我正在学习Python和Pandas,并试图找出最有效的方法来比较两个数据帧上的多个选定列,以找到匹配的列。例如,如果我有以下两个数据帧: Frame 1
A B C D E F
001 10 0 0 10 0 10
Frame 2
A B C D E F
200 10 0 10 0 10 0
201 0 10 10 0 0 10
202 0 10 0 0 0 0
2
我想在我的表中添加一个列,它将一个值与现有列“would”中的前一个值进行比较(以检查它是否相同);并控制当前行中的值是否为"NULL“。这样做的目的是在新列“switch”中行的值不同于前一行中的值“farm”时,将值" new“返回到新列”switch“。(除了当场中的值为"NULL“时,我希望返回"")
如下所示是所需的输出:
farm switch
A
A
NULL
B new
B
B
A new
A
A
B new
B
B
NULL
A new
A
我试
有一个具有d特征和n个样本的矩阵,我希望将一个样本(行)的每个特征与对应于该特征的列的平均值进行比较,然后分配一个相应的标签1或0。例如:对于矩阵X= x11,x12;x21,x22,我计算两列的平均值(mu1、mu2),然后继续比较(x11、x21和mu1等),以检查这些列是否大于或小于mu,然后根据if语句为它们分配一个标签(见下文)。
我有每个列的平均向量,即长度d。我现在使用的是for -循环,但是它们在计算上并不有效。
X_copy = X_train;
mu = np.mean(X_train, axis = 0)
for i in range(X_train.shape[0]
我正在处理从多通道电极系统收集的数据,并试图使其运行得比现在更快,但我找不到任何没有循环的好方法。
它的要点是;我已经修改了每列(这是一个通道)的平均值,并且需要将列中的每个值与该列的平均值进行比较。如果该值高于调整后的平均值,则需要将该值放入另一个数据框中,以便可以轻松读取。
以下是针对有问题的部分的一些示例代码:
readout <- data.frame(dimnmames <- c("Values"))
#need to clear the dataframe in order to run it multiple times without errors
我的作业:
编写一个在输入矩阵M中查找鞍点的函数。为此,鞍点被定义为其值大于或等于其行中的每个元素,且小于或等于其列中的每个元素的元素。请注意,M中可能有多个鞍点,请返回一个称为索引的矩阵,它正好有两列。每一行索引对应于一个鞍点,其中行的第一个元素包含鞍点的行索引,第二个元素包含列索引。如果M中没有鞍点,则索引是空数组。
我的解决方案:
function ind=saddle(matrix)
size_=size(matrix);
a=[];
for ii=1:size_(1)
for jj=1:size_(2)
if (matrix(ii,jj)==max(mat
给定一个包含以下列的表:( Id int pk,Count1 int,Count2 int,Count3 int )
对于一行,如果Count2没有改变,我只想更新(inc/dec) Count2,而不管其他列是否改变。
例如:如果我读到(Count1,Count2,Count3):
(1,4,5)如果Count2是(*,4,*),我想要递增/递减它,但如果它是(*,3,*),则不是。
我可以编写一个原始的sql查询,但我想知道在没有sql查询的情况下是否可行。
更新:
结果应该等同于查询:
UPDATE Table SET Count2 = @NewValue WHERE Count2 =
我正在查看一个应用程序,我发现这个SQL:
DELETE FROM Phrase
WHERE Modified < (SELECT Modified FROM PhraseSource WHERE Id = Phrase.PhraseId)
SQL的目的是从短语中删除行,在PhraseSource表中有更多最近的行。
现在,我知道表、短语和PhraseSource都有相同的列,并且修改后保存自1970年以来的秒数,但我不明白它是如何/为什么工作的,也不知道它在做什么。当我查看它时,它看起来就像在<的左边,它只是一个列,而在>的右边,它将是许多行。这有什么意义吗?
这两个表是
我对sqlite3在node.js中有一个问题
我有大约5000行和3列的表: itemId、provider、price
我试图在itemId上分组,得到提供者= "X“的avg(价格)。
守则如下:
var sql = "SELECT itemId, avg(price) from dataset where provider = ? group by ?";
db.each(sql, ["clerk", "itemId"],
function (err, row) {
if (err) throw err;