我有一只熊猫的数据,如下所示。我试图以迭代的方式从1中的值中减去column A值,直到column B中的值变为0为止。减法的顺序将通过使用列Sort1和Sort2按升序方式排序来确定,首先从column A row 3减去1,然后再从column A row 4减去1,最后从column A row 0减去1。
我需要对B栏中的每一组分别执行这一操作。
Inital DataFrame:
A B Sort1 Sort2
0 1 3 A 0.7
1 1 3 B 0.3
2 1 3 C 0.5
3 2 3 A
我有两个数据帧(df1和df2)。在df1中,我用一组值存储一行,并希望在df2中找到最相似的行。
import pandas as pd
import numpy as np
# Df1 has only one row and four columns.
df1 = pd.DataFrame(np.array([[30, 60, 70, 40]]), columns=['A', 'B', 'C','D'])
# Df2 has 50 rows and four columns
df2 = pd.DataFrame(np.r
我试图找出每行DataFrame中的第一个有效值和最后一个有效值之间的区别。
我有一个工作代码与for循环,并寻找更快的东西。下面是我目前正在做的一个例子:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
np.arange(16).astype(np.float).reshape(4, 4),
columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
# Fill some NaN
df.loc[0, ['a', 'd
我面临Python/Pandas的性能问题。我有一个for循环,比较Pandas DataFrame中的后续行:
for i in range(1, N):
if df.column_A.iloc[i] == df.column_A.iloc[i-1]:
if df.column_B.iloc[i] == 'START' and df.column_B.iloc[i-1] == 'STOP':
df.time.iloc[i] = df.time.iloc[i] - df.time.iloc[i-1]
工作正常,但速
这个对我来说很棘手:
我有四组8个LED。A是1-8,B是9-16,C是17-24,D是25-32。
我正在尝试弄清楚如何编写一个条件where
i = 0 //this would be the LED number
loop {
i = //gets updated here
if (i is in the first group) {
// do stuff
} else {
//do other stuff
}
}
基本上,我需要在LED关闭之前检查它,看看它是否与正在亮起的新LED在同一组中。
如果它在同一组中,它将被关闭,如果它不在同一组中,它需要保持
在Pandas中,有一个方法DataFrame.shift(n)将数组的内容相对于索引移动n行,类似于np.roll(a,n)。我似乎找不到办法让达斯克有类似的行为。我意识到,像行轮班这样的事情可能很难用达斯克的分块系统来管理,但我不知道有什么更好的方法来将每一行与下一排进行比较。
我想要做的是:
import numpy as np
import pandas as pd
import dask.DataFrame as dd
with pd.HDFStore(path) as store:
data = dd.from_hdf(store, 'sim')[col1
在对另一张图表进行过滤的同时,我的行上表给出了无穷小值,在这里我会期望零。
我认为这个问题来自这样一个事实:当你过滤一个最初不在顶部的值时,dc不知道从“其他”栏中提取你过滤过的值,即使你没有显示它。在我的例子中,我并不是为了避免所描述的行为而具体地展示它。
我已经创建了一个显示实际问题的:尝试单击底部图形中的SGD。KRW是一种如人们所期望的工作方式(即两个顶部的图表显示了完全相同的东西)。
因此,迫使我为这个问题设置一些代码,下面是:
var ndx = crossfilter(theData);
var dims = {};
var groups = {};
var field1Ch
我有一个字符串列表和两个独立的pandas数据帧。其中一个数据帧包含NaNs。我正在尝试找到一种快速的方法来检查列表中的任何项是否包含在这两个数据帧中,如果包含,则将其从列表中删除。
目前,我使用列表理解来做这件事。我首先连接两个数据帧。然后,我循环遍历该列表,并使用if语句检查它是否包含在连接的dataframe值中。
patches = [patch for patch in patches if not patch in bad_patches.values]
我的字符串列表的前5个元素:
patches[1:5]
['S2A_MSIL2A_20170613T101031_11_
我有以下df:
A B C
1 3 2
2 1 10
现在,我编写了一个函数,在每一列上循环以回归C上的每一列,目的是将回归的t-stat存储在映射到列名的单独的dataframe中。守则如下:
import pandas as pd
t_stats = pd.DataFrame(data = None, columns= df.columns)
x = df["C"]
for column in df:
y=df[column]
results = fit_line(x,y) # fit line is a reg function defin
我需要在Ingres中生成一个存储过程,它能够获取一个in列表,并生成一个与第一组无关的新in集(但我们存储每一对in)。
我的最初计划是按随机()进行排序,并使用一个序列对100000中的每一行进行编号,然后将这些结果保存到一个表中。这主要是有用的。但是,由于无法在存储过程中使用ALTER,所以我无法确保新I总是从100000开始。
CREATE PROCEDURE create_external_dataset (datasetid varchar(12) NOT NULL) AS
BEGIN
INSERT INTO external_sids
SELECT :datase
我正在使用我从Lynda.com上获得的sklearn MinMaxScaler代码来缩放我的数据集,以获得预测代码。特征范围应该是(0, 1 ),但我在我的试验数据中注意到一些列大于1。我相信这会导致我的预测代码不正确。有人能帮上忙吗?Belo是我使用的代码...
import pandas as pd
from sklearn.preproMinmaxcessing import MinMaxScaler
# Load training data set from CSV file
training_data_df = pd.read_csv("10596_data_traini
我试图从DataFrame的每一行中找到最频繁的值。我找到了那样做的方法。但是我得到的是两列,而不是一列。
我想做什么?
假设我有这个DataFrame
In [88]: df
Out[88]:
a b c
0 2 3 3
1 1 1 2
2 7 7 8
和我想要这个
In [89]: df.mode(axis=1)
Out[89]:
0
0 3
1 1
2 7
我正在尝试将其应用于DataFrame,但它没有正常工作。
我的DataFrame看起来像。
In [45]: data.head()
a b c d e f
0
试图弄清楚如何根据另一个DataFrame中存在的值从列中减去一个常量。例如,如果我有下面的DataFrame a,其中包含一个名为person name DataFrame count的列
a = pd.DataFrame({
"person":["Bob", "Kate", "Joe", "Mark"],
"count":[1, 2, 3, 4],
})
person count
0 Bob 3
1 Kate 4
2 Joe 5