考虑到这些类和累积函数，它们代表了我原始上下文的简化(但重现了相同的问题):abstractstaticclassFoo{abstractintgetK();}staticclassBarextendsFoo{intk;Bar(intk){this.k=k;}intgetK(){returnthis.k;}}privatestaticFoocombined(Fooa1,Fooa2){returnnewBar(a1.getK()+a2.getK());}我试图通过依赖一个单独的函数combined来执行项目的累积(最初是数据索引报告)，它直接处理Foo类型的元素。Foooutcome=S
我有大小为n的样本。我想为每个i计算:numpy中sample[:i]的1cummean=np.cumsum(样本)/np.arange(1,n+1)我可以在没有循环和理解的情况下对中位数做类似的事情吗？ 最佳答案 知道Python有一个heapq模块可以让你保持一个可迭代的运行“最小值”，我搜索了heapq和median，并找到了蒸介质的各种元素。这个:http://www.ardendertat.com/2011/11/03/programming-interview-questions-13-median-of-integer
我有一个这样的数组:a=np.array([0.1,0.2,1.0,1.0,1.0,0.9,0.6,1.0,0.0,1.0])我想要一个1.0的实例的运行计数器，它在遇到0.0时重置，因此结果将是:[0,0,1,2,3,3,3,4,0,1]我最初的想法是使用类似b=np.cumsum(a[a==1.0])的东西，但我不知道如何(1)修改它以重置为零或(2)完全不知道如何构造它，使输出数组与输入数组的形状相同。任何想法如何在没有迭代的情况下做到这一点？ 最佳答案 我想你可以做类似的事情defrcount(a):without_rese
我没有在别处找到答案，所以我需要问一下。可能是因为我不知道如何正确命名它。(英语不是我的母语)我有大型日期时间数据框。时间在这里很重要。df中的一列具有值[Nan,1,-1]。我需要执行快速计算以在值发生变化时重置累计和。例子。Timesigndesire_value2014-01-2405:00:00NanNan2014-01-2406:00:00NanNan2014-01-2407:00:00NanNan2014-01-2408:00:00112014-01-2409:00:00122014-01-2410:00:00132014-01-2411:00:00-112014-01-2
生成器表达式会丢弃大量的元组对，例如。列表形式:pairs=[(3,47),(6,47),(9,47),(6,27),(11,27),(23,27),(41,27),(4,67),(9,67),(11,67),(33,67)]对于成对的每一对，key=pair[0]和value=pair[1]，我想将这个成对流输入到字典中，以累积添加各个键的值。显而易见的解决方案是:dict_k_v={}forpairinpairs:try:dict_k_v[pair[0]]+=pair[1]except:dict_k_v[pair[0]]=pair[1]>>>dict_k_v{33:67,3:47,
考虑以下列表short_list和long_listshort_list=list('aaabaaacaaadaaac')np.random.seed([3,1415])long_list=pd.DataFrame(np.random.choice(list(ascii_letters),(10000,2))).sum(1).tolist()如何按唯一值计算累计计数？我想使用numpy并在线性时间内完成。我希望这可以将时间与我的其他方法进行比较。用我第一个提出的解决方案来说明可能是最简单的defpir1(l):s=pd.Series(l)returns.groupby(s).cumco
我有一个按日期排序的数据框:df=pd.DataFrame({'idx':[1,1,1,2,2,2],'date':['2016-04-30','2016-05-31','2016-06-31','2016-04-30','2016-05-31','2016-06-31'],'val':[10,0,5,10,0,0],'pct_val':[None,-10,None,None,-10,-10]})df=df.sort('date')printdfdateidxpct_valval32016-04-302NaN1002016-04-301NaN1042016-05-312-1001201
我有一个O(N)NxNscipy.sparse.csr_matrix的集合，每个稀疏矩阵都有N个元素集的顺序。我想将所有这些矩阵加在一起以获得一个常规的NxNnumpy数组。(N大约为1000)。矩阵中非零元素的排列使得结果总和肯定不是稀疏的(实际上几乎没有零元素)。目前我正在做reduce(lambdax,y:x+y,[m.toarray()forminmy_sparse_matrices])虽然有效，但速度有点慢:当然，那里正在进行的大量无意义的零处理绝对是可怕的。还有更好的办法吗？在docs中对我来说没有什么明显的.更新:根据user545424的建议，我尝试了对稀疏矩阵求和以及
我有这个数据框Poloniex_DOGE_BTCPoloniex_XMR_BTCDaily_retsperc_ret1720.006085-0.0008390.00330901730.0062290.0021110.00513501740.000000-0.0016510.00420301750.0000000.0077430.00531301760.000000-0.001013-0.00346601770.000000-0.0005500.00077201780.000000-0.0098640.0017640我正在尝试在perc_ret中计算daily_rets的运行总数但是我的
我有一个包含两列的pandas数据框，ItemValue0A71A22A-63A-704A85A0我想对列Value求和。但是，在创建累积和时，如果该值变为负数，我想将其重置为0。我目前正在使用如下所示的循环来执行此操作，sum_=0cumsum=[]forvalinsample['Value'].values:sum_+=valifsum_我正在寻找一种更有效的方法来在纯Pandas中执行此操作。 最佳答案 稍微修改一下也是这个方法慢一点numba解决方案sumlm=np.frompyfunc(lambdaa,b:0ifa+bnu
