我有一个Pandas DataFrame,它有两列,其中包含范围[-pi,pi)中的一些角度。我需要计算每一行的瞬时角速度,这可以使用diff()来完成,但是当我的数据跨越从pi到-pi的不连续时,这种简单的方法就失败了,例如 我正在尝试对我的列使用numpy.unwrap(),但是当我尝试下面的代码时,我得到了一个ValueError。 angle_data["theta"].apply(np.unwrap)
<Traceback message>
ValueError: diff requires input that is at least one dim
我在python3中重写了python2代码中的一个函数
def abc(self, id):
if not isinstance(id, int):
id = int(id)
mask = self.programs['ID'] == id
assert sum(mask) > 0
name = self.programs[mask]['name'].values[0]
这里的"id“是一个panda序列,它的索引是字符串,列是int,如下所示
data = np.array(['1
我正在写地图-减少程序来查询卡桑德拉列-家庭。我只需要从一个列家族中读取行的子集(使用行键)。我有一组行键,我要读的是行键。我如何将“行键集”传递给映射减少作业,以便它只能输出cassandra列族中的行子集?
摘要:
enter code here
class GetRows()
{
public set<String> getRowKeys()
{
logic.....
return set<string>;
}
}
class MapReduceCassandra()
{
inputforma
我是刚接触scikit learn的人,我刚看过文档和一些其他的stackoverflow帖子来构建一个决策树。我有一个具有16个属性和1个目标标签的CSV数据集。我应该如何将其传递到决策树分类器?我当前的代码如下所示:
import pandas
import sklearn
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn import tree
data = pandas.read_csv("yelp_atlanta_data_labelled.csv", sep='
我有一个:
我需要转换成这样的格式:
我尝试将一列转换为行,并获得了成功。
import pandas as pd
x = pd.read_csv('source.csv', header=None) #reading it as csv for now
columns = x[0] #convert questions label column to list
columns.tolist()
output
['Period', 'B_date', 'C_date', 'Year', 'Day of p
我有一个Pandas数据帧,它已经减少到只有重复项并进行了排序。重复项由列"HASH“标识,然后按"HASH”和"SIZE“排序
df_out['is_duplicated'] = df.duplicated(['HASH'], keep=False) #keep=False: mark all duplicates as true
df_out = df_out.ix[(df_out['is_duplicated'] == True)] #Keep only duplicate records
df_out = df_o
我有表(列) A(a)和B(b, a)。字段a在A中起主要作用,b在B中起主要作用。A表示一组类,B表示一组元素,每个元素都是一个类的一部分。任务是检索所有类(A.a)是第一列,这些类的元素在第二列中。如果某个类不包含元素,则应在第二列中使用null检索该类。
正确的查询是:
select A.a, B.b from A left join B on A.a = B.a
这正是我所需要的。但是,在阅读了left的文档之后,我尝试用query手动重复这个结果:
select B.a, B.b as "b" from B
union
select A.a, null as "