我尝试使用布尔掩码来寻址numpy数组中的行:
isnan = np.isnan(self.X[:, AGE_COLUMN].astype(float))
self.X[isnan, AGE_COLUMN] = np.mean(self.X[:, AGE_COLUMN].astype(float))
isnan和X是dtype。
首先,我检查age列中的哪些行是nan。然后我想将这些值设置为所有年龄的平均值。对于self.X[isnan, AGE_COLUMN],调试器具有以下结果
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan ....]
例如,如果我尝试使
我有一个数据集,其中包含1列中的字符串,我想计算最常见的字符,并将该字符放入新列中。我还想要另一列,其中包含字符所代表的字符串的比例。 我想在每个字符串上使用的方法如下: sequence = 'ACCCCTGGC'
char_i_want = collections.Counter(sequence).most_common(1)[0] # for the character
value_i_want = collections.Counter(sequence).most_common(1)[1] / len(sequence) # for the proportion
我有一个矩阵,它包含数值(浮点)和分类值(Int)。
作为
A = 1 NaN 2.2 3.2 4
NaN 7.9 5.1 NaN 5
3 5.5 NaN 4.1 NaN
我想把它分割成矩阵;一个包含Int值,另一个包含浮点值
it = 1 4
NaN 5
3 NaN
和
flt = NaN 2.2 3.2
7.9 5.1 NaN
5.5 NaN 4.1
我使用以下代码
int_cols = all( round(A)==A, 1 ); %// logical indexi
在下面的代码片段中,我尝试使用cvxpy和mosek求解器进行非常简单的线性回归。
weight = df2['weight'].to_numpy()
A = df2[ regressors ].to_numpy()
x = cp.Variable(len(regressors ));
R = df2['y'].to_numpy()
cost = cp.sum_squares( A @ x - R)
print(A.shape, x.shape, R.shape) # here it prints (134882, 8) (8,) (13488
在matlab中使用指数函数时,应该如何处理nan?
例如,我可以将指数平滑函数用作:
v = datenum(2008, 1, 1):datenum(2010, 11, 31); % time vector
d = rand(1,length(v)); % data vector
fd = d;
alpha_o = 0.2;
for ii = 2:length(fd);
fd(ii) = alpha_o.*fd(ii) + (1-alpha_o).*fd(ii-1);
end
plot(v,d); hold on; plot(v,fd);
但是,如果我在时间序列中有一个nan (
在R中,for循环中的函数不是按顺序打印警告。
for(i in sample(-2:2)){
cat(sprintf("running for %d\n", i))
j= sqrt(i)
}
#running for 0
#running for -2
#running for 1
#running for -1
#running for 2
#Warning messages:
#1: In sqrt(i) : NaNs produced
#2: In sqrt(i) : NaNs produced
警告消息打印在末尾,并且不清楚我们得到警告的值是什么。我正在寻找
我正在尝试制作一个百分比堆叠条形图,有5个条形图。%2条形图没有数据,但无法从图表中排除它们。我将这个值设置为NaN (因为稍后我需要计算均值)。在本例中,这2个条目中的一个是列表中的第一个条目。这将导致不显示图表的顶部。我不明白的是,当我切换第一个条目和第二个条目时,将第二个条目设为NaN,没有问题。
代码:这里NaN是第一个,3是第二个,这是不起作用的。切换NaN和3确实有效(见下图)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from math import nan
#Data
goed1 = [nan,3,152,9, na
我对下面的事情感到很为难。我有一只名为N x D p的熊猫,它有一些缺失(NAN)值。我有另一个由D x K x T索引的相应数组。我想把数据帧中每一个熊猫的输入n,d映射到a[d][k][p[n,d]],以得到所有可能的k,从而生成N x D x K矩阵。我能得到一些帮助,如何在Pandas和Numpy库中最有效地做到这一点?
实际上,我取最后矩阵的N x D部分,并沿着列取乘积,留下一个N x K矩阵。最后的输出可以(缓慢地)通过以下方式复制:
def generate_entry(i, j):
result = np.prod([alpha[s][j][int(p
似乎我从(API)中提取的数据源有一个奇怪的'-‘符号,当我执行str.replace时无法识别它。这是我使用的代码和库。pd.to_numeric上出现错误。强制转换为float会返回相同的错误,但不带位置。 Y = xy['QPerf'].str.rstrip('%')
Y = Y.str.replace('-', '-')
Y = pd.to_numeric(Y)
Y = Y.apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0)
print(Y) 我尝试过str.encode('UTF
我有一个包含嵌套单元数组的单元数组: ? 我想要逐行绘制每个嵌套单元格阵列。但并不是所有的嵌套单元数组都是8x1。我需要将空值填充为NaN或0,但仍然可以连续绘制数据。 第7-9列的示例: Column7 Column8 Column9
1 1 1
2 2 2
3 NaN NaN
4 NaN NaN
5 NaN NaN