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沙龙
3
回答
Pandas
-
在
具有
numpy
数组
的
MultiIndexed
DataFrame
上
执行
mean
()
python
、
arrays
、
pandas
、
numpy
、
dataframe
给定一个包含
Numpy
数组
的
多索引
Pandas
DataFrame
,我想知道如何获得给定索引级别的每列
的
平均值。 >>> pd.问题 当我想在索引
的
所有列或给定级别上
执行
.
mean
()时,问题就出现了。我们只得到
DataFrame
数组
中第一个元素
的
平均值,而不是数值级数
的
平均值 >>> d.
mean
() a
浏览 25
提问于2020-07-21
得票数 3
回答已采纳
1
回答
转置函数无误差,结果无变化
python
、
csv
、
pandas
、
transpose
我很难利用通过熊猫和枕木提供
的
转置功能:mid = pd.read_csv("Experiment12.csv",usecols=[0,1,2],skiprows=[0,1,2,3,4,5,6,7]).
mean
() 像mid.T这样
的
功能对熊猫有
浏览 2
提问于2013-08-18
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Numpy
:高于/低于平均值
的
标准差
的
评估
python
、
optimization
、
numpy
、
standards
、
deviation
我想计算n_par参数和n_sample样本矩阵平均值以下和之上
的
值
的
标准偏差。到目前为止,我发现
的
最快
的
方法是:for jpar in xrange(
mean
.shape[1]):
mean
[jpar],jpar].std() 其中p是一个矩阵,如(n_sampl
浏览 31
提问于2014-02-28
得票数 2
2
回答
是否在数据帧中追加行?
python
、
pandas
这是我
的
代码:# testy's shapeis (6, 4), so 6 rows and 4 columns# basey is the average of each column of testy, and the shape is (1, 4)err
浏览 0
提问于2018-10-13
得票数 0
2
回答
AttributeError:'
numpy
.ndarray‘对象没有属性’滚动‘
python-3.x
、
jupyter-notebook
、
numpy-ndarray
、
rolling-computation
当我试图做MA或滚动平均值与日志转换
的
数据,我得到这个错误。我哪里出问题了?这个有原始数据
的
很好-rolmean = data.rolling(window=120).
mean
()用日志转换
的
数据-MSTD = X.rolling(window=120).std() AttributeError: '<
浏览 0
提问于2019-06-12
得票数 0
1
回答
如何在python中比较来自传感器
的
数据?
python
、
arrays
、
raspberry-pi
、
sensors
我
在
覆盆子pi
上
使用HC-SR04传感器,我想比较我读到
的
数据。当我尝试将数据存储在
数组
中时,它只存储其中
的
一个数据,并且不断地自我更新。如何存储所有数据或将一个数据与另一个数据进行比较?distance = (pulse_duration * 34320)*0.5array = [] array.append(distance) 此代码
的
输出为
浏览 20
提问于2019-03-06
得票数 0
1
回答
重采样
MultiIndexed
Pandas
DataFrame
并将不同
的
函数应用于列
python
、
python-3.x
、
pandas
、
numpy
、
dictionary
在
没有
MultiIndexed
列
的
情况下,可以
在
df.resample(freq).agg(some_dict)中使用some_dict形式
的
{column_name: function},以便对每一列应用不同
的
函数当我有
MultiIndexed
列时,我也想这样做,但是
Pandas
在
我
的
列和dict之间做产品。下面是一些可以使用
的
虚拟数据:import
pandas</em
浏览 2
提问于2017-05-03
得票数 2
2
回答
如何从熊猫
MultiIndexed
数据帧返回
NumPy
数组
?
python
、
pandas
、
numpy
、
dataframe
我有一个
numpy
pandas
Dataframe
,我想把它转换成一个
MultiIndexed
数组
,其中MultiIndex
的
第一层中
的
每个元素都对应于矩阵
的
一行。因此,给出下面的数据帧: df = pd.
DataFrame
(np.array([[1, 2, 3, 4 ], [2 ,1, 2, 3], [1, 3, 4 , 7], [1, 3, 5 , 7], [任何正确方向
的
提示或指示都将不胜感激。
浏览 71
提问于2020-11-08
得票数 2
回答已采纳
3
回答
Numpy
和
Pandas
之间有性能差异吗?
python
、
numpy
、
pandas
我已经写了一堆代码,假设我将使用
Numpy
数组
。原来我得到
的
数据是通过
Pandas
加载
的
。我现在记得我
在
Pandas
中加载它,因为我
在
Numpy
中加载它时遇到了一些问题。我认为数据太大了。因此,我想知道,当使用
Numpy
和
Pandas
时,计算能力是否存在差异? 如果
Pandas
更高效,那么我宁愿为
Pandas
重写所有代码,但如果没有更高
的
效率,我
浏览 0
提问于2014-02-05
得票数 50
回答已采纳
2
回答
在
pandas
中取数据帧
的
特定子集
的
平均值时,如何获得更好
的
性能?
python
、
pandas
下面的代码花了3个小时遍历50000个项目中
的
5000个项目。
浏览 15
提问于2020-02-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用来自另一个
数组
的
唯一元素
在
值
数组
上
应用函数
python
、
performance
、
numpy
、
vectorization
假设我有两个维度相同
的
数组
:一个索引
数组
idx和一个值
数组
val import
numpy
as np [val))# [44. , 12.2, 49.5], # [ 3.4, 90.9, 25.9]]) 如何使用索引
数组
中
的
唯一选择
在
值
数组
上有效地应用函
浏览 11
提问于2019-01-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么
在
简单
的
数学运算中,熊猫比
numpy
快?
python
、
pandas
、
performance
、
numpy
最近,我观察到熊猫
的
乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。
在
如此简单
的
操作
上
,这怎么可能呢?这怎么可能呢?
pandas
数据帧中
的
底层数据容器是
numpy
数组
。测量import
pandas
as pd d =
浏览 1
提问于2020-06-17
得票数 2
1
回答
处理我
的
测量数据
的
最佳库和实现
python
、
pandas
、
numpy
、
python-xarray
然后,我为曲线添加了一个列,这样,该列中
的
每个字段都包含这两个曲线,作为两个
numpy
数组
的
二分法。下面是一个示例实现(真正
的
dataframe
有数千个
具有
数十个参数列
的
数据集)import
pandas
as pd example_dataset_nr =我想让熊猫
在
曲线上操作,就像它在其他数字字段
上
的
操作一样。例如,假
浏览 1
提问于2019-12-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
向
Pandas
DataFrame
添加小列表
的
最佳方法
python
、
pandas
我正在将一些包含HTTP事务
的
日志解析为
Pandas
DataFrame
。每一行都是一个trasaction,因此一个列有IP地址,另一个列有主机名等等。为了举个例子,假设我有这个
dataframe
,其中一个用户
的
宠物列表被存储为一个字符串,我们希望解析出各个动物,并将其存储为一个列表。lizard' 方法1) --我可以将一列添加到
dataframe
中,并将列表存储在此列中。Mary | 'dog/cat/rat' | ['
浏览 1
提问于2016-09-23
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何在复制或群居熊猫
DataFrame
时保持主要秩序?
python
、
pandas
、
performance
、
pandas-groupby
、
column-major-order
我使用
pandas
.
DataFrame
作为业务应用程序中
的
数据结构(风险模型),需要快速聚合多维数据。熊猫
的
聚合在很大程度上取决于
在
底层
的
numpy
数组
上
使用
的
主要订购方案。不幸
的
是,当我创建副本或使用groupby和sum
执行
聚合时,熊猫(版本0.23.4)改变了底层
numpy
数组
的
主要顺序。其影响是:
浏览 4
提问于2019-05-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从
DataFrame
上
应用
的
pandas
返回多个值
python
、
pandas
我正在使用一个
Pandas
DataFrame
来做一个逐行
的
t-test,按照下面的例子:import
pandas
df =
pandas
.
DataFrame
(
numpy
.log2"a“和"b”作为一个组,而"c“和"d”作为另一个组,我将逐行
执行
t测试。但是,如果我
的
函数没有聚合,我可以返回一个相同形状
的
序列,或者如果它聚合了
浏览 1
提问于2012-05-25
得票数 53
1
回答
基于其他数据
的
数据填充条件
python
、
pandas
、
dataframe
第一个
dataframe
df包含5分钟(返回)数据以及索引
的
小时和分钟。import
pandas
as pddf = pd.
DataFrame
().to_frame() 所以现在tmp包含一个
MultiIndexed
数据,它有两个级别:小时和分钟。现在我要做
的
是
在
d
浏览 0
提问于2018-09-26
得票数 1
回答已采纳
2
回答
用
numpy
/熊猫中
的
组集合替换组
的
值
python
、
arrays
、
numpy
、
pandas
我
在
一个
numpy
数组
X中有一个图像: [ 0.01176471, 0.49019608,[ 0.09411765, 0.14901961, 0.18431373],我在这个
数组
上
运行了一个聚类器算法来查找相似的颜色,并为每个像素Y有一个类
的
数组
: arra
浏览 2
提问于2016-03-01
得票数 2
回答已采纳
1
回答
“级数”对象不可调用(中心极限定理)样本均值
python
、
pandas
、
series
我想知道样本
的
结果,用中心极限定理。我
在
自己
的
笔记本电脑
上
出了点问题,然后我用同样
的
步骤
在
参考笔记本
上
试了一下,它成功了。509000.036582 550000.0下面是我
的
代码和输出:m = 1000for i in
浏览 4
提问于2022-04-01
得票数 0
1
回答
Dataframes是填充
dataframe
列
的
最有效方法
python
、
pandas
、
dataframe
、
performance
、
list-comprehension
我
在
试着填数据栏。我想用".iat“循环来完成它。但是传统
的
for循环非常慢,用使用for循环
的
100 000个值填充列是不有效
的
。清单理解,做得更快,但创建无用
的
列表,我不会使用。我也认为map方法,但它也创建无用
的
map对象。因此,我希望它类似于映射,但不创建任何
数组
、映射对象等。做这样
的
事情最快
的
方法是什么?
浏览 0
提问于2022-08-24
得票数 0
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