社区。我正在使用,我已经到了需要从DataFrame中取样两列的地步。我想通过将样本转换成多维数组来做到这一点,但是我不知道如何从那里开始。这就是我到目前为止所做的:
for i,j in abcarray:
if 'positive' in j:
print(abcarray[i])
get_image("img1")
elif 'negative' in j:
print(abcarray[i])
get_image("img2")
eli
for i in dataframe_list:
i=eval(i)
for num in range(1,len(dataframe_list)):
for column in [column for column in eval(i).columns if column not in eval(dataframe[num]):
eval(i)= eval(i).withcolumn(column, lit=none)
for column in [column for column in datafram
我刚开始与熊猫合作,并有以下功能(伪codish)作为python程序的一部分来创建报告
def loop_over_dataframe(df: DataFrame, report_types: dict)
...
for key, value in report_types:
...
filtered_df = df.query(value["filter"])
for date in filtered_df["Date"].unique():
date_df = filtered_df[fildered_df["Dat
我正在尝试在python中运行最近邻排序。我有一个充满分数的dataFrame,例如:
x y
1 10 10.0
2 26 11.0
3 27 20.0
4 36 19.0
...
高达1000点。我正在尝试按照到dataFrame中任何未使用的点的最短距离对这些点进行排序。我目前用来做这个排序的代码如下所示。
for j in range(0, len(data)-2):
minDist = 1000000
k = j+1
for i in range(k, len(data)-1):
我正在本地机器上的一个码头集装箱中运行气流。我正在运行一个测试DAG,执行3项任务。然而,这三个任务运行良好,但bash操作符的最后一个任务被卡在循环中,如下面的图片所示。在日志文件中,只为bash脚本的第一次执行生成一个条目,然后什么也不生成,但是python文件一直被执行。对于这个问题有什么建议吗?
谢谢,
理查德
from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.operators.bash impo
我正在编写一个使用HMM和Viterbi算法进行错误纠正的代码。在某个时候,对于文本中的每个单词,我必须做以下几点。(假设我有10,000字)
#FYI Windows 10, 64bit, interl i7 4GRam, Python 2.7.3
import numpy as np
import pandas as pd
for k in range(10000):
tempWord = corruptList20[k] #Temp word read form the list which has all of the words
delta = np.zeros(2
我正在尝试创建一个基于Python中另一个数据框的值的数组。我希望它像这样填充数组。 If x > or = 3 in the dataframe then it inputs a 0 in the array.
If x < 3 in the dataframe then it inputs a 1 in the array.
If x = 0 in the dataframe then it inputs a 0 in the array. 下面是我到目前为止的代码,但结果如下所示 array = np.array([])
for x in df["disc&
与Matlab相比,我正在测试Python的速度。我决定转到Python,因为它有许多优点,但我想比较一下速度,看看在这方面有什么不同。
我测试了一些循环以填充1000x1000矩阵,如下所示:
from numpy import *
sizeM = 1000
y = zeros((sizeM,sizeM))
x = 4
tic = time.clock()
for i in range(sizeM):
for j in range(sizeM):
y[i,j] = cos(i*j) + i * sin(x**2);
toc = time.clock()
time
好吧,希望有人能帮我解决这个问题,因为我现在很困惑。
我正在开发一款python游戏,它使用摄像头作为主控制器。要玩这个游戏,你只需移动一个简单的灯光,它就可以控制游戏。
到目前为止,我已经成功地将相机图像放到了表面上,并将其显示在屏幕上。但是,当涉及到寻找光线时,程序就慢得像爬虫一样。
我的第一次尝试使用了surface.get_at(x,y)函数(这不是实际的代码,这是一个示例):
maxL = 0
point = (0,0)
mysurface = get_cameraImg()
for i in range(mysurface.get_width()):
for j in ra
如何使用GPU或cuda加速计算此方程,因为该文件包含30.000点。
points = pd.read_csv('file.dat', sep='\t', usecols=[0, 1])
d = pd.DataFrame(np.zeros((max_id, max_id)))
dis = sch.distance.pdist(points, 'euclidean')
n = 0
for i in range(max_id):
print(i)
for j in range(i + 1, max_id):
d.
我有以下数据:
WallDF = pd.DataFrame(columns=['Date', 'Rate', 'Qty'])
与此同时,我正在浏览一些数据:
for x in myData:
for y in myData['records']:
print(x['Date'], y[0], y[1])
如何从该循环生成数据,而不是打印?我想将正在打印的数据添加到dataframe中。如果它是一个数组,我将使用一个简单的append(),但是我需要使用一个dataframe。
这里我要做的是从excel中获取所有的sql,使用python执行它们,并将数据导出到另一个名为output.xlsx的excel中。然而,结果覆盖了前面的结果。如何更改下面的代码,以便每当sql运行时,结果将保存在一个新的选项卡中?谢谢!
sql = excel_data_df['Query'].tolist()
i = 0
while i < len(sql):
cursor = connection.cursor()
stmn = (sql[i])
print(stmn)
cursor.execute(stmn)
while
我是python的新手,正在构建一个“只是为了好玩”的排序器。我很好奇,决定给它计时,并将其与list.sort()进行比较。对于一个包含10,000个数字的随机列表,我的程序需要50-70秒。list.sort()需要0.015秒。搜索只返回list.sort()的结果而不是排序的结果list.sort()怎么会这么高效呢?程序是这样的:
import time
import random
ct=0
while ct<5:
List=[]
count =0
while count< 10000:#builds a random list
我想要计算N个粒子的均方位移,我有粒子位置随时间变化的轨迹。我写的代码有3个for循环,这使得它非常慢。你能告诉我如何用numpy或pandas的某种矢量化功能来替换for循环吗?
下面是我的代码:
ntime = 10 # number of times represented in data
atom_count = 3 # number of particles
norigin = 5 # number of origins is half number of time steps
nmin = 2 # minimum number of intervals to contribute
当使用Numba在for循环中加速纯numpy代码时,我想了解这些收益从何而来。是否有任何分析工具可以让您查看jitted函数?
演示代码(如下所示)只是使用非常基本的矩阵乘法来为计算机提供工作。所观察到的收益是:
一个更快的loop,
numpy函数在编译过程中被jit截获的重定向,或
减少jit作为numpy的开销,通过包装函数将执行外包给低级别库(如LINPACK )
%matplotlib inline
import numpy as np
from numba import jit
import pandas as pd
#Dimensions of Matri
我的目标是使用我的源dataframe的两列来开发多个dataframe名称,作为每个col1 col2组合的命名约定。
例如,如果period和dps是源数据each中的列,我希望为每个period-dps组合创建数据格式,如下所示:
period = ['a','b','c']
dps = ['x','y','z']
for d in dps:
for p in period:
exec('{}{} = pd.DataFrame()'.format(p,
我在Python3中复制了一小段Sugarscape代理模拟模型。我发现我的代码的性能比NetLogo慢了大约3倍。这可能是我的代码的问题,还是Python的固有限制?
显然,这只是代码的一小部分,但Python将三分之二的运行时都花在了这一点上。我希望如果我写了一些非常低效的东西,它可能会在下面的片段中显示出来:
UP = (0, -1)
RIGHT = (1, 0)
DOWN = (0, 1)
LEFT = (-1, 0)
all_directions = [UP, DOWN, RIGHT, LEFT]
# point is just a tuple (x, y)
def look_aro
我想返回从某个点定位的所有文件的列表。 我使用的是python。 目前, import os
import pandas as pd
path='c://users.../'
f=[]
for currentpath, folders, files in os.walk(path):
for file in files:
# print(os.path.join(currentpath, file))
f.append(file)
df=pd.DataFrame(f)
df.columns=['file_name']
在python中,我试图在一行中编写嵌套循环。我已经看到了很多例子,但在所有这些例子中,内部可迭代变量与外部变量不同。所以在我的情况下,这是行不通的。以下是我的尝试:
my_list = [for ip in subnet for subnet in subnets]
我得到的是:
Unresolved reference 'subnet'