我有一个带有日期时间索引的大型数据框，需要将数据重新采样到恰好10个大小相等的周期。到目前为止，我已经尝试找到第一个和最后一个日期以确定数据中的总天数，将其除以10以确定每个期间的大小，然后使用该天数重新采样。例如:first=df.reset_index().timesubmit.min()last=df.reset_index().timesubmit.max()periodsize=str((last-first).days/10)+'D'df.resample(periodsize,how='sum')这并不能保证重采样后df中恰好有10个周期，因为周期大小是一个向下舍入的整数
我们如何构建saltstate树，以便能够从主机上运行的大量virtualenv中为一个运行highstate？我们使用fabric为开发和生产运行virtualenvs。我们想从织物切换到salt。一切正常，除了highstate花费的时间太长。我们在一台主机上有100多个virtualenvs，调用highstate会更新100多个virtualenvs。 最佳答案 salt'*'state.highstate始终将所有状态应用于您的随从。这取决于您的状态，为什么需要很长时间才能返回highstate。可以通过为每个venv使用
假设我有以下张量t作为softmax函数的输出:t=tf.constant(value=[[0.2,0.8],[0.6,0.4]])>>[0.2,0.8][0.6,0.4]现在我想将此矩阵t转换为类似于OneHot编码矩阵的矩阵:Y.eval()>>[0,1][1,0]我熟悉c=tf.argmax(t)它将给我t每行的索引应该是1。但是要从c到Y似乎很难。我已经尝试过使用c将t转换为tf.SparseTensor，然后使用tf.sparse_tensor_to_dense()得到Y。但是这种转换涉及相当多的步骤，而且对于这项任务来说似乎有些过分了——我什至还没有完全完成它，但我相信它可
二进制单热(也称为one-of-K)编码在于为分类变量的每个不同值制作一个二进制列。例如，如果一个颜色列(分类变量)采用值“红色”、“蓝色”、“黄色”和“未知”，则二进制单热编码会将颜色列替换为二进制列“颜色=”红色”、“颜色=蓝色”和“颜色=黄色”。我从pandas数据框中的数据开始，我想使用这些数据来训练带有scikit-learn的模型。我知道两种进行二进制单热编码的方法，但没有一种让我满意。Pandas和get_dummies在数据框的分类列中。就原始数据框包含可用的所有数据而言，此方法似乎非常出色。也就是说，您在将数据拆分为训练、验证和测试集之前进行一次性编码。但是，如果数据
谁能帮我理解这两种方法之间的区别(如果有的话):df.mul和df.rmul？文档看起来相同:docsformuldocsforrmul 最佳答案 文档不完全相同。如文档中所述，df.mul(other)等同于df*other，而df.rmul(other)等同于其他*df.这在大多数情况下可能无关紧要，但如果您有一个对象dtype的数据框，其元素具有非交换乘法，这将很重要。也许你写了一个四元数类并用四元数填充了一个数据框。拥有更多Pandas经验的人可能会提出更重要的实际案例。 关于p
我的以下代码行会引发警告:importpandasaspds=pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100,4)),columns=list('ABCD'))s.loc[-1]=[5,np.nan,np.nan,6]grouped=s.groupby(['A'])forkey_m,group_mingrouped:group_m.loc[-1]=[10,np.nan,np.nan,10]C:\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel\__main__.py:10:SettingWithCopyWarnin
在我的模块中，我有以下many2one字段:'xx_insurance_type':fields.many2one('xx.insurance.type',string='Insurance')其中xx.insurance.type如下:classInsuranceType(osv.Model):_name='xx.insurance.type'_columns={'name':fields.char(size=128,string='Name'),'sale_ids':fields.one2many('sale.order','xx_insurance_type',string='S
我有2个pandas数据帧df1和df2，它们具有公共(public)列/键(x,y)。我想合并对键(x，y)进行“(df1＆notdf2)”类型的合并，这意味着我希望我的代码返回一个数据框，其中包含仅在df1而不是(x，y)中的行在df2中。SAS具有等效的功能datafinal;mergedf1(in=a)df2(in=b);byxy;ifa¬b;run;谁能优雅地在pandas中复制相同的功能？如果我们能在merge()中指定how="left-right"就好了。 最佳答案 我刚刚升级到10天前发布的0.17.0RC1
我正在尝试模拟使用pandas来访问不断变化的文件。我有一个文件读取一个csv文件，向其中添加一行，然后随机休眠一段时间以模拟批量输入。importpandasaspdfromtimeimportsleepimportrandomdf2=pd.DataFrame(data=[['test','trial']],index=None)whileTrue:df=pd.read_csv('data.csv',header=None)df.append(df2)df.to_csv('data.csv',index=False)sleep(random.uniform(0.025,0.3))第二
我在VisualStudioCode中使用flake8，使用Python3.6variableannotations编写一些代码.到目前为止它没有任何问题，但我遇到了一个奇怪的警告。这很好用:style:str="""width:100%;..."""#Doingsthwith`style`这也是:img_style:str="""width:100%;..."""#Doingsthwith`img_style`但这并没有，它会产生以下警告:iframe_style:str="""width:100%;..."""#Doingsthwith`iframe_style`嗯，从技术上讲它确
