我使用它来选择最大值来代替2Dnumpy中的一行,并将其余的值设为零 max_row_value_2D = a * (a >= np.sort(a, axis=1)[:, [-1]]).astype(int) 我使用它来选择最大值来代替2Dnumpy中的列,并将其余的值设为零 max_column_value_2D = a * (a >
我正在尝试找出根据状态为True (1.0)对此数据框中的每个人应用奖品的最快方法。我有数以千计的行,以前我是通过iterrows来做的。不用说,它花了很长时间遍历每个列,检查状态是否为真,然后将排名输入到返回奖品的函数中。大概是这样的。for index,row in dataframeB.iterrows():
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