在不提供分组的情况下,使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么?
例如,如果我想将A、B、C的和计算成一个有一行的表,而不按任何列进行分组:
>>> x = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[8,7,6],'C':[0,3,2]})
>>> x
A B C
0 1 8 0
1 2 7 3
2 3 6 2
>>> x.pivot_table(values=['A','B'
对于一个可迭代的对象,我们可以使用 for item in items: 但是,如果我有两个并排的可迭代程序,比如有两列的pandas数据帧,会怎么样呢?我可以使用上面的方法遍历一列,但是有没有一种更优雅的方法同时遍历两列呢? import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col 1': [1,2,3,4,5], 'col 2': [6,7,8,9,10]})
i = 0
for j in df['col 1']:
print(j)
print(df['col 2'][i])
我有一个迭代器,我想在迭代器上执行函数,直到迭代器为空。我下面的方法是正确的还是有更好的练习?
import pandas as pd
df_iter = pd.read_csv(file_path, chunksize=some_chunksize_value)
def some_function(data):
try:
do sth with data.__next__()
some_function(data)
except StopIteration:
do sth here
return True
我有一个函数,为它的内部工作创造了一个很大的向量。比如说我们也需要多次调用这个函数。处理向量的内存创建/销毁的最佳方法是什么(因素是性能、代码质量.)
方法1:
void f(int n) {
vector<int> v(n);
}
int main() {
for (int i = 0; i < 1000000; ++i) f(10000000);
}
方法2:
void f(int n) {
static vector<int> v;
v.reserve(99999999); // say this is the ma
下面的所有内容似乎都是在迭代熊猫系列中的元素。我相信有更多的方法可以做到。有什么不同,哪一种是最好的方式?
import pandas
arr = pandas.Series([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3])
# 1
for el in arr:
print(el)
# 2
for _, el in arr.iteritems():
print(el)
# 3
for el in arr.array:
print(el)
# 4
for el in arr.values:
print(el)
# 5
for i in range(
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
我需要使用混合和递归方法计算无穷级数的和。这两种方法有什么区别?
下面的代码显示了我是如何做到的。我用的是哪种方法?
例如,要计算级数
Sum = -X -(X^2/2) -(X^3/3) -(X^4/4)....etc
我会用这个代码
sum := -x;
numerator:= x;
n := 2;
current := -x;
repeat
numerator := numerator * x;
previous := current;
current := numerator/n;
n := n + 1;
sum := sum - current;
我知道这个问题已经被问过很多次了,但是我已经尝试了几乎所有的方法,我试图使用下面的代码遍历DataFrame中的行。 import pandas as pd
df = pd.read_csv(r"file.csv")
for row in df:
print(row) csv文件中只有一列,并且只打印文件的header。我还使用了.items()、.iterrows()和.itertuples(),所有这些方法都将元组作为我不需要的输出。我试图在循环中执行的进一步任务只接受来自for row in df:的输出。请帮助我如何才能以这种方式打印实际行,而不仅仅是标题
由于我目前正在学习函数式编程,因此我从问题中得到灵感,编写了以下函数:
def map_starts_with(pat_map):
def map_string(t):
pats = [pat for pat in pat_map.keys() if t.startswith(pat)]
return pat_map.get(pats[0]) if len(pats) > 0 else 0
# get only value of "first" pattern if at least one pattern is foun
下面的代码不工作。为什么map函数返回类型错误?我试过很多次了。有人能给出以下代码的正确理由吗?
n=26
string_array_1=[0]*n
string_array_2=[0]*n
string_1='ababc'
string_2='abab'
for char in string_1:
char_index=list(map[char])
string_array_1[char_index]=string_array_1[char_index]+1
for char in string_2:
char_index=stri