我编写了一段代码,将DataFrame的部分连接到相同的DataFrame,以便按照某一列规范行的出现。
import random
def normalize(data, expectation):
"""Normalize data by duplicating existing rows"""
counts = data[expectation].value_counts()
max_count = int(counts.max())
for tag, group in data.groupby(exp
我有两个pandas数据帧,每个都有相同的索引和列。我想创建第三个pandas数据帧,其中包含其他两个细胞的乘积。 这是我目前的解决方案,但它太慢了。 import pandas as pd
new_df = pd.DataFrame(columns=df1.columns, index=df1.index, data=[])
for col, values in new_df.iteritems():
for idx, value in values.iteritems():
foo = df1.loc[idx][col]
bar = df2.l
数据文件是一个包含4列的Excel列表:名称、位置、价值和价格。与pandas一起导入的文件。
有5个不同的位置。
我正在尝试匹配所有不同的可能性,每个位置只能有一个+一个尚未被选中的随机球员。
def teams(x):
positions = list(data.Position.unique())
indices = []
for position in positions:
indices.append((data.Position == position).nonzero()[0])
positions.append('Ran
我有一个很长的熊猫系列。 例如: In [1]: import pandas as pd
In [2]: a = pd.DataFrame(range(100000000)) 我想要在滚动列表中获取max元素的索引。 我试过了: In [8]: a[0].rolling(10).apply(lambda x: x.idxmax()) 和 In [9]: a[0].rolling(10).apply(np.argmax) 它们都太慢了,不能运行,有没有什么方法可以让它在一个稳定的时间内工作?
我正在尝试根据列表中的in过滤数据集。这种方法太慢了。数据集是一个箭头数据集。从huggingface导入数据。 import numpy as np
from datasets import load_dataset, DatasetDict
from collections import Counter
import pyarrow as pa
import pandas as pd
responses = load_dataset('peixian/rtGender', 'responses', split = 'train')
#
我想找出熊猫系列中每一个元素与0的成对最大值。我的粗略解决办法如下:
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1)
series = pd.Series(np.random.randn(100))
pmax = pd.Series([])
for i in range(len(series)):
pmax[i] = max(series[i],0)
我需要在大量的系列上运行这个程序,这个解决方案太慢了。是否有向量化的方法来实现同样的结果?
我正在尝试为我的工作建立一个机器学习算法。我用于训练和测试的数据有17k行和20列。我试着在另外两个列的基础上添加一个新列,但是我编写的for循环太慢了(需要3秒才能执行) for i in range(0, len(model_olculeri)):
if (model_olculeri["Bel"][i] != 0) and (model_olculeri["Basen"][i] != 0):
sum_column = (model_olculeri["Bel"][i]) / (model_olculeri["
我正在解决一个Euler的项目问题(用python),我必须计算所有小于200万的素数的和,我想出了两个解决方案,但只有一个得到了结果,因为另一个太慢了。这是我的第一个太慢的解决方案:
n=2000000
list = list(range(2,n,1))
for x in list :
if(x*x>n):
break
for d in range(x,n,x):
if((x!=d) and (d in list) ):
list.remove(d)
continue
result=
我正在尝试在NLP中进行文本预处理,但在实现以下代码时遇到以下错误: corpus=[]
for i in range (len(message)):
text=re.sub('[^a-zA-z]',' ',message['title'][i])
text=text.lower()
text=text.split()
text=[lem.lemmatize(word) for word in text if word not in set(stopwords.words('englis
当我有这个版本的代码时:
void Update()
{
RaycastHit hit = new RaycastHit();
for (int i = 0; i < Input.touchCount; ++i)
{
if (Input.GetTouch(i).phase.Equals(TouchPhase.Ended))
{
Ray ray = Camera.main.ScreenPointToRay(Input.GetTouch(i).position);
if (Physics
我有一个简短的问题。有没有更快的方法来替换"for“循环?我想要应用"if“语句来增长数据。如下图所示。"for“循环太慢了。我需要填充其他更复杂的逻辑,所以我喜欢任何系统的方法来解决它。
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.DataFrame(index=[np.arange(0,201,1)], columns=['myval'])
for i in s.index:
if 0<=i<=50:
s.myval[i] = s.myval[i-1] * 1.05