我有一个包含时间序列的数据框架。我想计算列之间的滚动相关性(periods=20)。
store_corr=[] #empty list to store the rolling correlation of each pairs
names=[] #empty list to store the column name
df=df.pct_change(periods=1).dropna(axis=0) #Prepate dataframe of time series
for i in range(0,len(df.columns)):
for j in range(i,len(
我有一个名为fresp的数据帧,在命令行中我可以这样做:
for i in range(0,len(fresp)):
num=fresp.at[i,'caseid']
这就很好用了。当将完全相同的代码保存到.py文件中时,可以得到以下结果:
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
具体地说,涉及num=fresp.ati,'caseid‘。
下面是整个函数。当我将它保存到一个.py文件中,导
有人知道怎么解决这个问题吗?
>>> df = pd.DataFrame({'A': range(3), 'B': range(1, 4)})
>>> df
A B
0 0 1
1 1 2
2 2 3
>>> df.transform(lambda x: 0 if (x == 0) else (-np.log(-x) if x < 0 else np.log(x)))
ValueError: ('The truth value of a Series is ambiguous
我试图在python中实现一个SelectionSort算法,因此我创建了一个numpy数组,并希望将它作为参数传递到算法中。
def SelectionSort(array=None):
for i in range(len(array)):
for j in range(i+1,len(array)):
if(array[j]<array[i]):
array[i],array[j]=array[j],array[I]
但我得到了这个ValueError:
-------------------
我试图使用以下代码生成一个新列
list = ['LHR','-1','-3','LGW','MAD','SIN','KUL','JFK','HKG','PVG','IST','SDA','GLA']
for i in list:
if plotdata.loc[plotdata['LOCATION'] == i] :
plotdata['c
model = word2vec.Word2Vec.load('mymodel')
similar = model.n_similarity(input_word_after, menu_include) # compute cosin similarity between two sets of words.
similarity.append([all_menu_withoutNum, similar])
similarity.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
print("First 100 similarit
我有一个具有多个值的numpy数组(例如:v = np.array([0.81597636, 0.93198024]) )。我想检查v中的任何一个值是否在xmin和xmax之间。我尝试了以下几点:
if np.any(xmin <= v <= xmax):
print("Is in range")
但我知道错误是:
ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
当我这样做时,我不会收到错误:
if np.any(xmin <= v) and np.any(v <= xmax):
prin
当我对dataframe中的单个元素进行比较时,我会得到错误,但我不明白为什么。
我为许多客户提供了带有timeseries数据的dataframe df,其中包含一些空值:
df.head()
8143511 8145987 8145997 8146001 8146235 8147611 \
2012-07-01 00:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2012-07-01 00:30:00 0.089 NaN 0.281
我试着查阅了大熊猫的文件,但仍然想不出该怎么做。
我有这些数据
In [6]:
df
Out[6]:
strike putCall
0 50 C
1 55 P
2 60 C
3 65 C
4 70 C
5 75 P
6 80 P
7 85 C
8 90 P
9 95 C
10 100 C
11 105 P
1
我有一个ID列表和一个dataframe,其中一个列是ID。我想将ID不是ID列表中的ID的所有行删除。这是我使用的代码:
df = df.drop(df[df.ID not in list_IDs].index)
但我得到了一条错误信息:
ValueError:系列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
我做错了什么?
我想做的是:
options = ['abc', 'def']
df[any(df['a'].str.startswith(start) for start in options)]
我想应用一个过滤器,所以我只有在列'a‘中有值的条目,从一个给定的选项开始。
下一段代码可以工作,但我需要它处理几个前缀选项.
start = 'abc'
df[df['a'].str.startswith(start)]
错误信息是
ValueError: The truth value of a Series is amb
我想从Quandl导入两个时间序列,并希望找到它们之间的相关性。我发现了熊猫,并尝试了corr函数,但是我总是得到错误ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().我真的不知道这段代码有什么问题,我打印了数组,它们看起来很好。 下面是我的代码: import pandas as pd
import quandl
quandl.ApiConfig.api_key = "XXX"
series1 = qua
我喜欢在线一个功能,以提取和显示图像的主要颜色。为了节省时间,我只想在非零像素上迭代,而不是整个图像。但是,更改函数的方式会引发一个错误:
if row != [0,0,0]:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
以下是修改后的代码:
def dominantColor(image) :
from matplotlib.pyplot import imshow, show
from scipy.clus
我在NumPy中计算矩阵的特征向量和特征值,只想通过assert语句检查结果。这将抛出一个我不太理解的ValueError,因为打印这些比较效果很好。有什么建议可以让这条assert语句工作吗?
import numpy as np
A = np.array([[3,5,0], [5,7,12], [0,12,5]])
eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(A)
print('eigenvalue:', eig_val)
print('eigenvector:', eig_vec)
for col in range(A.shape[
当比较两个不同大小的numpy数组时,我希望要么是基于广播的布尔数组,要么是一个错误。有时我只是变得错误,好像它把它们当作对象来比较一样。
在下面,我希望如果-失败,==也会失败
In [18]: a = np.zeros((2,7,5))
In [19]: b = np.zeros((2,7))
In [20]: a == b
Out[20]: False
In [21]: a - b
---------------------------------------------------------------------------
ValueError
比如说,我有一个numpy数组的列表,
a = [np.random.rand(3, 3), np.random.rand(3, 3), np.random.rand(3, 3)]
我有一个测试数组,比如说
b = np.random.rand(3, 3)
我想检查a是否包含b。然而,
b in a
引发以下错误:
ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
我想要什么才是合适的方法?