如果我有一个名为ts的pandas.core.series.Series是1或NaN，如下所示:3382NaN3381NaN...3369NaN3368NaN...15110NaN1111211319NaN8NaN7NaN6NaN3NaN41512NaN1NaN0NaN我想计算这个系列的cumsum，但它应该在NaN的位置重置(设置为零)，如下所示:3382033810...3369033680...15110011112213390807060304152201000理想情况下，我想要一个矢量化解决方案!我曾在Matlab中看到过类似的问题:MatlabcumsumresetatNa
np.apply_along_axis()函数似乎非常慢(15分钟后没有输出)。有没有一种快速的方法可以在长数组上执行此功能而无需并行化操作？我专门讨论的是具有数百万个元素的数组。这是我正在尝试做的一个例子。请忽略my_func的简单定义，目标不是将数组乘以55(当然无论如何都可以就地完成)，而是一个说明。在实践中，my_func稍微复杂一些，需要额外的参数，因此a的每个元素都被不同地修改，即不仅仅是乘以55。>>>defmy_func(a):...returna[0]*55>>>a=np.ones((200000000,1))>>>np.apply_along_axis(my_fun
np.apply_along_axis()函数似乎非常慢(15分钟后没有输出)。有没有一种快速的方法可以在长数组上执行此功能而无需并行化操作？我专门讨论的是具有数百万个元素的数组。这是我正在尝试做的一个例子。请忽略my_func的简单定义，目标不是将数组乘以55(当然无论如何都可以就地完成)，而是一个说明。在实践中，my_func稍微复杂一些，需要额外的参数，因此a的每个元素都被不同地修改，即不仅仅是乘以55。>>>defmy_func(a):...returna[0]*55>>>a=np.ones((200000000,1))>>>np.apply_along_axis(my_fun
我遇到了一个奇怪的情况。我有一个2DNumpy数组，x:x=np.random.random_integers(0,5,(20,8))我有2个索引器——一个带有行索引，一个带有列索引。为了索引X，我必须执行以下操作:row_indices=[4,2,18,16,7,19,4]col_indices=[1,2]x_rows=x[row_indices,:]x_indexed=x_rows[:,column_indices]不仅仅是:x_new=x[row_indices,column_indices](失败并出现:错误，不能用(2，)广播(20，))我希望能够使用广播在一行中进行索引，因
我遇到了一个奇怪的情况。我有一个2DNumpy数组，x:x=np.random.random_integers(0,5,(20,8))我有2个索引器——一个带有行索引，一个带有列索引。为了索引X，我必须执行以下操作:row_indices=[4,2,18,16,7,19,4]col_indices=[1,2]x_rows=x[row_indices,:]x_indexed=x_rows[:,column_indices]不仅仅是:x_new=x[row_indices,column_indices](失败并出现:错误，不能用(2，)广播(20，))我希望能够使用广播在一行中进行索引，因
我有一个长数据表(约200行乘50列)，我需要创建一个代码来计算每两行和表中每一列的平均值，最终输出是一个新表的平均值。这在Excel中显然很疯狂!我使用python3并且我知道一些类似的问题:here,here和here.但是这些都没有帮助，因为我需要一些优雅的代码来处理多个列并生成一个有组织的数据表。顺便说一句，我的原始数据表是使用pandas导入的，并被定义为数据框，但在pandas中找不到简单的方法。非常感谢您的帮助。表格的一个例子(短版)是:abcd2502526411384463316258372725102848321247354514816716121630182239
我有一个长数据表(约200行乘50列)，我需要创建一个代码来计算每两行和表中每一列的平均值，最终输出是一个新表的平均值。这在Excel中显然很疯狂!我使用python3并且我知道一些类似的问题:here,here和here.但是这些都没有帮助，因为我需要一些优雅的代码来处理多个列并生成一个有组织的数据表。顺便说一句，我的原始数据表是使用pandas导入的，并被定义为数据框，但在pandas中找不到简单的方法。非常感谢您的帮助。表格的一个例子(短版)是:abcd2502526411384463316258372725102848321247354514816716121630182239
来自docs:Transposesa.Permutesthedimensionsaccordingtoperm.Thereturnedtensor'sdimensioniwillcorrespondtotheinputdimensionperm[i].Ifpermisnotgiven,itissetto(n-1...0),wherenistherankoftheinputtensor.Hencebydefault,thisoperationperformsaregularmatrixtransposeon2-DinputTensors.但我仍然有点不清楚我应该如何对输入张量进行切片。例
来自docs:Transposesa.Permutesthedimensionsaccordingtoperm.Thereturnedtensor'sdimensioniwillcorrespondtotheinputdimensionperm[i].Ifpermisnotgiven,itissetto(n-1...0),wherenistherankoftheinputtensor.Hencebydefault,thisoperationperformsaregularmatrixtransposeon2-DinputTensors.但我仍然有点不清楚我应该如何对输入张量进行切片。例
这个问题在这里已经有了答案:Binningacolumnwithpandas(3个回答)关闭2年前。我在一个文件夹中有多个具有类似值的CSV文件:GroupID.csv是文件名。有多个这样的文件，但值范围是在同一个XML文件中定义的。我正在尝试将它们分组我该怎么做？更新1:根据BobHaffner的评论，我已经这样做了importpandasaspdimportglobpath=r'path/to/files'allFiles=glob.glob(path+"/*.csv")frame=pd.DataFrame()list_=[]forfile_inallFiles:df=pd.rea
