我有一个包含3个序列和一个时间轴的pandas时间序列对象。我想训练一个带有时间窗口的神经网络,因此我需要创建一个由不同移位的重复pandas列组成的矩阵。我可以用pandas.concat手动完成,但这样做需要很长时间,而且灵活性也不高。我现在尝试的是:
# Make 40 columns with the original dataframe first column and
# make 20 columns with the original dataframe second column
param_array = pandas.DataFrame()
for i in range(
几个星期以来,我一直在摸索这个问题,但我无法解决这个问题。
我花了几天的时间尝试到能够在原始.js文件之外调用实际函数的地方。
我想在node.js中所能做的就是创建一个函数,该函数能够在特定参数(如(1-10或1-100) )内生成一个随机数,并将其转发回控制台或用户指定的变量。
这是我当前的代码:
server.js
var myModule = require("./my_module.js");
console.log("your random number is" + myModule.hello(10)); //<-- the 10 repr
添加空行到dataframeConstraint : Performance
# dataframe is onedf
temp_false_list = []
for xray in range(onedf.shape[1]):
temp_false_list.append(np.nan)
onedf.loc[len(onedf)] = temp_false_list # this line takes 90% of time
工作,并将一个空行附加到数据文件中,但是当使用%lprun -f检查时,loc分配操作占用了 90 %的时间。
I必须执行更多3k时间相同的操作(在
让我们考虑这段代码仅仅是为了举例说明:
A = [NaN NaN NaN NaN 9; NaN NaN 2 5 7; NaN 3 4 NaN 9; 11 NaN 12 NaN 14; 44 5 15 12 nan];
dates = datetime({'2010','2011','2012','2013','2014'},'InputFormat','yyyy')';
TT = array2timetable(A,'RowTimes',dates);
由此产
我正在努力正确地合并pandas中的一些数据集。假设我在不同的时间测量了变量A、B和C。有时,我会同时得到A和B,有时不会。我有三个数据帧,其中数据帧的索引是测量时间,还有一列用于测量。如果我将这些数据帧连接起来,我会得到一堆没有测量的NaNs,可能是这样的
idx | A | B | C
-----|-----|-----|----
0 | 1 | NaN | NaN
0 | NaN | 2 | 3
1 | 5 | 3 | NaN
在连接时,我有非唯一的时间索引。我想要的是按时间排序,并将具有相同时间索引的行折叠在一起。这里的理想结果是
id
新的Python和编码。我在为如何处理这件事而挣扎。
我有一个数据格式如下:
Timestamp A B C
00:00:00 NaN NaN 15.67
00:00:00 NaN 1.66 NaN
00:00:00 95.30 NaN NaN
00:10:00 NaN NaN 5.44
00:10:00 NaN 22.67 NaN
00:10:00 96.55 NaN NaN
我希望将这些行与相同的时间戳组合在一起,同时将数据保存在它们各自的列中:
Timest
给定间隔的数据(“开始时间”和“结束时间”),如何有效地生成直方图,显示每个时间点T中有多少“活动时间”?
生成示例dataframe的代码(抱歉,我相信有更好的方法来做到这一点):
from random import randint
intervals = []
for i in range(50):
start = randint(0,50)
intervals.append({'start':start, 'end':start+randint(0,50)})
intervals_df = pd.DataFrame(interval
我们都知道JS有对象和一组原语。
让我们检查一下下面的作业。
a = 'foo';
b = a;
c = 'foo'
a === b; //true
a = b = c = undefined;
多年来,我在JS中可视化变量分配过程的方式是这样的。
a = 'foo';
创建一个新的基本字符串foo并将其添加到内存位置。变量a现在指向内存中的那个位置。
b = a
变量b指向内存中与a相同的位置,这意味着它指向foo。
c = 'foo'
基本字符串foo已经存在于内存中,因此变量c仅指向
我这里有一个具体的性能问题。我正在处理气象预报时间序列,我将其编译成一个numpy 2d数组,这样
dim0 =开始预报序列的时间
dim1 =预报地平线(如。0至120小时
现在,我希望dim0有每小时一次的时间间隔,但有些来源只提供每N小时一次的预测。例如,假设是N=3,而dim1中的时间步骤是M=1 hour。然后我得到了一些东西
12:00 11.2 12.2 14.0 15.0 11.3 12.0
13:00 nan nan nan nan nan nan
14:00 nan nan nan nan nan na
我有两组时间序列数据,按日期在第一列中索引;值在第二列中。日期以yyyymmdd格式表示(例如珍珠港日为19411207),两个时间序列重叠,但两者都不是另一个时间序列的子集,即使在重叠时,也可能缺少日期,而且由于该格式,数字序列中存在空白。由于这些日期最后只是整数,我将用下面的小数字代替易读的数字。
我想把这两个矩阵( 26622x2和38067x2)转换成一个三列矩阵(结果是38103x3)。
我想要的合并是:
Index AVal Index BVal Index AVal BVal
1 2.5