我有一个数组:e=np.array([[0,1,2,3,5,6,7,8],[4,5,6,7,5,3,2,5],[8,9,10,11,4,5,3,5]])我想按范围内的列提取数组，如果我想提取范围1到5中的列，它将返回e=np.array([[1,2,3,5,],[5,6,7,5,],[9,10,11,4,]])如何解决？谢谢 最佳答案 你可以只使用e[:,1:5]来检索你想要的。In[1]:importnumpyasnpIn[2]:e=np.array([[0,1,2,3,5,6,7,8],...:[4,5,6,7,5,3,2,5]
新手-我有一个Python脚本，可以根据指定的值调整excel文件不同列的宽度:importopenpyxlfromstringimportascii_uppercasenewFile="D:\ExcelFiles\abc.xlsx"wb=openpyxl.load_workbook(filename=newFile)worksheet=wb.activeforcolumninascii_uppercase:if(column=='A'):worksheet.column_dimensions[column].width=30elif(column=='B'):worksheet.co
我想根据以下条件创建一个具有数值的新列:一个。如果性别是男&pet1==pet2,points=5如果性别是女性&(pet1是“猫”或pet1是“狗”)，分=5所有其他组合，points=0genderpet1pet20maledogdog1malecatcat2maledogcat3femalecatsquirrel4femaledogdog5femalesquirrelcat6squirreldogcat我希望最终结果如下:genderpet1pet2points0maledogdog51malecatcat52maledogcat03femalecatsquirrel54fema
我在处理spark宽数据帧(大约9000列，有时更多)时遇到了问题。任务:通过groupBy和pivot创建宽DF。将列转换为向量并处理为来自pyspark.ml的KMeans。所以我制作了广泛的框架并尝试使用VectorAssembler创建矢量，缓存它并在其上训练KMeans。在独立模式下，我的电脑上的7个不同簇数的组装大约需要11分钟，KMeans大约需要2分钟，帧为~500x9000。另一方面，pandas中的这种处理(pivotdf，并迭代7个集群)花费的时间不到一分钟。显然我理解独立模式和缓存等的开销和性能下降，但这真的让我气馁。有人可以解释一下如何避免这种开销吗？人们如何
我有一个可以简化为的数据框:dateid002/04/201502:341106/04/201512:342209/04/201523:033312/04/201501:004415/04/201507:125521/04/201512:596629/04/201517:337704/05/201510:448806/05/201511:129910/05/201508:52101012/05/201514:19111119/05/201519:22121227/05/201522:31131301/06/201511:09141404/06/201512:57151510/06/20
我有一个包含如下列的数据框:['id','name','foo1','foo1','foo1','foo2','foo2','foo3']我想得到一个新的数据框，其中对共享相同名称的列进行平均:['id','name','foo1','foo2','foo3']这里的foo1列是原始数据框中名为foo1的三列的平均值，foo2是名为foo2的两列的平均值，foo3就是foo3注意:id和name不是数字，我必须保留它们。 最佳答案 基本思想是，您可以按列名进行分组，并对每个组进行均值运算。我看到了一些针对您的问题的评论，并尝试为您提
假设我有一个如下所示的数据框:my_dataframe:AgeGroup031A124A225A336A450NaN527A649A724A863A925A1065A1167A1259A13NaNB1430B1519B1657B1762B1830B1950B2042B2145C2259C2328C2437C2529C我想绘制每个组(A、B、C)的年龄箱线图。请注意，我在数据框中有一些NaN值。我如何在Pandas中执行此操作？ 最佳答案 第一次看错了，所以给出了直方图的答案……把它记在下面。对于箱线图，代码是:bp=df.boxpl
scipy.sparse.coo_matrix.max返回每行或每列的最大值，给定一个轴。我想知道的不是值，而是每行或列的最大值的索引。我还没有找到一种有效的方法，所以我很乐意接受任何帮助。 最佳答案 我建议研究代码moo._min_or_max_axis其中moo是一个coo_matrix。mat=mat.tocsc()#foraxis=0mat.sum_duplicates()major_index,value=mat._minor_reduce(min_or_max)not_full=np.diff(mat.indptr)[m
我正在尝试根据一个日期列删除数据框的行；[交货日期]我需要删除超过6个月但不等于年份“1970”的行。我创建了2个变量:fromdatetimeimportdate,timedeltasixmonthago=date.today()-timedelta(188)importtimenineteen_seventy=time.strptime('01-01-70','%d-%m-%y')但我不知道如何使用[DeliveryDate]列删除基于这两个变量的行。谁能提供正确的解决方案？ 最佳答案 你可以过滤掉它们:df[(df['Deli
我有一个pandas数据框，其中一列上有一个datetime64对象。timevolumecompletecloseBidcloseAskopenBidopenAskhighBidhighAsklowBidlowAskcloseMid02016-08-0721:00:00+00:009True0.847340.848420.847060.848140.847340.848420.847060.848140.8478812016-08-0721:05:00+00:0010True0.847350.848410.847520.848320.847520.848460.847120.8482
