如何在使用last对数据帧进行上采样后摆脱NaN？
在使用last对数据帧进行上采样后，如果出现NaN值，可以通过以下方法摆脱NaN：
- 插值法：使用插值方法填充NaN值。常用的插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等。具体选择哪种插值方法取决于数据的特点和需求。
- 前向填充：使用前一行的有效数据填充NaN值。这种方法适用于数据具有较强的连续性和趋势性的情况。
- 后向填充：使用后一行的有效数据填充NaN值。这种方法适用于数据具有较强的连续性和趋势性的情况。
- 均值填充：使用数据的均值填充NaN值。可以计算整列或整行的均值，然后将NaN值替换为均值。
- 中位数填充：使用数据的中位数填充NaN值。计算整列或整行的中位数，然后将NaN值替换为中位数。
- 删除NaN值：如果NaN值对后续分析没有影响，可以选择删除包含NaN值的行或列。
腾讯云提供了一系列与数据处理相关的产品，例如：
- 腾讯云数据万象（Cloud Infinite）：提供了丰富的图像和视频处理能力，包括图片尺寸调整、图片格式转换、图片水印、视频转码等功能。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ci
- 腾讯云云数据库（TencentDB）：提供了多种数据库产品，包括关系型数据库（MySQL、SQL Server）、NoSQL数据库（MongoDB、Redis）、分布式数据库（TDSQL）等。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云人工智能（AI）：提供了丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
请注意，以上仅为示例，具体选择哪种产品取决于实际需求和场景。
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我正在结合几个重采样操作，以获得排除周末后的平均日流量。在这一年的最后一次重采样中，零再次成为计算的一部分。我怎么摆脱它们呢？ df5[df5.index.dayofweek < 5].qKfz_gesamt.resample('1h').mean().resample('1d') \
.sum().resample('1y').mean()
浏览 28提问于2020-05-04得票数 1
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我想摆脱一些和NaNs在一起的记录。这是完美的工作方式：
df.dropna(axis=0, how='any',inplace=True)
然而，它改变了我的数据帧的形状，并且索引不再是均匀分布的。因此，我想用np.nan替换这些行中的所有项。有没有简单的方法可以做到这一点？
我正在考虑在dropna之后对数据帧进行重采样，但这似乎只在规定的时间间隔内有效，而我更愿意使用原始索引。另一种方法是使用iterrows遍历数据帧，但这也很麻烦。
浏览 2提问于2016-05-02得票数 10
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我正在通过一个小的Oculus项目学习OpenGL，这意味着，反混叠就是一切。)由于桶形变形着色器的应用需要以更高的分辨率呈现给帧缓冲区，我的目标是执行超采样抗混叠(不幸的是，这个问题回答得很好没有解释超采样反混叠)。为了一步一步地解决这个问题，我首先尝试忽略失真方面，并尝试直接呈现框架缓冲区。
奇怪的是，虽然我对屏幕外的帧缓冲器(3840x2400；性能不是问题)使用了非常大的分辨率，但结果根本不是反别名的。
我通过设置一个简单的VBO四块和以下顶点/片段着色器来呈现框架缓冲区：
顶点着色器：
attribute vec2 Position;
attribute vec2 TexCoord;
浏览 0提问于2014-03-15得票数 2
1回答
我有一个NaN散布在各处的DataFrame。我在熊猫文档()中看到，pd.dropna应该删除所有的NaN，但它在我的DataFrame上不起作用。
以下是我的数据：
fish_frame: 0 1 2 3 \
0 735-8 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN LIVE WGT
2 GBE COD NaN
浏览 1提问于2017-06-02得票数 0
我想以一种平衡的方式从数据帧中删除重复项。目前，df.drop_duplicates()有一个参数keep，您可以在其中决定保留第一个还是最后一个出现的内容。与此解决方案不同，我希望以一种分布式的方式保留事件。
也就是说，我有这个数据帧，有两列:文本和类别，看起来很平衡，但有重复项：
再次应用drop_duplicates()并绘制，将如下所示：
df = df.drop_duplicates(subset='text')
df['Category'].value_counts().plot(kind='bar')
预期的结果将是
浏览 20提问于2021-03-08得票数 0
我有两个数据帧，我想要连接在一起。
第一个数据帧(stockData)具有多个库存(以下仅用于说明目的)，并具有以下结构：
BBG.XLON.VOD.S_LAST BBG.XLON.VOD.S_VOLUME BBG.XLON.VOD.S_MKTCAP
date
2001-01-02 NaN NaN
浏览 0提问于2016-04-24得票数 0
2回答
假设我有一个Pandas数据框架，如下所示：
df = pd.DataFrame({
"YEAR":[2000,2000,2001,2001,2002],
"VISITORS":[100,2000,200,300,250],
"SALES":[5000,2500,23500,1512,3510],
"MONTH":[1,2,1,2,1],
"LOCATION":["Loc1", "Loc2", "Loc1" , "Loc
浏览 3提问于2022-03-16得票数 2
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我有：
大小为150 K的训练数据集。
大小为19k的验证数据集。
在每个时代，我随机抽样，没有替换10k数据点进行训练，因为我摆脱了Mem错误。
我也需要降低我的验证集的样本。下列哪一种方法似乎最合适：
随机抽样验证集，为10k的x%，并在每个时代使用相同的集。
随机抽样验证集，每一时期为10k的x%。
浏览 0提问于2020-11-11得票数 0
我有一个数据帧stockData。一个零件示例如下所示：
Name: BBG.XCSE.CARLB.S_LAST_ADJ BBG.XCSE.CARLB.S_FX .....
date
2015-09-11 0.1340 490.763
2015-09-14 0.1340 484.263
2015-09-15 0.1340 484.755
2015-09-16 0.1340
浏览 16提问于2016-09-21得票数 3
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我正在寻找一种高效的方法来迭代数据帧并执行代码，对于每一行，都会根据过去或将来行中的值做一些事情。
我通过一个可能超过200'000行的datetime索引数据帧逐行迭代(使用for循环)。根据两列之一(Bi和Icat)中的值，我在第三列(To_set)中设置了一个值。在每一行中执行的代码包括一个条件，该条件使用当前索引和时间增量在前一行(列Bi中)中查找值。
目前，循环遍历数据帧需要很长时间，我想知道是否有更快或更优雅的方法可用。
代码循环通过的数据帧有三列(Bi、Icat、to_set) -下面是df的一个片段。
注意:我的代码已经遍历了df并设置了列'To_ set‘中的
浏览 0提问于2017-09-01得票数 3
1回答
我有一个很奇怪的(至少对我来说是这样，因为我还是个初学者)。不管怎样，我有一个由excel文件制成的pandas数据框架。
df = pd.read_excel(excel_file_path_from_db, engine='openpyxl', sheet_name='Sheet1', skiprows=1)
直截了当地说，它是有效的。然后我做了一些数字运算，在excel文件中添加了几列，并在本例中使用openpyxl对其进行了更新。在数字处理之后，我使用openpyxl保存了excel文件。
wb.save(excel_file_path_from_db)
浏览 0提问于2021-04-24得票数 0
我有一个排序的(按“客户”) DataFrame，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"customer": [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3],
"revenue": [np.nan, np.nan, 4.23, np.nan, 5.1, 523, np.nan, 4.2, np.nan, 23,
np.nan, n
浏览 6提问于2019-12-17得票数 1
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1回答
问题 在pandas中，我有一个这样的数据框架： email first_name last_name full_name ...(more columns)
a@a.com alex west NaN ...
b@b.com bill blue NaN ...
c@c.com Nan NaN mike pound ... 我尝试有条件地格式化数据帧，这样结果就是我最终删除full name列的位置： email
浏览 10提问于2020-07-22得票数 0
根据这个thread，我们可以使用map或replace来使用定义的字典重新映射数据帧的值。我已经尝试过了，它确实正确地重新映射值，但输出结果只生成我对其执行操作的列(类型为series)，而不是完整的Dataframe。 如何在执行映射的同时将其他列(带有'last')保留在新的data3中？ data3 = data['last'].map(my_dict)
浏览 16提问于2019-09-15得票数 0
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我在python中有一个数据帧，如下所示：
time A B C D E F
0 2019-12-19 15:00:00 foo one small 1 2 2
1 2019-12-19 15:00:30 foo one large 2 4 4
2 2019-12-19 15:01:00 foo one large 2 5 5
3 2019-12-19 15:01:30 foo two small 3 5 5
4 2019-12-19 15:02:00 foo two small
浏览 0提问于2020-02-27得票数 0
? ? 使用此代码绘制的两行代码： ax = sns.lineplot(x='Number of env steps total', y=y, hue="Experiment", style="Experiment", palette=palette, data=df, ax=axs[idx, 0], hue_order=hue_ordering, dashes=dash_styles, ci="sd", estimator='mean') 唯一的区别是在第二个图中，我将"df“数据帧中的
浏览 46提问于2019-12-04得票数 0
我有一个数据帧，每5分钟保存一次交易数据，比如 open close
datetime
2015-02-02 08:00:00 43.5 NaN
2015-02-02 08:10:00 43.3 0
2015-02-02 08:15:00 43.2 7
2015-02-02 08:20:00 NaN NaN
2015-02-02 08:25:00 43.1 9
2015-02-02 08:35:00 43.0 9
2015-02-02 08:40:00 43.0 11
2
浏览 10提问于2020-06-17得票数 0
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2回答
如何通过在行中查找值来向量化替换。
对于如下的数据帧：
df = pd.DataFrame([(1, 2, 3, 4, np.NaN, np.NaN, 4),
(1, 2, 3, 0, 0, np.NaN, 0),
(1, 2, 3, 4, 5, np.NaN, 5)],
columns = ['P0', 'P1', 'P2', 'P3', 'P4', 'P5', &#
浏览 5提问于2018-02-20得票数 1
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3回答
我正在尝试填充我的数据帧中缺少的值。但是，我想用groupby语句填充缺少的列。所以这是我的数据帧的样子...
Number Other
1435 NaN
1435 NaN
1435 COOL
1817 NaN
1817 YES
所以我想要做的基本上就是取最大值或具有数据的最后一个值，并用该值填充该特定数字的na……例如，对于1435，我想要按数字对其进行分组，然后在该列中查找max()，这样它就会发现很酷，然后用酷填充另一列中的所有NaN。我的最终数据帧将如下所示
Number Other
1435 COOL
浏览 0提问于2017-11-11得票数 2
如何在pyspark中对数据帧进行过采样？
df.sample(fractions, seed)
它只对df的一小部分进行采样，所以不能过采样。
浏览 4提问于2018-03-13得票数 3
我想使用笔记本电脑的摄像头来获取图像，但我的设备不够强大，无法处理我想要做的处理工作。因此，我希望让服务器做处理工作，并将处理后的帧发送回我的笔记本电脑，并在窗口上呈现它。
我将使用Python OpenCV在我的笔记本电脑上获取和渲染帧。在我的例子中，哪种协议或实现最能解决帧传输问题？
浏览 1提问于2021-12-03得票数 0
1回答
我知道帧缓冲区本身并不是纹理，但如果设置正确，它们确实包含纹理，我相信我的是这样的：
(status == GL_FRAMEBUFFER_COMPLETE)
返回真。
我使用多帧缓冲区的原因是为了能够对单个对象/层执行一些后处理--这是一种最佳实践方法吗？所以我呈现给一组纹理，为了不以黑色屏幕结束，因为从来没有呈现到默认的帧缓冲区，所以我需要将帧缓冲区/纹理以某种方式组合到默认的帧缓冲区中。
我天真的方法是绑定默认的帧缓冲区，然后制作一个简单的着色器程序，将每个纹理写回屏幕上。
这似乎是一个任务，可以通过一些内置的功能来优化，特别是针对这一点，因为它现在必须是一个标准的东西，那么将一组帧缓冲区
浏览 0提问于2014-01-28得票数 0
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2回答
我已经收集了一些简短的WAV文件，我想使用各种数字信号处理算法在Java中处理这些文件。为此，我需要获得一个以11025 Hz帧速率编码的int值样本数组。
源文件有几种不同的采样率，包括11025 Hz和44100 Hz。下面是我尝试用来读取它们的代码：
// read the WAV file
FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(new File("test.wav"));
AudioInputStream audioInputStream = AudioSystem.getAudioInputStre
浏览 3提问于2010-02-17得票数 8
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我使用的数据集如下所示。它是一个视频字幕数据集，其字幕位于“Description”列下。 Video_ID Description
mv89psg6zh4 A bird is bathing in a sink.
mv89psg6zh4 A faucet is running while a bird stands.
mv89psg6zh4 A bird gets washed.
mv89psg6zh4 A parakeet is taking a shower in a sink.
mv89psg6zh4 The bird is taking a
浏览 11提问于2020-03-28得票数 3
回答已采纳
为了实现延迟着色，我使用了一个fbo来做多个渲染目标。
现在这种方法起作用了，但我想添加一个天空球体作为背景。
显然这个天空球体不属于延迟渲染周期，所以我必须在第二遍渲染。
但是，为了正确渲染天空球体，我必须检索深度值，以便延迟渲染纹理不会阻塞球体。
为此，我将深度纹理从G缓冲区复制到默认帧缓冲区：
gl.bindFramebuffer( gl.READ_FRAMEBUFFER, gDeferredDrawer.FrameBuffer.Context );
gl.bindFramebuffer( gl.DRAW_FRAMEBUFFER, null );
gl.b
浏览 0提问于2016-11-25得票数 1
2回答
我有以下数据帧：
我需要重新采样数据以计算每周的pct_change()。我怎样才能得到每周的更改？
类似于data['pct_week'] = data['Adj Close'].resample('W').ffill().pct_change()，但数据需要按data.groupby(['month', 'week'])分组
这样，每个月都会为每周的change.Which生成4个值，然后我就可以用图表表示出来
我所做的是df['pct_week'] = data['Adj Clo
浏览 1提问于2019-11-04得票数 5
如果我将文件图像中的纹理加载到OpenGL中，并创建一个垂直放置的平面，如果我将左上角顶点设置为纹理坐标(0，0)，则在应用程序中打开的图像的左上角对该点的纹理进行采样。
但是，当我渲染到帧缓冲区，并将其颜色附件绑定为纹理时，左上角坐标为(0，0)的顶点将从左下角开始采样，如果该帧缓冲区显示在屏幕上，将会看到。换句话说，从帧缓冲区纹理采样时，Y似乎是反转的。
无论我将glClipControl设置为GL_UPPER_LEFT还是GL_LOWER_LEFT，此纹理采样行为都是相同的，即，它将采样帧缓冲区纹理的左下角视为(0，0)。我之所以注意到这一点，是因为我将GUI渲染到帧缓冲区，然后渲染到默
浏览 3提问于2018-01-06得票数 1
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2回答
我从一个数据帧中提取了以下数据。https://i.imgur.com/rCLfV83.jpg 问题是，我如何绘制图形，可能是直方图类型，其中水平轴是16:00 17:00 18:00 ...24:00的小时数，条形图是每个小时的平均降雨量。 我只是还不了解足够多的熊猫，所以我需要一些帮助。以下是根据要求提供的示例数据。 Date Hours `Precip`
1996-07-30 21 1
1996-08-17 16 1
18 1
1996-08-30 16 1
浏览 8提问于2019-01-27得票数 1
我有一个pandas数据帧，我想根据calc_value列的值计算百分位数，除非calc_value为null，在这种情况下，percentile也应该为null。
我使用scipy的来计算百分位数，因为它是的。
然而，rankdata有一个缺陷，那就是它将愉快地包含空值，并且似乎没有排除它们的选项。
df = pd.DataFrame({'calc_value': [0, 0.081928, 0.94444, None, None]})
df['rank_val'] = rankdata(df.calc_value.values, method='m
浏览 2提问于2016-03-04得票数 0
我把温度记录在csv文件里。我的文件随时间更新。我已经把这些数据加载到了一个熊猫DataFrame上。我把开始时间改为0分钟。
我要做的是将这些数据从0分钟转换为60分钟，60分钟重采样数据。我需要做的是在不添加start_time和end_time的情况下，从起始行添加时间，并将文件的其余部分连续读取到数据帧中。
当我编写重新采样数据的代码时。它只运行一天时间。它没有运行第二天的时间价值。有人能帮我解决这个问题吗？
dataset = pd.read_csv('n.csv')
data= pd.DataFrame(dataset,columns= ['date
浏览 2提问于2019-06-25得票数 1
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我是Spark的新手，我正在尝试弄清楚使用它进行数据科学的程序是什么。具体地说，我知道如何从现有数据中创建数据帧，然后执行一些分析。
现在我正在尝试理解如何在数据帧中已经存在的数据上运行ML算法。当我查看ML文档时，我发现dataframes是从Vectors (密集或稀疏)创建的，但我现有的Dataframes并非如此。我想知道如何将具有多个列的现有数据帧转换为将单个列放置在向量中的数据帧？
当尝试先执行探索性分析和一些绘图，然后在相同的数据帧上执行ML时，通常的程序是什么？
浏览 0提问于2016-12-29得票数 0
我正在尝试获取与我的数据帧中的最新日期相关的结果值，并创建一个包含'location‘、' latest _ date’和'latest_ result‘的新数据帧。我已经尝试了以下代码： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel('SL_report_table.xlsx')
df = df.dropna(subset=['RESULT'])
df.head()
LOCATION TYPE DATE EVENT RESULT D_R
浏览 23提问于2021-07-14得票数 0
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目前，我正在开发一个赛车运动应用程序的实时计时软件。因此，我必须抓取一个Livetiming网页，并将数据复制到一个大的Dataframe。这个Dataframe是我想做的几个图表的来源。为了保持我的数据帧是最新的，我不得不经常抓取网页。 我可以下载数据并将其保存为Panda.Dataframe。但我的问题是从下载的Dataframe到大数据帧，其中包括所有数据。 import pandas as pd
import numpy as np
df1= pd.DataFrame({'Pos':[1,2,3,4,5,6],'CLS':['V5',&
浏览 5提问于2019-05-11得票数 0
我有一个数据帧net，其中包含两个位置A和B之间的距离d。
net =
A B d
0 5 3 3.5
1 2 0 2.3
2 3 2 1.2
3 4 5 2.2
4 0 1 3.2
5 0 3 4.5
然后我有一个对称矩阵M，它包含两个对之间所有可能的距离，所以：
M =
0 1 2 3 4 5
0 0 3.2 2.3 4.5 1.7 5.2
1 3.2 0 2.1 0.7 3.9 3.8
2
浏览 1提问于2016-12-08得票数 1
我有一个矩阵A，我想找到每列最后两个非NaN值。
例如，生成以下矩阵：
A = [NaN, 3, NaN; 5 5 5; NaN 1 9; 4 1 4; NaN 6 NaN; 6 2 9]
我想得到以下结果：
B =
4 6 4
6 2 9
我怎样才能以最有效的方式做到这一点，而不需要for-循环？
我尝试了以下方法：[row,col,v] = find(A,3,'last')，但是它返回了一些我不理解的内容：
row =
5
6
col =
3
浏览 0提问于2018-03-16得票数 0
我有一个超过100列的数据框架。我需要滞后其中的60个，并且我知道需要滞后的列名。有没有一种方法可以批量地或只有几行地落后于它们？假设我有一个像belwo这样的数据帧
col1 col2 col3 col4 col5 col6 ... col100
1 2 3 4 5 6 8
3 9 15 19 21 23 31
我知道的唯一方法就是一个接一个地做。也就是说，对每一列运行df['col1_lag']=df['col'].shift(1)。
对于这么多列来说，这似乎太多了。有没有更
浏览 4提问于2018-11-18得票数 1
1回答
我有一个数据帧 tickers dt AAPL AMC AMZN ... TH TSLA VIAC WKHS
0 2021-03-19 15:11:11+00:00 0 0 0 ... 0 0 0 0
1 2021-03-22 12:43:45+00:00 0 0 0 ... 0 0 0 0
2 2021-03-22 13:07:46+00:00 0 0 0 ...
浏览 13提问于2021-08-11得票数 0
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我有一个小问题，我找不到解决方案。我以这个数据集为例: Columns=A、B、C
A,B,C
F,Relax,begin
F,,
F,,
H,,
H,,
H,,
G,,
H,,
I,,
G,,
H,Relax,end
O,Cook,begin
Q,,
P,,
I,,
O,,
R,,
P,,
O,Cook,end
H,Relax,begin
F,,
G,,
I,,
I,,
I,,
I,,
I,,
I,,
I,Relax,end
我想在多个数据帧中按不同的间隔拆分这个数据帧。例如，预期的最终数据帧：
dataframe 1
A,B,C
F,Relax,begin
F,,
F,,
H,,
H,,
浏览 0提问于2021-10-13得票数 0
import pandas as pd
sample_dataframe = pd.DataFrame(columns = [column_1, column_2, column_3, column_4] )
sample_data = [(78, 89), (77, 45), (54, 90)] 我希望在sample_dataframe中插入sample_data，这样column_1和column_2将使用数据中的值进行填充，其余列将使用所有行的NaN值进行填充。 在数据帧创建期间，我无法将数据添加到数据帧中。在定义数据帧的结构后，需要稍后添加数据。 做这件事最简单的方法是什么？ 这
浏览 18提问于2020-09-07得票数 0
回答已采纳
2回答
如何在R中对数据帧项进行洗牌
、、、、
我有一个维度为24,523x3,468的数据框架，我想洗牌这个数据帧的条目。例如，我有一个简单的数据框架
df <- data.frame(c1=c(1, 1.5, 2, 4), c2=c(1.1, 1.6, 3, 3.2), c3=c(2.1, 2.4, 1.4, 1.7))
df_shuffled = transform(df, c2 = sample(c2))
它适用于一列，但我想洗牌所有列或所有行。我试过了
col = colnames(df)
for (i in 1:ncol(df)){
df2 = transform(df, col[i] = sample(col[i]
浏览 7提问于2022-11-28得票数 2
2回答
我有两个不同大小的数据帧，我想对四个不同列中的所有值进行比较(两组两个)
本质上，我希望看到df1'A‘== df2'A’& where df1'B‘== df2'B’并返回df1‘C’的值加上df2‘C’的值
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3, 4, 3], "B": [2, 5, 4, 7, 5], "C": [1, 2, 8, 0, 0]})
df2 = pd.DataFrame({"A": [1, 3, 2,
浏览 0提问于2016-03-29得票数 1
我需要将大量的wav文件分成较小的片段，并将它们转换为16 khz、16位的单声道wav文件。为了分割wav文件，我从以下站点下载了一个WavFile类：。我稍微调整了一下，允许跳过任意数量的帧。使用这个类，我创建了一个WavSegmenter类，它将读取源wav文件，并将时间x和时间y之间的帧复制到新的wav文件中。我可以从提供的XML文件中获取开始时间和结束时间，并且可以使用sample rate * time获取帧。我的问题是我不知道如何将采样率从44,100转换为16,000。
目前，我正在研究Java的Sound API来实现这一点。我最初没有参考它，因为我发现指南很长，但如果这是现
浏览 2提问于2011-07-19得票数 0
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能否请您帮助如何转置数据帧：
从这个开始：
data = {'ID' : [1,1,1,2,2,2,2],
'Name' : ['OO', 'XX', 'YY','ZZ', 'MM', 'VV', 'RR'],
'Rank' : [5,6,7,8,9,10,11],
'Price' : [20,30,40,50,60,70,80]}
df = pd.DataFrame
浏览 0提问于2021-09-14得票数 0
我有一个带有DateTime索引的熊猫数据帧。它具有以1分钟为间隔抽样的一些股票的收盘价。我想重新采样此数据帧并以5分钟为间隔获取它，就好像它是以这种方式收集的一样。例如：
SPY AAPL
DateTime
2014-01-02 09:30:00 183.91 555.890
2014-01-02 09:31:00 183.89 556.060
2014-01-02 09:32:00 183.90 556.180
2014-01-02 09:33:00 184.00 556.55
浏览 0提问于2020-07-28得票数 0
1回答
我有一个多索引数据帧。
import pandas as pd
from itertools import product
arrays = [['bar', 'baz','foo'], range(4)]
tuples = list(product(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
multi_ind=pd.DataFrame(np.random.randn(6, len(tuples))
浏览 0提问于2020-10-13得票数 0
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我有两个数据帧，每个数据帧包含来自相同时间帧的一个或多个时间序列，但在不同的时间戳上采样。 我想把它们合并成一个单独的，重采样，并用第一个的索引进行插值。 以下是第一个数据帧的示例： a b c d
2013-01-01 07:00:00 0.45 24.33 9.04 0.00
2013-01-01 08:00:00 0.55 23.11 11.60 0.06
2013-01-01 09:00:00 0.69 27.23 18.18 0.03
2013-01-01 10:00:00 0.
浏览 16提问于2019-06-05得票数 0
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我使用gdal.Wrap()从高分辨率重采样到更低的分辨率。但是，我的光栅没有价值(nan)。因此，当我设置resampleAlg时，具有nan的较大网格将变成nan。
下面是我在Python中的reprex
from osgeo import gdal
### resample and reproject
### data are from MOD11A2 and MYD11A2, and have been converted into annual mean values
raster_rprj = gdal.Warp("./2015_daytime_mean_re.tif&#
浏览 9提问于2022-04-23得票数 1
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我目前有以下数据帧
并且需要创建应用以下逻辑的新的二进制数据帧：
任何列中的-If值都为>=1.5，且前一列的值小于1.5，则显示1。
如果值不显示<=0，则-Continue显示1，然后将0放入。
因此，将这一点应用到上面应该会产生以下结果：
你知道怎么做才是最有效的吗？
浏览 4提问于2017-11-10得票数 0
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在星火中处理大型(局部)矩阵
、、、、
所以我试着在星火中进行协作过滤。假设我有100万用户，我使用SparkML的pyspark.ml.stat.Correlation.corr计算用户对之间的Pearson相关性。通过文档，此方法
包含向量列的相关矩阵的DataFrame。这个DataFrame包含一个行和一个名为‘$METHODNAME($COLUMN)’的列。
矩阵(DenseMatrix)本身并不是分布式的()，据我理解，它必须适合我的驱动程序机器的内存。
问题：
包含此矩阵的数据帧是否跨越多台计算机？我知道Spark分区数据帧，但是我认为多行是这样的吗？
如何使这个巨大的本地矩阵分布式RDD /数据框架(
浏览 0提问于2018-12-09得票数 0
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我有一个如下的数据框架。 ? 如何将其转换为数据帧，如下所示 ? PS :必须注意的是，第一个图像中的数据帧是pivot_table()
浏览 18提问于2019-10-09得票数 0
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