我想将特定列中的所有数字加在一起,而我的当前代码会抛出一个错误,因为该列还包含非数字数据。例如,数据如下所示:
Values
NaN
NaN
0
NoData
无
1200
NaN
2300
在这种情况下,我只需要1200和2300的总和,但是当前的代码会生成一个错误,因为该列还包含NaN和String,包括英文字符和外文字符。如何更新代码以解决问题?
summary = 0
for i in range(c+1, b-2):
if not pd.isna(df.loc[i]['Values']) or not isinstance(df.loc[i]['Va
我正在做一个Java实践,它要求我返回一个数字列表的平均值。如果arrayList为空,则返回NaN。
public class ListAverage {
public static double findAverageDouble(ArrayList<Double> numbers) {
if(numbers.size() != 0) {
numbers = new ArrayList<Double>();
double sum = 0.0;
我有一个DataFrame (称为signal),它是一个包含5列的简单时间序列。这就是它的.describe()的样子:
ES NK NQ YM
count 5294.000000 6673.000000 4798.000000 3415.000000
mean -0.000340 0.000074 -0.000075 -0.000420
std 0.016726 0.018401 0.023868 0.015399
min
我有一个简单的示例矩阵,如下所示:(我正在处理的实际矩阵是674x11,而不仅仅是所有的'1‘元素)。
a =
1 1 1 NaN NaN
1 1 1 NaN NaN
1 1 1 1 NaN
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
我想要创建一个累积矩阵,它说明了数字元素在每一列中从不同行开始的事实。我希望通过将每列中第一个数值元素上方的NaN值替换为该行的平均值来实现这一点。
因此,与其:
cumsum(a)=
1 1 1 NaN NaN
2 2 2 NaN NaN
3 3 3 1 NaN
4 4 4 2
如果我计算一个groupby对象的平均值,并且在其中一个组中有一个NaN(s),那么NaNs就会被忽略。即使在应用np.mean时,它仍然返回所有有效数字的平均值。我希望在组内有一个NaN时立即返回NaN。这里是一个简化的行为示例
import pandas as pd
import numpy as np
c = pd.DataFrame({'a':[1,np.nan,2,3],'b':[1,2,1,2]})
c.groupby('b').mean()
a
b
1 1.5
2 3.0
c.groupby('b
我正在尝试扩展this模型以包含自定义指标。我添加了假阳性计数、真阳性计数和准确性。准确性的一步是失败并抛出错误。我已经尝试了很多修改,但都不能让它工作。这是我的代码: class SiameseModel(Model):
"""
The Siamese Network model with a custom training and testing loops.
Computes the triplet loss using the three embeddings produced by the
Siamese Network.
我有下面的协方差矩阵
a b c d
a 0.0161 0.0009 0.0008 0.0000001
b 0.0009 0.0163 NaN 0.0006
c 0.0008 NaN 0.0209 NaN
d 0 0.0006 NaN 0.0077
我想过滤这个矩阵,这样就只剩下那些非NaN的列和行了,有没有一种方法可以做到这一点,而不是嵌套循环?
所以这应该变成
a b d
a 0.0161 0.0009 0.0
我目前正在尝试TensorFlow和机器学习,作为一个挑战,我决定尝试并在Kaggle网站上编写一个机器学习软件,它可以分析脑部MRI扫描结果,并预测肿瘤是否存在。我用下面的代码这样做了,并开始训练模型。然而,在训练过程中显示的文本显示,没有一个损失值(训练或验证)具有正确的值,并且精确度平坦,或在两个数字之间波动(每次相同的数字)。
我看过其他帖子,但找不到任何能给我提示的东西。我更改了损失函数(从sparse_categorical_crossentropy改为binary_crossentropy)。但这些都不会改变这些值。
import numpy as np # linear alg
当我尝试使用tensorflow官网提供的wide_n_deep_tutorial.py时,教程可以成功运行,但在我更改数据和相应的功能后,它会显示以下错误:
File "wide_n_deep_feed.py", line 224, in <module>
tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 48, in run
我有如下数据:
2017 2018
A B C A B C
0 12 NaN NaN 98 NaN NaN
1 NaN 23 NaN NaN 65 NaN
2 NaN NaN 45 NaN NaN 43
我想将这个数据帧转换为:
2017 2018
A B C A B C
0 12 23 45 98 65 43