因为我要处理大量的数据,所以我正在尝试找到一种最简单的方法来在尽可能短的时间内解决我的问题。我的问题如下: 我有两个列表 a = [12,34,674,2,0,5,6,8]
b = ['foo','bar','bar','foo','foo','bar','foo','foo'] 我想说python:如果'bar‘在b<
我使用列表理解来索引一个numpy数组,并对这些值求和: df[col]=np.array([A_numpy_array[b].sum() for b in B_numpy_array]) 我的A_numpy_array是使用B_numpy_array的元素b进行索引的(它有800-900万个元素)。这部分代码是这个过程需要一段时间的地方,我完全用完了RAM,并开始写入磁盘。 据我所知,列表理解是P
我正在尝试做一些相对简单的事情,即对包含特定字符串的pandas数据帧中的所有列求和。然后使其成为数据帧中来自sum的新列。这些列都是数值浮点值...我可以获取包含所需字符串的列的列表 StmCol = [col for col in cdf.columns if 'Stm_Rate' in col] 但是当我尝试对它们求和时
我想对一个列表的索引进行求和,并且我对每个列表都正常工作,但是如果传递的列表(比如参数)有一个重复的项,那么代码就不会像它应该的那样工作。sum(suma) sumar_indices_pares([1,2,3,4,5]) # give 9 and this is ok
但是,当我将一个包含重复项的列表放入like参数时