假设我们有一个df:ABapple1.0apple2.0appleNAorangeNAorange7.0melon14.0melonNAmelon15.0melon16.0要替换NA，我们可以使用df["B"].fillna(df["B"].median())，但它会用所有数据的中位数填充NA在“B”中有什么办法可以用某个A的中位数来代替NA(如下图):ABapple1.0apple2.0apple**1.5**orange**7.0**orange7.0melon14.0melon**15.0**melon15.0melon16.0谢谢! 最佳答案

我有一个信号不是等距采样的；为了进一步处理它需要。我以为scipy.signal.resample会做，但我不明白它的行为。信号在y中，相应的时间在x中。重采样预计在yy中进行，所有相应的时间都在xx中。有谁知道我做错了什么或如何实现我的需要？此代码不起作用:xx不是时间:importnumpyasnpfromscipyimportsignalimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([0,1,2,3,4,5,6,6.5,7,7.5,8,8.5,9])y=np.cos(-x**2/4.0)num=50z=signal.resample(y,num,x

关于seq2seq模型的最新Tensorflowapi已包含计划采样:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/seq2seq/ScheduledEmbeddingTrainingHelperhttps://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/seq2seq/ScheduledOutputTrainingHelperscheduledsampling的原论文可以在这里找到:https://arxiv.org/abs/1506.03099我阅读了论文，但无法理解Sch

我有一个DataFramedf:namecountaaaa2000bbbb1900cccc900dddd500eeee100我想查看与count列的中位数相差10倍以内的行。我尝试了df['count'].median()并得到了中位数。但不知道如何进一步进行。你能建议我如何使用pandas/numpy吗？预期输出:namecountdistancefrommedianaaaa2000*****我可以使用任何度量作为与中位数的距离(与中位数的绝对偏差、分位数等)。 最佳答案 如果您正在寻找如何计算MedianAbsoluteDevi

我有这样一个正则表达式:'(?:\$|сум)(\040)?(\d+)|(\d+)(\040)?(?:\$|сум)'它匹配以下字符串:$2323$1000сумсум1000сум10001000сум我想将此正则表达式中的位数限制为8。试过这个:'(?:\$|сум)(\040)?(\d{,8})|(\d{,8})(\040)?(?:\$|сум)'它停止匹配任何东西。我做错了什么？ 最佳答案 \d{,8}没有任何意义。引擎会按字面意思匹配它，所以你的正则表达式失败了。使用\d{0,8}{}中没有空格

我正在使用两个数据帧进行机器学习计算-一个用于因子，另一个用于目标值。我必须将两者分为训练和测试部分。在我看来，我已经找到了方法，但我正在寻找更优雅的解决方案。这是我的代码:importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomdf_source=pd.DataFrame(np.random.randn(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB'))df_target=pd.DataFrame(np.random.randn(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('CD'))

我需要从固定大小的集合中随机均匀地抽取一个数字，进行一些计算，然后将新数字放回集合中。(需要的样本数量很大)我尝试将数字存储在列表中并使用random.choice()来选择一个元素，将其删除，然后添加新元素。但这太慢了!我正在考虑将数字存储在一个numpy数组中，对索引列表进行采样，然后为每个索引执行计算。有没有更快的方法来完成这个过程？ 最佳答案 Python列表在内部实现为数组(如JavaArrayList、C++std::vector等)，因此从中间移除一个元素相对慢:所有后续元素都必须重新索引。(有关更多信息，请参阅htt

我尝试从数据框中计算特定的分位数值，如下面的代码所示。分行计算没有问题。尝试运行最后两行时，出现以下错误:AttributeError:'SeriesGroupBy'objecthasnoattribute'quantile(0.25)'我该如何解决这个问题？importpandasaspddf=pd.DataFrame({'x':[0,1,0,1,0,1,0,1],'y':[7,6,5,4,3,2,1,0],'number':[25000,35000,45000,50000,60000,70000,65000,36000]})f={'number':['median','std','

我们有一个视网膜数据集，其中患病眼睛信息占信息的70%，而未患病眼睛占剩余的30%。我们想要一个数据集，其中患病和未患病样本的数量应该相等。是否有任何可用的功能可以帮助我们做同样的事情？ 最佳答案 我会选择用PandasDataFrame来做到这一点和numpy.random.choice.通过这种方式，很容易进行随机抽样以产生大小相同的数据集。一个例子:importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.DataFrame(np.random.randn(7,4))data['Healthy']=[1,1

关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion我在哪里可以找到numpy中percentile函数背后的源代码？我想检查一下。我已经在Google上进行了搜索，但还没有找到任何结果。