用NaN求两个多指标级数的和
NaN是JavaScript中的特殊值，表示不是一个数字（Not a Number）。当进行数学运算时，如果其中一个操作数不是数字，结果就会返回NaN。
多指标级数是指由多个指标组成的级数。在数学中，级数是指将一系列数相加的无穷序列。多指标级数可以是多个指标的和。
如果要求两个多指标级数的和，首先需要确保两个级数的指标相同。然后，将对应指标位置的数相加，得到新的级数。
例如，有两个多指标级数A和B，它们的指标分别为i和j。如果A的第i个指标位置的数为a，B的第i个指标位置的数为b，那么它们的和的第i个指标位置的数为a + b。
在云计算领域中，NaN并不直接与多指标级数的和相关。云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式。它可以提供各种计算、存储和网络资源，以满足用户的需求。
腾讯云是一家知名的云计算服务提供商，提供了丰富的云计算产品和解决方案。以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以根据具体需求选择适合的产品：
- 云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）：提供可扩展的计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供高可用、可扩展的MySQL数据库服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 云存储（Cloud Object Storage，COS）：提供安全、可靠的对象存储服务，适用于各种数据存储需求。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
请注意，以上产品仅作为示例，具体选择应根据实际需求和情况进行。
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我有一个熊猫数据中心( dataframe df )，它的价值如下：
HE PR MastLoc Loc Type Qty
1 2 E1 LocA TC 3
2 23 E1 LocA TB 18
3 17 E1 LocA TC 11
3 2 E1 LocB TC 3
24 3 E1 LocB TB 4
我想从上面的dataframe创建以下数据df：
MastLoc Loc Type Qty1
浏览 0提问于2018-10-04得票数 1
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我想要找到一个方程的数值解，用Python表示为无限和。使用fsolve()和sympy的简化示例如下：
from scipy.optimize import fsolve
import math
from sympy import *
i = symbols('i', integer=True)
def f(x):
return Sum(x**i, (i,0, oo)).evalf(10)-1
print fsolve(f, 0.5)
我收到了一个错误：
AttributeError: 'list' object has no attri
浏览 4提问于2016-03-29得票数 1
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为了在各个地区进行有意义的比较，我想在不同国家爆发新冠肺炎确诊病例的开始日期前将其正常化。对于任何领土，领土到达或超过10例确诊病例的日期被视为“疫情爆发的第0天”。
示例dataframe：
[in]
import pandas as pd
confirmed_cases = {'Date':['1/22/20', '1/23/20', '1/24/20', '1/25/20', '1/26/20'], 'Australia':[0, 0, 0, 30, 50], 'Alb
浏览 9提问于2020-04-29得票数 2
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假设我有一个熊猫系列，其中包含一些重复序列，例如：
pd.Series([
1,2,3,0,0,4,5,6,0,0,0,0,7,1,1,1,8,9,0,10
])
我的目标是找到一种简单的方法，用nan删除/替换所有长度大于选定长度L的重复序列。例如，如果是L=3，则该系列如下所示：
pd.Series([
1,2,3,0,0,4,5,6,nan,nan,nan,nan,7,nan,nan,nan,8,9,0,10
])
(或者南军被移除)。
此外，修改代码以始终保留重复项的第一个元素会很有趣：
pd.Series([
1,2,3,0,0,4,5,6,0,nan,nan,nan,7,1,nan
浏览 2提问于2022-02-17得票数 0
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import pandas_ta as ta
import pandas as pd
ichimoku = ta.ichimoku(df['high'], df['low'], df['close'])
df = pd.concat([df, ichimoku], axis=1)
TypeError:不能连接类型为<class‘tuple’>的对象；只有Series和DataFrame objs是有效的
浏览 16提问于2022-01-10得票数 0
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模拟双精度浮标的图反求
、、、
我需要用WebGL精确地绘制一张线图。这些数字的精度约为33位--这是太多了，无法适应一个单精度浮子的尾数。WebGL不支持到达我的程序中的双精度浮点数，因此我将每个数字分成“粗”和“细”两个部分：
// buf is a Float32Array to be used as a vertex buffer, input is a Float64Array.
for (let i = 0; i < input.length; ++i) {
buf[i * 2] = input[i];
buf[i * 2 + 1] = input[i] - buf[i * 2];
}
应该
浏览 0提问于2022-09-26得票数 0
当我通过一个问题来模拟一个答案时，我发现Pandas版本的0.21.0之间有一个奇怪的行为
然而，当对列使用fillna和sum()时，它会按需要工作，但它会导致0.0高于0.21.0版本。
DataFrame结构：
>>> df = pd.DataFrame({'PlaceTest':[21,21,22,22], 'Approved':[1,0,1,0]})
>>> df
PlaceTest Approved
0 21 1
1 21 0
2
浏览 0提问于2018-12-01得票数 1
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我希望根据条件将一行的缺失值替换为另一行的列值。真正的问题是有更多具有NA值的列。在本例中，我希望用A和B列的0行的值填充第4行的na值，因为值“e”映射为C列的“a”。
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, np.nan, 3, np.nan],
'B': [5, 6, np.nan, 8, np.nan],
'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
d
浏览 3提问于2022-06-14得票数 1
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1回答
x == x没有被快速评估有什么原因吗？我希望__eq__能够检查它的两个参数是否相同，如果是的话，立即返回True。但它做不到：
s = set(range(100000000))
s == s # this doesn't short-circuit, so takes ~1 sec
对于内置，x == x总是返回真我认为？对于用户定义的类，我想有人可以定义不满足这个属性的__eq__，但是有什么合理的用例吗？
我希望对x == x进行快速评估的原因是，当对其性能造成巨大影响时
from functools import lru_cache
@lru_cache()
def f(s
浏览 3提问于2016-08-05得票数 15
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我从一个dataframe值创建了两个数据格式。我正在修改这两个数据格式，使它们按索引有一些nan行。但是，我可以将nan分配给一个dataframe。当我对另一个数据做同样的事情时，所有三个数据文件都变成了nan。
我尝试使用dataframe.values而不是原始的dataframe来创建新的数据格式，因为我知道如果让b = a，那么对a所做的任何操作也会在b中反映出来，但它仍然不起作用。
df1 = pd.read_csv(...)
df2 = pd.DataFrame(df1.values, index=df1.index, columns=['a'])
df3 =
浏览 0提问于2019-06-25得票数 0
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求y值的线性插值
、、、、
我有个数据：
1 Amazon 1 x 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0
2 Amazon 1 y 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6
4 Amazon 2 x 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0
5 Amazon 2 y 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0
df2：
Amazon 1 1
Amazon 2 2.3
N
浏览 2提问于2021-06-15得票数 0
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我已经查过了这三个答案，但它们并没有为我的问题提供真正的解决方案，尽管它可能会帮助这里的人帮助我：、和。
我已经对我的演员评论家股票交易代理做了一个修改，在我的数据中包含了更多的技术指标培训特性/列，现在我正在获得Nan值作为我在培训期间的成本函数。不粘贴我的整个代码，因为它很长，我将张贴一些相关的章节，希望能帮助别人发现我还能尝试什么。
给我提供良好培训结果的代理的主要架构如下：
class Actor:
def __init__(self, name, input_size, output_size, size_layer):
with tf.variable_sc
浏览 1提问于2019-11-17得票数 2
1回答
我可以使用df' TOTAL‘= df.sum(axis=1)向这个DF添加一个总列，并添加如下所示的行元素：
col1 col2 TOTAL
0 1.0 5.0 6.0
1 2.0 6.0 8.0
2 0.0 NaN 0.0
3 NaN NaN 0.0
但是，我希望底部行的总数为NaN，而不是0，如下所示：
col1 col2 TOTAL
0 1.0 5.0 6.0
1 2.0 6.0 8.0
2 0.0 NaN 0.0
3 NaN NaN Nan
有什
浏览 0提问于2019-02-07得票数 3
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我一直在使用足球传输数据集，并试图打印具有特定列值的行。从代码的第11行和第12行可以看到，我成功地打印了传输费为222000000和其他值的行。但我似乎无法打印市场价值不是“NaN”的行
import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
data0 = 'C:/Users/Siddhardh/Desktop/OiDS Project/Code/Transfe
浏览 2提问于2019-10-24得票数 1
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让ss成为熊猫系列的彩车。
让x是一个浮点数。
x+1和ss+1的工作方式与预期一致。
x/5和ss/5的工作方式与预期一致。
无论min(x,5)如何工作，但为了获得与该系列相同的行为，我必须执行ss.apply(lambda y: min(y,6))，这是一件痛苦的事情，原因如下：
如果我想在一个系列上进行一批计算，然后随着新元素的出现，我想进行动态计算，该怎么办？
换句话说，我想要一个函数f，这样我就可以对一个系列(或多个系列)应用f，对一个浮点型(或多个浮点型)应用f，理想情况下将f应用于浮点型和系列的组合。
我之所以关心这一点，是因为可能有许多这样的转换，并且我非常希望不维护每个转换
浏览 0提问于2014-12-15得票数 1
我处理大数据时间序列数据集。数据存储在拼花文件中。随着时间的推移，将添加新的列。我使用concat连接不同文件中的数据，这非常好，但是我遇到了一个小问题，当连接dask数据帧时，数据类型不稳定。示例：
我有两个数据帧，具有不同的列集，同时具有浮点数和整数数据类型：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
x = pd.DataFrame( [[1., 2.],[3., 4.]], columns=["a", "b"], index=[1,3])
y = pd.DataFrame( [[5., 6., 7
浏览 2提问于2020-01-13得票数 0
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4回答
我有这样的数据：
>>> df = pd.DataFrame({
'Date': [
pd.to_datetime("2022-07-01"),
pd.to_datetime("2020-07-02"),
pd.to_datetime("2020-07-03"),
],
"Price": [
{24.9, 23.0, 22.5, 23.5},
{24.9, 25.0, 26.5, 23.
浏览 11提问于2022-07-30得票数 1
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1回答
熊猫数据柱中NaN细胞的变化
、、、、
如何用列类型的空值填充熊猫数据中的所有NaN值。例如，我有两个列- "Name“- str，"Age”- int。我想用“名称”填充“NaN”中的所有单元格，用0填充"Age“中的所有NaN。熊猫有办法实施它吗？我可以分别为“姓名”和“年龄”这样做，但我想让熊猫自己决定列的类型，并根据这种类型将NaN改为“任一种”。提前谢谢你。
浏览 5提问于2022-11-22得票数 0
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我使用的是带有两个列约束的DataFrame，这样当第一个列定义了一个值时，另一个也应该定义相应的值。我想计算一下这个限制不成立的个案数目。
示例
df = pd.DataFrame({'a': [np.nan, 2, np.nan, 4, 5, 6],'b': [11, 12 , np.nan, 14, 15, np.nan]})
a b
0 NaN 11
1 2 12
2 NaN NaN
3 4 14
4 5 15
5 6 NaN
定义列a中的值时，还必须定义列b中的相应值。这不适用于索引5的
浏览 3提问于2018-08-16得票数 1
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我使用的是来自Kaggle的银行营销数据集：https://www.kaggle.com/janiobachmann/bank-marketing-dataset 我想要绘制数字列的kdeplot，按deposit过滤。除了pdays和previous列之外，每个数字列都可以正常工作。 具体地说，当我用'deposit' == 'yes'绘制这两列时，就没问题了。但是当我用'deposit' == 'no'绘制这两个数据时，它说我的数据是分类列，所以不能这样做。所有这些都适用于我的Jupyter Notebook。 请查看此问题
浏览 13提问于2020-04-16得票数 0
所以我有一个dataframe，叫做TABLE，我使用Pandas和Python2.7来分析它。它主要是分类数据，所以现在我的目标是对我的表做一个摘要，其中我列出了每个列名和该列中值的平均长度。示例表：
A B C E F
0 djsdd 973 348f NaN abcd
1 dsa 49 34h5 NaN NaN
那么我想要的输出将是这样的：
Column AvgLength
A 4.0
B 2.5
C 4.0
E NaN
F 4.0
现在我遇到的第一个问题是，数据集中有一些数值
浏览 0提问于2016-09-08得票数 1
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负载数据集
dataImf = pd.read_csv('/home/anubhav/datasets/lifesat/gdp_per_capita.csv', thousands=',', delimiter='\t', encoding='latin1',na_values='n/a')
收集每个列中的唯一条目。
dum11,dum22,dum33 = dataImf.Country.unique() , dataImf['GDP per capita'].unique() , dataImf
浏览 1提问于2017-05-14得票数 0
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我试着用Sympy来找出这个序列的极限
((-1)**(n))*(2**(-n))
使用PyCharm调试器和IPython控制台。
python模块是：
import numpy as np
from plotly.graph_objs import Scatter, Figure
from sympy import Symbol, srepr, limit_seq, oo
from sympy.abc import n
import plotly.plotly as py
py.sign_in('****', '**********
浏览 3提问于2018-01-21得票数 3
我想学习将数据框的所有值设置为NaN的最常用的方法，除了与一个月的最后一个工作日对应的值。我已经想出了下面的解决方案，但感觉很笨拙。 如果你想知道我最初的用例是什么…我将每日和每月的数据混合到一个大数据框架中。我提取每月的数据，这些数据基本上在每个月内重复相同的值，我想用一个插值的估计值来替换那些乏味的重复值，例如使用黄土。为此，我需要填充缺失的值，以获得所有介于x轴之间的nA值。 # get the values corresponding to the last business day of each month
df_eofm = df.resample('BM').
浏览 25提问于2020-06-15得票数 0
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Ques:-我想知道有多少用户在google play中看到了我的android应用程序页面，其中有多少人安装了它？
浏览 2提问于2015-05-26得票数 0
我有一个运行Kafka的Azure VM。我按照这个链接中的步骤将Kafka连接到应用程序洞察，它正在工作。网页上显示Kafka有自动收集的依赖项。这是如何工作的，我在Application Insights中的哪里可以找到指标？或者我应该在json文件中添加JMX指标？如果是这种情况，我如何找到正确的objectName和属性？
浏览 24提问于2021-09-13得票数 0
我有刺激的数据记录
在这里，我有一个列，其中激光脉冲标记为'1's和一个列，其中心电图峰值标记为'1's。
我正努力想出一种有效的方法来找出离激光峰值最近的两个心电图峰--一个在激光峰值之前，另一个在激光峰值之后。
对我来说，最简单的方式似乎是“短暂”循环，但也许有一些熊猫功能可以让它更有效率？
浏览 9提问于2022-08-21得票数 0
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1回答
我很困惑。
那么，团结是一套工具，放在Gnome 2之上，给它一个新的外观和感觉？而Gnome 3是不同的东西。
我所做的就是创建快速启动的最爱，以及桌面快捷键。然而，Gnome 2经典版的伟大定制功能已经消失在我身上了。
如何获得类似于此的内容(顶部栏中的两个图形指示符)？
📷
浏览 0提问于2013-11-25得票数 0
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1回答
我有一个包含表面和深度列表的数据帧。某些曲面使用后缀_top和_base进行标记。 我如何编写一个函数来创建一个列，该列只计算具有_top和_base后缀的同名曲面的厚度(例如red_top - red_base =厚度)？ 示例： df = pd.DataFrame({'Surface': ['red_top', 'red_base',
'blue_top', 'blue_base', 'green_top', 'pink'
浏览 9提问于2019-10-04得票数 1
我想要向量化一个操作，但我不知道如何优化它。 假设我有一个形状为(4，6，3)的3D数组a。我想对轴0上连续的非nan值求和，并计算轴0上新形成的数组b的最大值。 我可以让它在轴1和轴2上循环工作，但是对于我需要处理的数组(1000个维数为~(500，1500，800)的数组)，这是不切实际的慢。 EDIT1： 第一种(非循环的)试探性方法导致： 因此，在我的(简化的)示例中，此edit1解决方案按预期工作。然而，它并不是泛化的，如果你有两个或更多的级数，np.nancumsum函数会将第二个级数加到第一个级数上，依此类推。
浏览 30提问于2021-02-28得票数 1
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3回答
用蒙特卡罗方法求PI数字
、、、
我已经尝试过许多使用蒙特卡罗方法寻找π的算法。其中一个解决方案(用Python)是这样的：
def calc_PI():
n_points = 1000000
hits = 0
for i in range(1, n_points):
x, y = uniform(0.0, 1.0), uniform(0.0, 1.0)
if (x**2 + y**2) <= 1.0:
hits += 1
print "Calc2: PI result", 4.0 * float(hits) /
浏览 2提问于2009-06-11得票数 4
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2回答
我想添加两个具有多个索引的系列，其中一个可以包含NaN值。只添加两个(a + b)是行不通的，因为b中可能没有来自a的某些索引项，反之亦然。
这是我当前的方法，由于此值应为NaN，因此对索引(b, 50)无效。
In [41]: a = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, np.nan], index=pd.MultiIndex.from_tuples([('a', '1'), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 50), ('b', 5)], names=[&#
浏览 1提问于2018-02-26得票数 0
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其数据集大致如下所示：
index_right = pd.Series([8620, 8620, 8620, 8650, 8650, 8650, 133000, 133000, 133000])
index_left = pd.Series([0, 0, 0, 1, 1, 1, np.nan, np.nan, np.nan])
month_index = pd.Series([1, 1, 1, 2, 2, 2, np.nan, np.nan, np.nan])
time_index = pd.Series([1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])
dict1 = {'
浏览 2提问于2020-12-15得票数 0
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我正试图按最高年龄重新排列tableView中的单元格，但问题是我有两个表。我使用领域的数据库来存储数据，所以我的数据来自那里，而且我也受到了某种程度的限制。在SQL中，我会连接表来实现我想要的结果，但是我知道领域是一个基于对象的数据库，所以查询中的联接的概念并不适用于它。
假设我有Class Parent和Child
@objcMembers class Parent: Object{
dynamic var name: String = ""
let children = List<Child>()
convenience init(n
浏览 1提问于2018-03-13得票数 0
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1回答
我试图用无穷级数计算PI。当我开始我的程序时，我想得到一些错误的数字，但是我得到了输出"nan“。
有人知道为什么吗？
下面是代码：
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
long double pi;
float x;
int y = 3;
bool loop = true;
while(true)
{
x=1/y;
y+2;
if(loop == true)
{
p
浏览 0提问于2019-09-13得票数 0
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2回答
在Matlab中迭代求列的平均值
、、、、
您好，我在Matlab中有一列值(PDS(:,39))。此列被过滤出各种情况，并且有两个单独的标志列(PDS(:,41 81))，它们要么是0代表有效行，要么是-1代表无效行。我取有效数据的平均值，如果平均值大于0，我想使这个值无效，并再次取平均值，直到平均值低于某个值(在本例中为0.2)。下面是我的代码：
% identify the VALID values
U1 = (PDS(:,81)==0);
F1 = (PDS(:,41)==0);
% only calculate using the valid elements
shearave = mean(PDS(U1&F1,39
浏览 0提问于2013-01-14得票数 1
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2回答
#include<iostream>
using namespace std;
double log(double x,int n)
{
static double p = x ;
double s;
if(n==1)
return x;
else
{
s=log(x,n-1);
p*=x;
if(n%2==0)
return s - (p/n);
else
return s + (p/n);
}
}
i
浏览 3提问于2020-08-23得票数 1
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4回答
我想检查某些列(大约5或6)，如果全部为null，则将另一个名为has_nan的列从0更改为1。我知道如何过滤/屏蔽，但是当使用loc时，我得到了可怕的SettingWithCopyWarning。
这里有一个小例子要说明，不完全相同，但它强调了这个问题：
df = pd.DataFrame([np.random.randint(0,100,3), np.random.randint(0,100,3),
np.random.randint(0,100,3), np.random.randint(0,100,3)],
colum
浏览 0提问于2018-12-25得票数 4
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我有以下数据框架
import pandas as pd
import numpy as np
d = {
'ID':[1,2,3],
'W1':[5,6,7],
'W2':[9, np.nan,10],
'w3':[11,np.nan,np.nan]
}
df = pd.DataFrame(data = d)
df
ID W1 W2 w3
0 1 5 9.0 11.0
1 2 6 NaN NaN
2 3 7 10.0 Na
浏览 0提问于2019-04-11得票数 1
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我正在运行一个2000个时期的多类模型(总共40个类)。该模型运行良好，直到828纪元，但在829纪元，它给了我一个InvalidArgumentError (见下面的截图)
下面是我用来构建模型的代码。
n_cats = 40
input_bow = tf.keras.Input(shape=(40), name="bow")
hidden_1 = tf.keras.layers.Dense(200, activation="relu")(input_bow)
hidden_2 = tf.keras.layers.Dense(100, activ
浏览 0提问于2020-07-30得票数 6
我在处理问题。当属性被定义时，我将其作为“未定义的”属性之一，但我无法找到解决方案：
我有带有数据的父组件：
@Component({
selector: "app-my-products",
templateUrl: "./my-products.component.html",
styleUrls: ["./my-products.component.css"]
})
export class MyProductsComponent implements OnInit {
浏览 1提问于2019-01-02得票数 2
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6回答
pd.DataFrame.merge() 和 pd.concat()**?**的本质区别是什么？
到目前为止，这是我发现的，请评论我的理解是多么的完整和准确：
.merge()只能使用列(加上行索引)，并且在语义上适合于数据库样式的操作。.concat()可以与任意一个轴一起使用，只使用索引，并提供了添加分层索引的选项。
顺便说一句，这允许以下冗余:两者都可以使用行索引组合两个数据格式。
pd.DataFrame.join()仅仅提供了.merge()用例子集的简写。
(熊猫擅长在数据分析中处理非常广泛的用例。探索文档以找出执行特定任务的最佳方式可能有点令人望而生畏。)
浏览 12提问于2016-07-07得票数 152
我有这个df
CODE TMAX
0 000130 NaN
1 000130 NaN
2 000130 32.0
3 000130 32.2
4 000130 31.1
5 158328 22.5
6 158328 8.8
7 158328 NaN
8 158328 NaN
9 158328 9.2
... ... ...
我想计数'TMAX‘列中的非nan值和nan值的数量。但是我想从
浏览 5提问于2021-06-18得票数 2
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2回答
条件NaN填充
、、
我有一个包含11列的大型数据帧，如果另一组列中的每个值都为NaN，则希望将NULL值替换为0，否则将不为NaN的数字转换为整数。我用下面的方法来做这件事，但是只有8000个观察值，它需要很长很长的时间才能完成(尽管它做得很正确)。我估计这花了将近20分钟：
lt = ['lost_time_a', 'lost_time_b', 'lost_time_c', 'lost_time_d', 'lost_time_e', 'lost_time_f', 'lost_time_g',
浏览 0提问于2014-07-20得票数 0
3回答
我知道IEEE 754将NaNs定义为具有以下按位表示：
符号位可以是0或1。
指数字段包含所有1位。
尾数的一些位用于指定它是一个安静的NaN还是一个信令NaN
尾数不能是所有的0位，因为该位模式是为表示无穷大而保留的。
尾数的剩余部分构成一个有效负载。
当浮点计算的输入为NaN时，有效载荷被传播到浮点计算的结果(与整个NaN一样)，尽管我不知道这种传播的细节，也不知道标准是否指定了如何实现。谁设置原始有效载荷？如果我添加两个具有不同有效载荷的NaNs，会发生什么情况？
但最重要的是:我以前从未见过使用NaN有效负载。这个有效载荷字段有什么用途？
浏览 5提问于2015-11-28得票数 16
我有一个多标签分类器产生的结果，我想要计算微观和宏观精度，回忆和F1分数使用sklearn.metrics在python，但不太清楚如何。
我有两个二进制稀疏矩阵，dataOUT和dataGT，它们分别代表同一数据集的分类结果和基本真理。这两个矩阵都是nLabels X nSamples大小的。每个样本都可以用一个或多个标签标记，所以如果分类器用dataOUT[i,j]标记jth样本，则为0，则为0。
对于任何给定的类i，我可以通过从dataOUT中提取i第四行来轻松地计算规则精度、召回和F-得分，而dataGT可以将这些数据提供给sklearn.metrics.precision_recal
浏览 3提问于2015-11-02得票数 2
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我有一个CSV文件，读取到一个Pandas DataFrame中，其中包含一个列，该列的值由分号分隔。
我需要从字符串中提取最小值和最大值，并将每个值保存在一个新列中。
我能够打印最小值和最大值，但似乎无法从保存到新列中的每一行中获得正确的值。
任何帮助都是非常感谢的。
样本DataFrame：
import pandas as pd
import numpy as np
raw_data = {'id': ['1473-2262', '2327-9214', '1949-8349', '2375-6314',
浏览 3提问于2017-08-16得票数 1
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7回答
我有一个程序，它在两个处理器上运行，其中一个处理器不支持浮点。因此，我需要在处理器中使用定点执行浮点计算。为此，我将使用浮点模拟库。
我需要首先提取处理器上支持浮点的浮点数的符号、尾数和指数。因此，我的问题是如何获得单精度浮点数的符号、尾数和指数。
按照此图中的格式，
这就是我到目前为止所做的，但是除了sign之外，尾数和指数都不正确。我想，我漏掉了什么。
void getSME( int& s, int& m, int& e, float number )
{
unsigned int* ptr = (unsigned int*)&number;
浏览 0提问于2013-03-28得票数 64
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5回答
在总结两个熊猫栏时，我想忽略两个列中一个是浮子时的nan值。但是，当nan出现在这两列中时，我希望将nan保留在输出中(而不是0.0)。
初始数据格式：
Surf1 Surf2
0 0
NaN 8
8 15
NaN NaN
16 14
15 7
期望输出：
Surf1 Surf2 Sum
0 0 0
NaN 8 8
8 15 23
NaN NaN NaN
16
浏览 7提问于2020-05-06得票数 5
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我获得了代码20+ of，并且肯定会有更多的代码片段，其中我几乎总是有相同的代码模式，本质上是(数字对应于下面的代码段中的注释)：
计算依赖于df的几列的测试，测试可以对任何列进行乘、除、加、任何操作，并将inf替换为nan。
找个非南人的面具
使用掩码创建有效的df。
创建一个新列，在考虑的原始列中添加“_mod”，并将其填充为
用另一个公式填充“_mod”列上的其余值，该公式与步骤1中的公式一样，可以是对任何列的任何操作，使用前面在3中创建的有效df
片段
# col1
logger.info('col1')
# 1
col1_test = (d
浏览 0提问于2018-10-02得票数 1
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