我有一个Python熊猫DataFrame,其中每个元素都是一个浮点或NaN。对于每一行,我将需要找到包含第n行号的列。也就是说,我需要让列保存不是NaN的行的第n个元素。我知道第n列总是存在的。
因此,如果n为4,而一只名为myDF的熊猫数据则如下:
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
'A' 4.5 5.5 2.5 NaN NaN 2.9 NaN NaN 1.1 1.8
'B' 4.7 4.1 NaN NaN NaN 2.0 1.2 NaN NaN NaN
'
我有一个csv文件,我正在尝试根据列数拆分该文件。原始文件大约有24000列,我想把它分成几个文件,每个文件都有固定的列数(比如1000列)。我想运行在weka上对单个文件进行特征选择。我用python编写了以下代码。
import pandas as pd
import numpy as np
i=0
df=pd.read_csv("glio.csv")
#row_split=int(input("Enter the Row Split: "))
row_split=6000
name ="temp_file_"
ext=".csv&
假设我有一个有以下列的数据框架
df.head()
ref_loc ref_chr REF ALT coverage base
9532728 21 G [A] 1 A
9540473 21 C [G] 2 G
9540473 21 CTATT [C] 2 G
9540794 21 C [T] 1 A
9542965 21 C [A] 1 T
我希望将列ALT与列base进行比较,并查看匹配和差异。根据匹配和差异,我想生成一个名为cate的新列。
为此,我尝试使用以下函数,
def grou
我在MATLAB中找到了thomas算法或TDMA的一个实现。
function x = TDMAsolver(a,b,c,d)
%a, b, c are the column vectors for the compressed tridiagonal matrix, d is the right vector
n = length(b); % n is the number of rows
% Modify the first-row coefficients
c(1) = c(1) / b(1); % Division by zero risk.
我需要求解8x8和9x9矩阵的整个范围,所以我想我可以构建一个python程序来使整个事情变得更容易。
到目前为止,我已经成功创建了:
from __future__ import division
import numpy as np
def solveEqns(A,v):
def lu( A ):
#Factor A into LU by Gaussian elimination with scaled partial pivoting
n, m = np.shape( A )
if n != m:
prin
我有一个python函数:
def foo(n, d = 0):
if n == 0:return [[]]
print(x for x in foo(n-1, 0))
return [[0] + x for x in foo(n-1, 0)] + [[1] + x for x in foo(n-1, 1)]
在ocaml上,它应该看起来像
let foo ?(d=0) n =
if n = 0 then [[]]
else [[0] @ foo (n-1)] @ [[1] @ foo (n-1) ~d:1]
但我有一个错误:
Error: This e
我有这样的数据:
nt
12062 Python Pandas: Create new column out of other columns where value is not null
12063 Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()
12064
12065 Python - Pandas - create “first fail” column from other column data
12066
12067
12068 Creating new column in
我刚开始用小脚本学习python。我遇到了一个测验,如果第一行与第一列相同,第二行与第二列相同,则确定列表是对称的,依此类推。
def symmetric(block):
n = len(block)
i = 0
for i in range(n-1):
j = 0
for j in range(n-1):
if (block[i][j] != block[j][i]):
return False
j +=1
i +=1
return
请看下面的代码。它列出了从1到100的所有奇数。然后,它获取该列表并将其分块为子列表,每个子列表都比上一个大一个元素。
mylist = list(range(1, 100, 2))
out = []
i = 1 # Start off with size 1, because we don't care about the initial empty list
tri = 0
while tri+i < len(mylist):
tri = i*(i+1)//2 # Get sum of 0+1+2+..+i
out.append(mylist[tri-i:tr
我在pandas中有一个DataFrame,它有一个名为df.strings的列,其中包含文本字符串。我想要获取这些字符串在其自己的行上的单个单词,以及其他列的相同值。例如,如果我有3个字符串(以及一个不相关的列Time):
Strings Time
0 The dog 4Pm
1 lazy dog 2Pm
2 The fox 1Pm
我希望新行包含字符串中的单词,但具有其他相同的列
Strings --- Words ---Time
"The dog" --- "The" --- 4Pm
"The dog"
使用我的代码计算的复杂性是有困难的:
def determinant_laplace(self, i=0):
assert self.dim()[0] == self.dim()[1]
if self.dim() == (1,1):
return self[0,0]
else:
det = 0
for col in range(self.dim()[1]):
det += ((-1)**(col+i) *self[i,col]* self.minor(i,col).determinant_lapla
我是一个尝试切换到Python的Matlab用户。
使用Numpy,我如何在for循环中填充一个矩阵?
例如,矩阵有2列,for循环的每次迭代都会添加新的一行数据。
在Matlab中,这将是:
n = 100;
matrix = nan(n,2); % Pre-allocate matrix
for i = 1:n
matrix(i,:) = [3*i, i^2];
end
我想在pandas中做一些类似Vlookup的事情,我有一个两列的数据框,需要检查第二列值(B)在第一列(A)中是否有效,如果是,则将行和第二列值插入到名为C的新列中,下面是示例表: 原始数据帧为: A B
a -
b a
c a
d b
e d 首选数据帧为: A B C
a - N/A
b a -
c a -
d b a
e d b 实际上,我是python的初学者,但在excel中,这可以通过A列和B列之
我只是在学习来自Python的C++。我是内存管理概念的新手,我很难理解我的方法出了什么问题。我的目标是从用户输入中获取一个数字列表,并将它们放在一个NxN向量图中。每个节点都是一个存储{input_number, row_index, col_index, 0}的向量。有人能解释一下这里到底出了什么问题吗?for循环似乎到达了第二行,然后出现了bug。
源代码:
int N;
cin >> N;
int total = N * N;
vector<vector<vector<int>>> graph (N, vector<vector&l