当你将熊猫系列作为参数传递给np.matmul时,我注意到了不同的Numpy版本之间的不一致。
在带有Numpy版本1.16.4的Python 3.6中
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> a = np.array(range(9)).reshape((3, 3))
>>> b = np.array([2]*3)
>>> np.matmul(b, a)
在读入Stata数据后,我在Python中运行OLS时遇到了问题。以下是我的代码和错误消息
import pandas as pd # To read data
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
gss = pd.read_stata("gssSample.dta", preserve_dtypes=False)
X = gss[['age', 'impinc' ]]
y = gss[['educ']]
X = sm.add_constant(X) # adding
在Python中,我有一个使用熊猫生成(或从CSV文件中读取)的日期数组,我想在每个日期中添加一年。我可以用熊猫让它发挥作用,但不使用矮胖。我做错了什么?或者是熊猫身上的虫子,还是小矮人身上的虫子?
谢谢!
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
# Generate range of dates using pandas.
dates = pd.date_range('1980-01-01', '2015-01-01')
# A
我想在MacOSX10.7上安装pandas,使用Python2.7和"sudo pip install pandas“。我得到了一些输出:
Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/include/python2.7 -c pandas/index.c -o build/temp.macosx-10.7-intel-2.7/pandas/index.o
In file included from pandas/index.c:317:
pandas/src/numpy_helper.h: In function ‘infer_t
最近,我观察到熊猫的乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。在如此简单的操作上,这怎么可能呢?这怎么可能呢?pandas数据帧中的底层数据容器是numpy数组。
测量
我使用带形状(10k,10k)的数组/数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randn(10000, 10000)
d = pd.DataFrame(a.copy())
a.shape
(10000, 10000)
d.shape
(10000, 10000)
%%timeit
d * d
53.2 ms ± 333 µs per loop
我试图用以下代码对数据进行洗牌。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
data = pd.read_csv('dataset.txt')
np.random.shuffle(data)
但是,运行此操作将给出以下错误。我不明白这个错误是从何而来的。
Traceback (most recent call last):
File "sample2.py", line 12, in <module>
np.rand
第二个参数对于数组的每个元素应该是相同的标量。
我只想从YYYYMMMDD的数字代码中提取月和日。我会为每个值取numpy.mod(datenum,10000),但是会接受两个类似数组的参数。
在 on pandas.apply之后,我尝试并失败了以下测试代码:
import numpy as np
from pandas import *
s = Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
t = s.apply(np.mod,raw=
我真的很想知道如何在numpy/pandas上利用多核处理进行矩阵乘法。
我正在尝试的是:
M = pd.DataFrame(...) # super high dimensional square matrix.
A = M.T.dot(M)
这需要大量的处理时间,因为需要大量的乘积,我认为使用多线程进行巨大的矩阵乘法是很简单的。所以,我仔细地搜索了一下,但我找不到如何在numpy/pandas上做到这一点。我需要用一些python内置的线程库手动编写多线程代码吗?
我在windows上使用vscode。
看看这里:
(ETLAppEnv_3_7) PS C:\Users\jmarshall\source\repos\MediaDesignGroup\ETLApp_Dev> pip show pandas
Name: pandas
Version: 1.0.1
Summary: Powerful data structures for data analysis, time series, and statistics
Home-page: https://pandas.pydata.org
Author: None
Author-email: No
python3.9.x python3
Python 3.9.2 (default, Mar 12 2021, 04:06:34)
[GCC 10.2.1 20210110] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>> import pandas
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", l