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我有一个包含费用数据列表的数据集1，我想创建一个循环来标识此人比前一天花费更多的日期，也比第二天花费更多的日期。在执行此操作时，我希望它打印日期和金额(费用)，或者创建一个显示为true/false的新列。我应该用Numpy还是Pandas？我在想这样的事情:今天=我昨天= i-1，明天= i+1 ...and然后继续创建一个循环
浏览 10提问于2020-04-02得票数 0
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我想通过一个pandas dataframe colunm或numpy数组循环，使用条件格式将新的列或numpy数组添加到原始dataframe中，以辅助方向角的象限。如下所示：53.250000 --- 1231.675003 --- 3条件格式：
0 > cog > 90 ---
浏览 1提问于2021-10-04得票数 0
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我试图在Pandas (或NumPy)中使用矢量化更快地生成一组代码。我基本上需要一个“尾随”条件，因为我循环遍历一个dataframe的每一行，以便在此基础上创建一个条件。previous_column_value_even = False输出
，，我想要这个条件的向量化形式，，我要寻找的主要的东西是，对于每一行都有一个可以用于numpy</
浏览 8提问于2022-11-19得票数 0
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我怎样才能加速这个方法呢？
、、、、
我已经阅读了.loc、.iloc、.at、.iat、.iterrows和.itertuples方法，以便在数据帧中迭代以获得更好的性能，我认为这里就是这种情况，因为实际上该方法是在for循环中运行的。column5'][labels_nd_array == label] = label,我也很难理解labels_nd_array ==标签的for循环中发生了什么，sliced_data_frame['column5']的第一个语句是选
浏览 1提问于2019-08-30得票数 0
我希望有效地使用pandas (或numpy)来解决特定问题，而不是使用带有if语句的嵌套for循环。这是一个玩具版本：import pandas as pd
dict1 = {'vals': [100,200], 'in'，并在满足特定条件的情况下乘以这些值。我也不想让我们使用pandas或numpy高效的向量实现。有人知道如何有效
浏览 0提问于2018-06-20得票数 3
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我需要根据一些标准拆分整个数据帧(Pandas)。例如：import numpy as np
b = np.random.randint(100)df_two = [df[df['a'] < 30], df[df['a']>=30]]
有没有更好的方法来根据某些<em
浏览 4提问于2017-02-28得票数 2
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我已经创建了一个数据框架的价格，移动平均线，现在列'maX‘，突出当2个移动平均线交叉；
OPEN HIGH LOW LAST ma5 ma8
浏览 2提问于2017-05-17得票数 0
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我想写一个具有良好异常处理的函数，以确保所有必需的包都安装在工作环境中。我需要导入两个或更多的包，并且为了使代码可重用，我想循环遍历从字典导入的包。下面是我不带循环的代码： import subprocess import pandasinstalled'.format('Pandas'))
import numpy</
浏览 0提问于2020-03-27得票数 0
由于对于几个Mb的数据需要很长的时间，所以我必须通过矢量化来优化过程。但我没有找到任何好的解决办法，我的情况如下。 'B':[0,1,0,0,0,0,0,1,1]}df['D'] = 0
for i in df.index:
df.loc[i,'D'] = 0 if (df.loc
浏览 10提问于2022-03-03得票数 0
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我正在尝试在pandas数据帧中创建一个新列，然后根据条件格式分配一个整数值。下面是一个例子：其中'a‘是数据帧中的另一列有没有办法在不创建函数的情况下用pandas/numpy</em
浏览 2提问于2017-12-03得票数 0
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我在一本书里看到了这个部分。
我认为x [x<5]来自NumPy的这种行为与Pandas是不相容的，对吗？
我不知道但是..。在NumPy中，我们从x [x<5]得到一个一维数组(尽管x是2D的)。我在Pandas方面有一些以前的经验，所以我希望在条件不满足的情况下得到一个2D数组(3x4)填充的NaN，并填充实际值，其中满足条件</
浏览 7提问于2022-03-29得票数 1
当满足一个参数的条件时，我想要测量它的长度。这个矢量化的最好方法是什么？示例：import pandas as pd
df = pd.DataFrame()},
index = pd.date_range(start='2020', freq='M', p
浏览 4提问于2022-08-18得票数 2
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我知道如何使用pearsonr在scipy.stats中获得成对相关性和重要值。我可以很容易地使用嵌套循环获得我想要的矩阵：我想知道是否有更简单的方法。我知道在Pandas中，我可以在一行中创建相关矩阵C：
import pandas<
浏览 1提问于2019-12-19得票数 2
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这是我的数据，我想把同时满足busSpeed<3和sationUuid==1的值设为NAN，但是我得到了一个错误的结果，任何人帮助，谢谢import pandas as pddf=pd.read_excel('d:gps/9-20-32-36574.xlsx')
df.sationUuid.fillna(method='bfill',inplace
浏览 1提问于2018-10-17得票数 0
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我面临着使用pandas库在python中泄漏内存的问题。我在类中创建了pandas.dataframe对象，我有一个方法，它根据我的条件改变数据的大小。在改变数据大小和创建新的熊猫对象之后，我在我的课堂上重写了原始的pandas.dataframe。但是，即使在大幅度减少初始表之后，内存使用率仍然很高。一些简短示例的代码(我没有编写流程管理器，请参阅任务管理器)
浏览 1提问于2012-05-15得票数 11
我有关于Pandas DataFrame中变量的对数返回的数据。我想将这些返回转化为一个索引时间序列，从100开始(或任意数目)。这种操作非常常见，例如，在创建通货膨胀指数或比较两个不同幅度的系列时：因此，例如，2000年1月1日的第一个值设置为100,2000年1月2日的下一个值等于100 * exp(return_例子如下：我知道我可以在Pandas DataFrame中使用.iteritems()循环遍历行，如下所示：
我还知道，我可以将D
浏览 6提问于2016-03-22得票数 5
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如果第6列的值在(10.3-10.8)的范围内，我想提取整行信息。如果满足此条件，我希望从该文件中提取整行并将内容保存到我的新文件中。
浏览 13提问于2020-11-26得票数 1
我正在从Pandas切换到Dask，并希望在数据帧上执行条件选择。我想提供一个条件列表，最好是布尔数组/序列，然后得到一个应用了所有这些条件的数据帧。在Pandas中，我只是做了np.all(BoolSeries1，BoolSeries2，...)并将结果应用于数据帧。import dask.array as daimport numpy as np
import pandas
浏览 10提问于2019-06-27得票数 2
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我使用pandas和sqlite在dataframe中执行多个条件搜索，例如：0 john 18 178我想知道numpy是否能做同样的事情，如果可以的话，它会比pandas和sqlite快吗？
浏览 3提问于2021-08-06得票数 1
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在我的for循环中，我的代码生成如下所示的列表：循环生成所有其他类型的数字向量，但它也生成[nan,nan]，为了避免它，我试图放入一个条件来防止它import DataHelpers as datafrom matplotlib.pylab import *
from pandas.io.datatradingWithPython.lib.yahooFina
浏览 0提问于2013-12-02得票数 15
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