我想创建一个用NaN填充的PandasDataFrame。在我的研究中，我发现了ananswer:importpandasaspddf=pd.DataFrame(index=range(0,4),columns=['A'])此代码生成一个填充了“object”类型的NaN的DataFrame。所以它们不能在以后使用，例如interpolate()方法。因此，我用这个复杂的代码(受thisanswer启发)创建了DataFrame:importpandasaspdimportnumpyasnpdummyarray=np.empty((4,1))dummyarray[:]=np.nandf
我想创建一个用NaN填充的PandasDataFrame。在我的研究中，我发现了ananswer:importpandasaspddf=pd.DataFrame(index=range(0,4),columns=['A'])此代码生成一个填充了“object”类型的NaN的DataFrame。所以它们不能在以后使用，例如interpolate()方法。因此，我用这个复杂的代码(受thisanswer启发)创建了DataFrame:importpandasaspdimportnumpyasnpdummyarray=np.empty((4,1))dummyarray[:]=np.nandf
我有两个一维数组，x和y，一个比另一个小。我正在尝试查找x中y的每个元素的索引。我找到了两种简单的方法来做到这一点，第一种很慢，第二种是内存密集型。缓慢的方式indices=[]foriyiny:indices+=np.where(x==iy)[0][0]内存pigxe=np.outer([1,]*len(x),y)ye=np.outer(x,[1,]*len(y))junk,indices=np.where(np.equal(xe,ye))是否有更快的方法或更少的内存密集型方法？理想情况下，搜索将利用这样一个事实，即我们不是在列表中搜索一个东西，而是很多东西，因此更适合并行化。如果您
我有两个一维数组，x和y，一个比另一个小。我正在尝试查找x中y的每个元素的索引。我找到了两种简单的方法来做到这一点，第一种很慢，第二种是内存密集型。缓慢的方式indices=[]foriyiny:indices+=np.where(x==iy)[0][0]内存pigxe=np.outer([1,]*len(x),y)ye=np.outer(x,[1,]*len(y))junk,indices=np.where(np.equal(xe,ye))是否有更快的方法或更少的内存密集型方法？理想情况下，搜索将利用这样一个事实，即我们不是在列表中搜索一个东西，而是很多东西，因此更适合并行化。如果您
我有一个NumPy数组，我想检索除某个索引之外的所有元素。例如，考虑以下数组a=[0,1,2,3,4,5,5,6,7,8,9]如果我指定索引3，那么结果应该是a=[0,1,2,4,5,5,6,7,8,9] 最佳答案 与调整大小一样，从NumPy数组中删除元素是一项缓慢的操作(尤其是对于大型数组，因为它需要分配空间并将所有数据从原始数组复制到新数组)。应该尽量避免。您通常可以通过使用maskedarray来避免它。反而。例如，考虑数组a:importnumpyasnpa=np.array([0,1,2,3,4,5,5,6,7,8,9]
我有一个NumPy数组，我想检索除某个索引之外的所有元素。例如，考虑以下数组a=[0,1,2,3,4,5,5,6,7,8,9]如果我指定索引3，那么结果应该是a=[0,1,2,4,5,5,6,7,8,9] 最佳答案 与调整大小一样，从NumPy数组中删除元素是一项缓慢的操作(尤其是对于大型数组，因为它需要分配空间并将所有数据从原始数组复制到新数组)。应该尽量避免。您通常可以通过使用maskedarray来避免它。反而。例如，考虑数组a:importnumpyasnpa=np.array([0,1,2,3,4,5,5,6,7,8,9]
我有一个numpy数组，其中大部分填充了实数，但其中也有一些nan值。如何将nan替换为它们所在列的平均值？ 最佳答案 不需要循环:print(a)[[0.93230948nan0.477734390.76998063][0.944607790.878824560.796158380.56282885][0.942729340.486152680.06196785nan][0.649402160.74414127nannan]]#Obtainmeanofcolumnsasyouneed,nanmeanisconvenient.col
我有一个numpy数组，其中大部分填充了实数，但其中也有一些nan值。如何将nan替换为它们所在列的平均值？ 最佳答案 不需要循环:print(a)[[0.93230948nan0.477734390.76998063][0.944607790.878824560.796158380.56282885][0.942729340.486152680.06196785nan][0.649402160.74414127nannan]]#Obtainmeanofcolumnsasyouneed,nanmeanisconvenient.col
我有pandasDataFrame，它是由concat组成的。一行包含96个值，我想将DataFrame从值72中拆分出来。这样一行的前72个值存储在Dataframe1中，接下来的24个值存储在Dataframe2中。我按如下方式创建我的DF:temps=DataFrame(myData)datasX=concat([temps.shift(72),temps.shift(71),temps.shift(70),temps.shift(69),temps.shift(68),temps.shift(67),temps.shift(66),temps.shift(65),temps.s
我有pandasDataFrame，它是由concat组成的。一行包含96个值，我想将DataFrame从值72中拆分出来。这样一行的前72个值存储在Dataframe1中，接下来的24个值存储在Dataframe2中。我按如下方式创建我的DF:temps=DataFrame(myData)datasX=concat([temps.shift(72),temps.shift(71),temps.shift(70),temps.shift(69),temps.shift(68),temps.shift(67),temps.shift(66),temps.shift(65),temps.s
