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使用Pandas返回每个个体记录中属性为1的列标签集合

一、前言 前几天在J哥的Python群【Z】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 各位群友，打扰了。能否咨询个pandas的处理问题？...左边一列id代表个体/记录，右边是这些个体/记录属性的布尔值。我想做个处理，返回每个个体/记录中属性为1的列标签集合。...例如：AUS就是[DEV_f1,URB_f0,LIT_f1,IND_f1,STB_f0]，不知您有什么好的办法？ 并且附上了数据文件，下图是他的数据内容。...二、实现过程 这里【Jin】大佬给了一个答案，使用迭代的方法进行，如下图所示： 如此顺利地解决了粉丝的问题。...后来他粉丝自己的朋友也提供了一个更好的方法，如下所示： 方法还是很多的，不过还得是apply最为Pythonic！ 三、总结 大家好，我是皮皮。

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填补Excel中每日的日期并将缺失日期的属性值设置为0：Python

从上图可以看到，第一列（紫色框内）的日期有很多缺失值，例如一下子就从第001天跳到了005天，然后又直接到了042天。...接下来，我们使用pd.to_datetime方法将df中的时间列转换为日期时间格式，并使用set_index方法将时间列设置为DataFrame的索引。   ...，频率为每天。   ...随后，即可将修改后的DataFrame保存到输出文件中，使用to_csv方法，并设置index=False以避免保存索引列。   运行上述代码，即可得到如下图所示的结果文件。   ...可以看到，此时文件中已经是逐日的数据了，且对于那些新增日期的数据，都是0来填充的。   至此，大功告成。

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2023-01-04：有三个题库A、B、C，每个题库均有n道题目，且题目都是从1到n进行编号 每个题目都有一个难度值 题库A中第i个题目的难度为ai 题库B中第

2023-01-04：有三个题库A、B、C，每个题库均有n道题目，且题目都是从1到n进行编号每个题目都有一个难度值题库A中第i个题目的难度为ai题库B中第i个题目的难度为bi题库C中第i个题目的难度为ci...小美准备组合出一套试题，试题共有三道题，第一题来自题库A，第二题来自题库B，第三题来自题库C试题要求题目难度递增，且梯度不能过大具体地说，第二题的难度必须大于第一题的难度，但不能大于第一题难度的两倍第三题的难度必须大于第二题的难度...，但不能大于第二题难度的两倍小美想知道在满足上述要求下，有多少种不同的题目组合（三道题目中只要存在一道题目不同，则两个题目组合就视为不同输入描述 第一行一个正整数n, 表示每个题库的题目数量第二行为n个正整数...a1, a2,...... an，其中ai表示题库A中第i个题目的难度值第三行为n个正整数b1, b2,...... bn，其中bi表示题库B中第i个题目的难度值第四行为n个正整数c1, c2,......... cn，其中ci表示题库C中第i个题目的难度值1 <= n <= 20000, 1 <= ai, bi, ci <= 10^9。

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2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr =

2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr = 4, 2, 0, 3, 10 1 2 3 4把0想象成洞，任何非0数字都可以来到这个洞里，然后在原本的位置留下洞比如...4这个数字，来到0所代表的洞里，那么数组变成 : arr = 0, 2, 4, 3, 1也就是原来的洞被4填满，4走后留下了洞任何数字只能搬家到洞里，并且走后留下洞通过搬家的方式，想变成有序的，有序有两种形式比如...对于第二种有序情况，我们可以先倒序遍历数组，找出每个数需要移动的最小距离，从而计算出需要移动的次数。最后比较这两种情况下的最小搬动次数，返回较小值即可。...注意事项：需要记录每个数是否被遍历过，以防止重复计算。数字只能搬家到洞里，并且走后留下洞，因此在交换过程中需要记录其中一个数字所在的位置作为洞的位置。...这种样子，至少交换几次// ans2 : 1 2 3 4 .... 0 这种样子，至少交换几次// m : 每个环里有几个数// next : 往下跳的位置n := len(nums)ans1, ans2

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论文阅读报告_小论文

此外，本文展示了如何将本体论知识整合到因子分解中以提高学习结果，以及如何将计算分布到多个节点上。通过实验表明，我们的方法在与关联数据相关的几个关系学习任务中取得了良好的结果。...张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。...张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。...实体由数据中所有资源、类和空白节点的集合给出，而关系集由包含实体-实体关系的所有谓词组成。对于每个现有的三元组(第i个实体、第k个关系、第j个实体)，对应的条目Xijk被设置为1，否则它被设置为0。...因此，我们在第3.5节中提出了对RESCAL的有效扩展，这样实体的属性，即文字值，可以包含在分解中。

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2023-01-04：有三个题库A、B、C，每个题库均有n道题目，且题目都是从1到n进行编号每个题目都有一个难度值题库A中第i个

2023-01-04：有三个题库A、B、C，每个题库均有n道题目，且题目都是从1到n进行编号 每个题目都有一个难度值 题库A中第i个题目的难度为ai 题库B中第i个题目的难度为bi 题库C中第i个题目的难度为...ci 小美准备组合出一套试题，试题共有三道题， 第一题来自题库A，第二题来自题库B，第三题来自题库C 试题要求题目难度递增，且梯度不能过大 具体地说，第二题的难度必须大于第一题的难度，但不能大于第一题难度的两倍...第三题的难度必须大于第二题的难度，但不能大于第二题难度的两倍 小美想知道在满足上述要求下，有多少种不同的题目组合 （三道题目中只要存在一道题目不同，则两个题目组合就视为不同 输入描述 第一行一个正整数...n, 表示每个题库的题目数量 第二行为n个正整数a1, a2,...... an，其中ai表示题库A中第i个题目的难度值 第三行为n个正整数b1, b2,...... bn，其中bi表示题库B中第i个题目的难度值...第四行为n个正整数c1, c2,...... cn，其中ci表示题库C中第i个题目的难度值 1 <= n <= 20000, 1 <= ai, bi, ci <= 10^9。

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2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr = [4, 2, 0, 3,

2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复 比如，arr = [4, 2, 0, 3, 1] 0 1 2 3 4 把0想象成洞...，并且走后留下洞 通过搬家的方式，想变成有序的，有序有两种形式 比如arr = [4, 2, 0, 3, 1]，变成 [0, 1, 2, 3, 4]或者[1, 2, 3, 4, 0]都叫有序。...对于第二种有序情况，我们可以先倒序遍历数组，找出每个数需要移动的最小距离，从而计算出需要移动的次数。 3. 最后比较这两种情况下的最小搬动次数，返回较小值即可。 注意事项： 1....需要记录每个数是否被遍历过，以防止重复计算。 2. 数字只能搬家到洞里，并且走后留下洞，因此在交换过程中需要记录其中一个数字所在的位置作为洞的位置。...这种样子，至少交换几次 // ans2 : 1 2 3 4 .... 0 这种样子，至少交换几次 // m : 每个环里有几个数 // next : 往下跳的位置 n := len(nums

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2021-07-27：给定一个数组arr，长度为N，arr中的值只有1

2021-07-27：给定一个数组arr，长度为N，arr中的值只有1，2，3三种。...arri == 1，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在左；arri == 2，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在中；arri == 3，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在右。...那么arr整体就代表汉诺塔游戏过程中的一个状况。如果这个状况不是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回-1。如果这个状况是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回它是第几个状况。...福大大 答案2021-07-27： 1-7的汉诺塔问题。 1-6左→中。 7左→右。 1-6中→右。 单决策递归。 k层汉诺塔问题，是2的k次方-1步。 时间复杂度：O(N)。...other // arr[0..index]这些状态，是index+1层汉诺塔问题的，最优解第几步 func step(arr []int, index int, from int, to int, other

1.1K10

神经网络批处理 | PyTorch系列（十九）

在上一节中，我们了解了前向传播以及如何将单个图像从训练集中传递到我们的网络。...在上一节中，当我们从训练集中提取单个图像时，我们不得不unsqueeze() 张量以添加另一个维度，该维度将有效地将单例图像转换为一个大小为1的batch。...图像张量的第一个轴告诉我们，我们有一批十张图像。这十个图像具有一个高度和宽度为28的单一颜色通道。 标签张量的单轴形状为10，与我们批中的十张图像相对应。每个图像一个标签。 好的。...输出指标 对此的解释是，对于批次中的每个图像，我们正在找到具有最高值的预测类别（每列的最大值）。这是网络预测的类别。...每个数字是出现最大值的索引。我们有十个数字，因为有十个图像。一旦有了这个具有最大值的索引张量，就可以将其与标签张量进行比较。

2.7K30

MLIR入门教程1-Toy语言以及AST

本教程分为以下几章： 第1章：Toy语言简介及其AST的定义。 第2章：遍历AST以发出MLIR中的方言，介绍基本的MLIR概念。这里我们展示了如何开始将语义附加到MLIR中的自定义操作。...第3章：使用模式重写系统的高级语言特定优化。 第4章：使用接口编写与通用方言无关的转换。在这里，我们将展示如何将特定的方言信息插入到通用转换中，如维度推断和内联。 第5章：部分降低到较低级别的方言。...考虑到我们希望保持简单，编码生成将被限制为秩<=2的张量，并且Toy中唯一的数据类型是64位浮点类型(在C中也称为“DOUBLE”)。...因此，所有值都是隐式双精度的，‘Values`是不可变的(即，每个操作都返回一个新分配的值)，并且释放是自动管理的。...函数是通用的：它们的参数是为无秩的(换句话说，我们知道这些是张量，但我们不知道它们的维数)。它们专门用于调用点的每个新发现的签名。

2K10

转换程序的一些问题：设置为 OFF 时，不能为表 Test 中的标识列插入显式值。8cad0260

可这次我是想在此基础上，能变成能转换任何论坛的，因此不想借助他自带的存储过程。...先前有一点很难做，因为一般的主键都是自动递增的，在自动递增的时候是不允许插入值的，这点让我一只很烦，今天有时间，特地建立了一个表来进行测试 字段名 备注 ID 设为主键 自动递增 Name 字符型...建立以后，我先随便输入了一些数据（当中输入的时候，ID是不允许输入的，但会自动递增） 随后我运行一条Sql语句： insert into [Test] (id,name) values (4,'asdf...'); 很明显，抛出一个Sql错误： 消息 544，级别 16，状态 1，第 1 行 当  设置为 OFF 时，不能为表 'Test' 中的标识列插入显式值。    ...PS1:今天公司上午网站出现问题，造成了很严重的后果，我很坚信我的同事不会犯connection.close()的错误，错误原因还没有查到，星期一准备接受全体惩罚 PS2：年会要到了，要我表演节目，晕死

2.3K50

02 The TensorFlow Way（1）

.： 在这个例子中，我们将结合我们所学到的和在列表中输入每个数字通过计算图操作并打印输出：         1.首先我们声明我们的张量和占位符。...Layering Nested Operations：          Getting ready： 了解如何将操作连接在一起很重要。 这将在计算图中设置分层操作。...我们将提供两个大小为3x5的数组。 我们将乘以每个矩阵大小为5x1的常数，这将导致大小为3x1的矩阵。 然后，我们将乘以1x1矩阵，再次产生3x1矩阵。...要了解如何完成此操作，请参阅第11章“更多与TensorFlow”中的“Tensorboard配方”中的“可视化图”。 这是我们的分层图如下所示： ?...为了实现这一点，我们指定可以变化或未知的维值为无值。

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Google Earth Engine ——MYD11A2中的每个像素值是该8天内收集的所有相应的MOD11A1 LST像素的简单平均值1km分辨率

Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) General Documentation MYD11A2 V6产品提供了一个1200 x 1200公里网格内的8...MYD11A2中的每个像素值是该8天内收集的所有相应的MOD11A1 LST像素的简单平均值。选择8天的合成期是因为这段时间的两倍正是Aqua和Aqua平台的地面轨道重复期。...在这个产品中，除了白天和夜间的地表温度带及其质量指标（QC）层之外，还有MODIS的31和32带以及8个观测层。...1 is not clear-sky1: Day 1 is clear-skyBit 1: Day 2 clear sky flag 0: Day 2 is not clear-sky1...0: Night 1 clear sky flag 0: Night 1 is not clear-sky 1: Night 1 is clear-sky Bit 1: Night 2

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tf.FIFOQueue()

参数: capacity 整形数字，标识队列可以存储的元素的最大数量dtypes 一个Dtype对象的列表，长度等于队列元素中的张量个数shapes 队列元素中的每个组成部分的尺寸对象组成的列表name...本操作会将张量的第0维连接到一起形成一个张量出列，所以所有出列的元素组成的元组的第0维的尺寸为n。...本操作会将张量的第0维连接到一起形成一个张量出列，所以如果队列没有关闭，所有出列的元素组成的元组的第0维的尺寸为n。...本操作将每个元素的第0维切分出来组成多个队列元素作为输入，输入的张量第0维的大小要相同。如果队列已满，操作会被阻止。如果队列关闭，将报tf.errors.CancelledError错。...，所有第0维的张量为[3. 2. 1.]，[11. 22. 33.]， [111. 222. 333.]

1.1K20

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（二）

现在我们可以回答一个问题：我们如何将一段数据、一个视频或一行文本表示为张量，以便适合训练深度学习模型？这就是我们将在本章学习的内容。我们将重点介绍与本书相关的数据类型，并展示如何将这些数据表示为张量。...4.3.4 独热编码 另一种方法是构建分数的独热编码：即，将 10 个分数中的每一个编码为一个具有 10 个元素的向量，其中所有元素均设置为 0，但一个元素在每个分数的不同索引上设置为 1。...（在我们的情况下与分数相符）并将其用作列索引设置值为 1.0。”...注意，bad_indexes中只有 20 个条目被设置为True！通过使用 PyTorch 中称为高级索引的功能，我们可以使用数据类型为torch.bool的张量来索引data张量。...bad_indexes张量与target具有相同的形状，其值为False或True，取决于我们的阈值与原始target张量中每个元素之间的比较结果： # In[14]: bad_data = data[

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知识图谱中的链接预测——张量分解篇

如果我们用A表示该张量，则A_ikj=1表示第i个实体和第j个实体具有关系k，在本文中表示为(i,k,j)∈G。...基于张量分解的模型共学习三个函数：1.实体表示函数，通常将实体表示为向量；2.关系表示函数，通常将关系表示为矩阵；3.评分函数，根据实体和关系的表示得到三维二值张量中某个值的预测值。...如果对于任意的三维二值张量A，模型都能够在某种参数设置下正确地拟合该张量而不存在任何误差，我们称模型具有完全表达能力。...一个简单的构造方法为：设置表示维度r=|E|，第i个实体的表示为e_i [i]=1， e_i [i^' ]≠1 for i^'≠i（即实体的表示构成的矩阵为单位矩阵I）。...基于此，SimplE首先为每个关系r增加一个逆关系r^(-1)，对于每一个知识图谱中存储的三元组(h,r,t)，我们都知道存在另一个对应的三元组(t,r^(-1),h)，SimplE模型通过同时优化两个三元组的预测值

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知识图谱中的链接预测——张量分解篇

如果我们用A表示该张量，则A_ikj=1表示第i个实体和第j个实体具有关系k，在本文中表示为(i,k,j)∈G。     ...基于张量分解的模型共学习三个函数：1.实体表示函数，通常将实体表示为向量；2.关系表示函数，通常将关系表示为矩阵；3.评分函数，根据实体和关系的表示得到三维二值张量中某个值的预测值。...如果对于任意的三维二值张量A，模型都能够在某种参数设置下正确地拟合该张量而不存在任何误差，我们称模型具有完全表达能力。...一个简单的构造方法为：设置表示维度r=|E|，第i个实体的表示为e_i [i]=1， e_i [i^' ]≠1 for i^'≠i（即实体的表示构成的矩阵为单位矩阵I）。...基于此，SimplE首先为每个关系r增加一个逆关系r^(-1)，对于每一个知识图谱中存储的三元组(h,r,t)，我们都知道存在另一个对应的三元组(t,r^(-1),h)，SimplE模型通过同时优化两个三元组的预测值

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tf.queue

该操作沿着第0维将队列元素分量张量连接起来，形成单个分量张量。dequeued元组中的所有组件的第0维的大小都是n。如果队列已关闭，且剩下的元素少于n个，则会引发OutOfRange异常。...该操作沿着第0维将队列元素分量张量连接起来，形成单个分量张量。如果队列没有关闭，则退队列元组中的所有组件的第0维大小都为n。如果队列已关闭，且剩余元素大于0但小于n，则不会引发tf.errors。...通过将任何形状维度设置为None，可以允许固定秩但大小可变的形状。在这种情况下，输入的形状可能会随着给定的维度而变化，dequeue_many将用零填充给定维度，直到指定批处理中所有元素的最大形状。...该操作沿着第0维将队列元素分量张量连接起来，形成单个分量张量。dequeued元组中的所有组件的第0维的大小都是n。如果队列已关闭，且剩下的元素少于n个，则会引发OutOfRange异常。...该操作沿着第0维对每个组件张量进行切片，从而生成多个队列元素。瓦尔斯中的所有张量在第0维中都必须有相同的大小。如果在执行此操作时队列已满，它将阻塞，直到所有元素都进入队列。

1.4K40
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