是否有一种简单的方法可以检查两个数据帧是否是不涉及操作的相同基础数据的不同副本或View？我试图掌握每个规则的生成时间，并且考虑到规则看起来有多么特殊，我想要一种简单的测试方法。例如，我认为“id(df.values)”在各个View中是稳定的，但它们似乎不是:#Maketwodataframesthatareviewsofsamedata.df=pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],index=['row1','row2'],columns=['a','b','c','d'])df2=df.iloc[0:2,:]#Demonstratetheyarev
我正在使用Python多处理，更准确地说frommultiprocessingimportPoolp=Pool(15)args=[(df,config1),(df,config2),...]#listofargs-dfisthesameobjectineachtupleres=p.map_async(func,args)#funcissomearbitraryfunctionp.close()p.join()这种方式内存消耗很大；几乎耗尽了我所有的RAM(此时它变得非常慢，因此使多处理变得毫无用处)。我认为问题在于df是一个巨大的对象(一个Pandas数据框)，它会为每个进程复制。我尝
我正在使用Python多处理，更准确地说frommultiprocessingimportPoolp=Pool(15)args=[(df,config1),(df,config2),...]#listofargs-dfisthesameobjectineachtupleres=p.map_async(func,args)#funcissomearbitraryfunctionp.close()p.join()这种方式内存消耗很大；几乎耗尽了我所有的RAM(此时它变得非常慢，因此使多处理变得毫无用处)。我认为问题在于df是一个巨大的对象(一个Pandas数据框)，它会为每个进程复制。我尝
与RFactorvariable最接近的等价物是什么？在Pythonpandas? 最佳答案 这个问题似乎是一年前的问题，但由于它仍然处于打开状态，因此这里有一个更新。pandas引入了一个categoricaldtype，它的操作与R中的factors非常相似。有关更多信息，请参阅此链接:http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/categorical.html从上面的链接中复制一个片段，展示如何在pandas中创建“因子”变量。In[1]:s=Series(["a","b",
与RFactorvariable最接近的等价物是什么？在Pythonpandas? 最佳答案 这个问题似乎是一年前的问题，但由于它仍然处于打开状态，因此这里有一个更新。pandas引入了一个categoricaldtype，它的操作与R中的factors非常相似。有关更多信息，请参阅此链接:http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/categorical.html从上面的链接中复制一个片段，展示如何在pandas中创建“因子”变量。In[1]:s=Series(["a","b",
我正在尝试获取新数据集，或将当前数据集列的值更改为其唯一值。这是我想要得到的一个例子:AB-----0|111|252|153|794|795|89WantedResultNotWantedResultABAB----------0|110|111|251|252|792|3|83|794|5|8我并不真正关心索引，但这似乎是问题所在。到目前为止，我的代码非常简单，我尝试了2种方法，一种使用新的dataFrame，一种没有。#WithNewDataFramedefUniqueResults(dataframe):df=pd.DataFrame()forcolindataframe:S=
我正在尝试获取新数据集，或将当前数据集列的值更改为其唯一值。这是我想要得到的一个例子:AB-----0|111|252|153|794|795|89WantedResultNotWantedResultABAB----------0|110|111|251|252|792|3|83|794|5|8我并不真正关心索引，但这似乎是问题所在。到目前为止，我的代码非常简单，我尝试了2种方法，一种使用新的dataFrame，一种没有。#WithNewDataFramedefUniqueResults(dataframe):df=pd.DataFrame()forcolindataframe:S=
编辑:我浓缩了这个问题，因为它可能太复杂了。问题的重点在下面以粗体显示。我想了解更多有关使用DataFrame.rolling时实际创建的对象的信息或Series.rolling:print(type(df.rolling))一些背景:考虑经常使用的替代方案np.as_strided.这个代码片段本身并不重要，但它的结果是我提出这个问题的引用点。defrwindows(a,window):ifa.ndim==1:a=a.reshape(-1,1)shape=a.shape[0]-window+1,window,a.shape[-1]strides=(a.strides[0],)+a.s
编辑:我浓缩了这个问题，因为它可能太复杂了。问题的重点在下面以粗体显示。我想了解更多有关使用DataFrame.rolling时实际创建的对象的信息或Series.rolling:print(type(df.rolling))一些背景:考虑经常使用的替代方案np.as_strided.这个代码片段本身并不重要，但它的结果是我提出这个问题的引用点。defrwindows(a,window):ifa.ndim==1:a=a.reshape(-1,1)shape=a.shape[0]-window+1,window,a.shape[-1]strides=(a.strides[0],)+a.s
我想在我的数据中标记一些分位数，对于DataFrame的每一行，我希望在一个名为例如的新列中的条目"xtile"来保存这个值。例如，假设我创建一个这样的数据框:importpandas,numpyasnpdfrm=pandas.DataFrame({'A':np.random.rand(100),'B':(50+np.random.randn(100)),'C':np.random.randint(low=0,high=3,size=(100,))})假设我编写了自己的函数来计算数组中每个元素的五分位数。我对此有自己的功能，但例如只需引用scipy.stats.mstats.mquan
