我正在尝试摆脱数据帧中的NaN值。我希望根据列中值的分布来填充缺少的值,而不是用平均值填充NaN或做填充。换句话说,如果一列有120行,其中20行是NaN,80行包含1.0,20行包含0,0,我想用1填充80%的NaN值。
为此,我创建了一个函数:
def fill_cr_hist(x):
if x is pd.np.nan:
r = random.random()
if r > 0.80:
return 0.0
else:
return 1.0
else:
r
关于这个问题(),我还有一个问题。
我有一个"value“类,它的实例被持久化在数据库中。因此,这个类的实例都有一个惟一的ID。
因此,我简单地通过返回此id就实现了散列代码方法(以及相关的equals方法)。
当使用Eclipse hashcode生成器并告诉Eclipse仅使用ID属性生成时,我有以下方法:
@Override
public int hashCode() {
final int prime = 31;
int result = 1;
result = prime * result
这听起来很基本,但这个问题困扰了我一段时间。
假设我有以下查询
SELECT s.ymd, s.symbol, s.price_close FROM stocks s
SORT BY s.symbol ASC;
在这种情况下,如果数据在符号列上有很好的传播,那么根据符号列进行分发是有意义的,这样所有的还原器都能很好地共享数据;将查询更改为以下内容将提供更好的性能
SELECT s.ymd, s.symbol, s.price_close FROM stocks s
DISTRIBUTE BY s.symbol
SORT BY s.symbol ASC, s.ymd ASC;
如果我不指定dis
目前,我想观察缺失值对我的数据集的影响。我将数据点(10,20,90%)替换为缺失值,并观察其影响。以下函数用于将某个百分比的数据点替换为missing。
def dropout(df, percent):
# create df copy
mat = df.copy()
# number of values to replace
prop = int(mat.size * percent)
# indices to mask
mask = random.sample(range(mat.size), prop)
# replace wi
我试图在一些普林斯顿大学关于它的文章的基础上用Java编写一个哈希表。
最常用的散列方法是模散列:我们选择数组大小M为素数,对于任何正整数键k,当k除以M时,计算余数。这个函数非常容易计算(在Java中,k%M),并且有效地将键均匀地分散到0到M-1之间。
这个部分是有意义的--不管是多少,哈希表大小的模数都会在这个范围内给出一些数组索引。
弦乐。模块散列也适用于长键(例如字符串):我们只是把它们当作巨大的整数来处理。例如,下面的代码计算字符串s的模块散列函数,其中R是一个小素数整数(Java使用31)。
然后提供了一个代码示例,但我没有理解。
int hash = 0;
for (int i