元组、卡迪尔积创建多层索引需要使用如下四个函数：pandas.MultiIndex.from_frame pandas.MultiIndex.from_arrays pandas.MultiIndex.from_tuple和 pandas.MultiIndex.from_product 首先介绍pandas.MultiIndex.from_frame，就是将pandas的frame变为多层索引...