当输入是int的列表时,为什么numpy.sum和numpy.prod函数返回int32;如果输入是同一个列表的生成器,则返回int64?在列表上操作时,强迫他们使用int64的最好方法是什么?
例如。
sum([x for x in range(800000)]) == -2122947200
sum((x for x in range(800000))) == 319999600000L
Python 2.7
我偶然发现了的这种奇怪的行为
>>> import numpy
>>> ar = numpy.array([1,2,3], dtype=numpy.uint64)
>>> gen = (el for el in ar)
>>> lst = [el for el in ar]
>>> numpy.sum(gen)
6.0
>>> numpy.sum(lst)
6
>>> numpy.sum(iter(lst))
<listiterator object at 0x8
如何以更多的pandas方式编写以下函数:
def calculate_df_columns_mean(self, df):
means = {}
for column in df.columns.columns.tolist():
cleaned_data = self.remove_outliers(df[column].tolist())
means[column] = np.mean(cleaned_data)
return means
谢谢你的帮助。
有一个按DatatimeIndex编制索引的时间序列(Ts),希望按10分钟对其进行分组
index x y z
ts1 ....
ts2 ....
...
我知道怎么按1分钟分组
def group_by_minute(timestamp):
year = timestamp.year
month = timestamp.month
day = timestamp.day
hour = timestamp.hour
minute = timestamp.minute
return datetime.datetime(y
实际的dataframe由一百多万行组成。
例如,一个dataframe是:
UniqueID Code Value OtherData
1 A 5 Z01
1 B 6 Z02
1 C 7 Z03
2 A 10 Z11
2 B 11 Z24
2 C 12 Z23
3 A 10 Z21
4 B 8 Z10
我想获得
我喜欢在DF2中找到与DF1中的项目最接近的项目。
距离是欧几里得距离。
例如,对于DF1中的A,DF2中的F是cloeset。
>>> DF1
X Y name
0 1 2 A
1 3 4 B
2 5 6 C
3 7 8 D
>>> DF2
X Y name
0 3 8 E
1 2 4 F
2 1 9 G
3 6 4 H
我的代码是
DF1 = pd.DataFrame({'name' : ['A', 'B', &
我有一个这样的DataFrame:
df2 = pd.DataFrame({'date': ['2015-01-01', '2015-01-02', '2015-01-03'],
'value': ['a', 'b', 'a']})
date value
0 2015-01-01 a
1 2015-01-02 b
2 2015-01-03 a
我试图了解如何应用自定义滚动功能。我
我有一个Serie类实现来表示一系列数据及其标记。当我添加Serie对象和数字时,我得到了预期的输出。但是,当我在列表中对相同的元素进行求和时,我会得到以下错误消息:
TypeError:不支持的操作数类型(S)表示+:'int‘和'Serie’
玩具示例代码
作为理解问题的玩具示例代码,我们可以使用:
import pandas as pd
import numpy as np
class Serie(object):
def __str__(self):
s = "> SERIE " + str(self.tag)
我有一个数据帧,其中我有无穷大和-infinite值,我想用数据帧的max和min值替换它,我可以将无穷大的值替换为max,但不能对-infite值进行相同的替换。
import pandas as pd
import numpy as np
a = float('Inf')
b = float('-Inf')
v = [1,2,5,a,b,10,5,a,5,100,2,b,b]
df = pd.DataFrame({'Col_A': v})
将无穷大值替换为最大值
df['Col_A'].replace([np.inf
def filter_dataframe(dataframe, column, numbers, strings=None):
number_query = f"({column} >= {numbers[0]} and {column} <= {numbers[1]})"
if strings is not None:
single_string_query_list = []
for string in strings:
single_string_query = f"({colum
我经常需要调用groupby().apply()。由于apply()的回调函数只允许返回一个Series或DataFrame (或者是一个标量),所以如果我的回调函数需要返回一个一维和二维数组的元组,就会变得相当尴尬,因为我必须将它们打包到一个DataFrame中,然后在从apply()获得结果后将它们解压缩到数组中。
示例:
def my_callback(g):
"""This function takes the group g and calculates a two dim array and a
one dim array"""