我有一些结构需要过滤。有没有办法在Python中很好地做到这一点？我有一个丑陋的方式来做这件事，但我想清理它:original_header=['a','b','c']original_rows=[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,0]]processed_header,processed_rows=some_cool_utility(original_header,original_rows)assert_equals(['a','c'],processed_header)assert_equals([[1,1],[0,0],[1,0]],processed_rows)
我目前正在处理DNA序列数据，但遇到了一些性能障碍。我有两个查找字典/散列(作为RDD)，以DNA“单词”(短序列)作为键，索引位置列表作为值。一个用于较短的查询序列，另一个用于数据库序列。即使是非常非常大的序列，创建表的速度也非常快。下一步，我需要将它们配对并找到“命中”(每个常用词的索引位置对)。我首先加入查找词典，速度相当快。但是，我现在需要这些对，所以我必须进行两次平面映射，一次是从查询中扩展索引列表，第二次是从数据库中扩展索引列表。这并不理想，但我看不到另一种方法。至少它表现不错。此时的输出为:(query_index,(word_length,diagonal_offset
假设我有两个表:people_all和people_usa，它们具有相同的结构，因此具有相同的主键。我怎样才能得到不在美国的人的表格？在SQL中，我会做类似的事情:selecta.*frompeople_allaleftouterjoinpeople_usauona.id=u.idwhereu.idisnullPython的等价物是什么？我想不出将这个where语句翻译成pandas语法的方法。我能想到的唯一方法是在people_usa中添加一个任意字段(例如people_usa['dummy']=1)，进行左连接，然后只取“dummy”所在的记录'是nan，然后删除虚拟字段-这看起来
我有以下时间序列:start=pd.to_datetime('2016-1-1')end=pd.to_datetime('2016-1-15')rng=pd.date_range(start,end,freq='2h')df=pd.DataFrame({'timestamp':rng,'values':np.random.randint(0,100,len(rng))})df=df.set_index(['timestamp'])我想删除这两个时间戳之间的行:start_remove=pd.to_datetime('2016-1-4')end_remove=pd.to_datetime
我有一组2000棵经过训练的随机回归树(来自scikitlearn的随机森林回归器，n_estimators=1)。使用multiprocessing和共享内存在大型数据集(~100000*700000=70GB@8位)上并行训练树(50个核心)，效果非常好。请注意，我没有使用RF的内置多核支持，因为我事先进行了功能选择。问题:并行测试大型矩阵(~20000*700000)时，我总是内存不足(我可以访问具有500GBRAM的服务器)。我的策略是将测试矩阵保存在内存中并在所有进程之间共享。根据statementbyoneofthedevelopers测试的内存要求是2*n_jobs*si
我正在尝试将以下MATLAB代码转换为Python，但我无法找到在任何合理时间内都能运行的解决方案。M=diag(sum(a))-a;where=vertcat(in,out);M(where,:)=0;M(where,where)=1;这里，a是一个稀疏矩阵，where是一个向量(输入/输出)。我使用Python的解决方案是:M=scipy.sparse.diags([degs],[0])-Awhere=numpy.hstack((inVs,outVs)).astype(int)M=scipy.sparse.lil_matrix(M)M[where,:]=0#Thisistheslo
我需要读取10x5324个单元格的xlsx文件这是我想做的事情的要点:fromopenpyxlimportload_workbookfilename='file_path'wb=load_workbook(filename)ws=wb.get_sheet_by_name('LOG')col={'Time':0...}foriinws.columns[col['Time']][1:]:printi.value.hour代码运行时间太长(我正在执行操作，而不是打印)，过了一会儿我不耐烦并取消了它。知道如何在优化的阅读器中使用它吗？我需要遍历一系列行，而不是遍历所有行。这是我尝试过的，但这是
我有两个大的二维数组，我想以行为元素找出它们的集合差。在Matlab中，此代码为setdiff(A,B,'rows')。数组足够大，以至于我能想到的明显循环方法需要很长时间。 最佳答案 这应该有效，但由于正在创建的View的归并排序不可用，目前在1.6.1中已被破坏。它适用于预发布1.7.0版本。这应该是最快的方法，因为View不必复制任何内存:>>>importnumpyasnp>>>a1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])>>>a2=np.array([[4,5,6],[7,8,9],[1,1
这个问题在这里已经有了答案:HowtoselectrowswithoneormorenullsfromapandasDataFramewithoutlistingcolumnsexplicitly?(6个答案)关闭6年前。如何选择列中值为none的DataFrame的那些行？我已将这些编码为np.nan，但无法与此类型匹配。In[1]:importnumpyasnpIn[2]:importpandasaspdIn[3]:df=pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,None]])In[4]:dfOut[4]:0120123.0134NaNIn[5]:df=df.filln
我找到了Hadley的plyrR的包非常有帮助，它是用于转换数据的出色DSL。解决的问题非常普遍，以至于我在其他用例中遇到了它，不是在R中操作数据，而是在其他编程语言中。有谁知道是否存在一个模块可以为python做类似的事情？像这样的东西:defddply(rows,*cols,op=lambdagroup_rows:group_rows):"""grouprowsbycols,thenapplythefunctionoptoeachgroupandreturntheresultsaggregatingallgroupsrowsisadictorlistofvaluesreadbycs
