我试图模糊edi文件上的索引位置...我遇到过这样一种情况，根据情况，索引中可能有2或3个东西。使用枚举来隐藏“魔数(MagicNumber)”会很酷，并且惊讶地发现您可以像这样将多个枚举分配给相同的值:publicenumColor{Red=1,Blue=1,Green=1}编译器对此很满意。我没想到这会奏效。我不需要转换回枚举，所以我不担心尝试返回，但这闻起来很时髦。为什么CLR允许枚举有多个值，我应该为此使用结构吗？(结构似乎比枚举更重，这似乎有效) 最佳答案 实际上您已经定义了一个结构...在幕后，枚举只是一个结构(但它派生
我试图模糊edi文件上的索引位置...我遇到过这样一种情况，根据情况，索引中可能有2或3个东西。使用枚举来隐藏“魔数(MagicNumber)”会很酷，并且惊讶地发现您可以像这样将多个枚举分配给相同的值:publicenumColor{Red=1,Blue=1,Green=1}编译器对此很满意。我没想到这会奏效。我不需要转换回枚举，所以我不担心尝试返回，但这闻起来很时髦。为什么CLR允许枚举有多个值，我应该为此使用结构吗？(结构似乎比枚举更重，这似乎有效) 最佳答案 实际上您已经定义了一个结构...在幕后，枚举只是一个结构(但它派生
我有以下表结构:CREATETABLEIFNOTEXISTS`reports`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`day`int(11)NOTNULL,`uid`int(11)NOTNULL,`siteid`int(11)NOTNULL,`cid`int(3)NOTNULL,`visits`int(11)NOTNULL,PRIMARYKEY(`id`))目前我使用以下代码片段检查和插入/更新:$checkq=mysql_query("SELECTcount(*)asrowexistFROMreportsWHEREday='$day'ANDuid='$u
我有以下表结构:CREATETABLEIFNOTEXISTS`reports`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`day`int(11)NOTNULL,`uid`int(11)NOTNULL,`siteid`int(11)NOTNULL,`cid`int(3)NOTNULL,`visits`int(11)NOTNULL,PRIMARYKEY(`id`))目前我使用以下代码片段检查和插入/更新:$checkq=mysql_query("SELECTcount(*)asrowexistFROMreportsWHEREday='$day'ANDuid='$u
从pandas文档中，我收集到唯一值索引可以提高某些操作的效率，并且偶尔可以容忍非唯一索引。从外部看，非唯一索引似乎不会以任何方式被利用。例如，下面的ix查询速度很慢，以至于它似乎正在扫描整个数据帧In[23]:importnumpyasnpIn[24]:importpandasaspdIn[25]:x=np.random.randint(0,10**7,10**7)In[26]:df1=pd.DataFrame({'x':x})In[27]:df2=df1.set_index('x',drop=False)In[28]:%timeitdf2.ix[0]1loops,bestof3:4
从pandas文档中，我收集到唯一值索引可以提高某些操作的效率，并且偶尔可以容忍非唯一索引。从外部看，非唯一索引似乎不会以任何方式被利用。例如，下面的ix查询速度很慢，以至于它似乎正在扫描整个数据帧In[23]:importnumpyasnpIn[24]:importpandasaspdIn[25]:x=np.random.randint(0,10**7,10**7)In[26]:df1=pd.DataFrame({'x':x})In[27]:df2=df1.set_index('x',drop=False)In[28]:%timeitdf2.ix[0]1loops,bestof3:4
我的问题和上一个一样:Binningwithzerovaluesinpandas但是，我仍然想在分位数中包含0值。有没有办法做到这一点？换句话说，如果我有600个值，其中50%是0，其余的值在1到100之间，我将如何对分位数1中的所有0值进行分类，然后对其余的非零值进行分类在分数标签2到10中(假设我想要10个分数)。我可以将0转换为nan，将剩余的非nan数据qcut为9个分位数(1到9)，然后将1添加到每个标签(现在是2到10)并手动将所有0值标记为分位数1？即使这也很棘手，因为在我的数据集中，除了600个值之外，我还有另外几百个可能已经是nan在我将0转换为nan之前。14年1月
我的问题和上一个一样:Binningwithzerovaluesinpandas但是，我仍然想在分位数中包含0值。有没有办法做到这一点？换句话说，如果我有600个值，其中50%是0，其余的值在1到100之间，我将如何对分位数1中的所有0值进行分类，然后对其余的非零值进行分类在分数标签2到10中(假设我想要10个分数)。我可以将0转换为nan，将剩余的非nan数据qcut为9个分位数(1到9)，然后将1添加到每个标签(现在是2到10)并手动将所有0值标记为分位数1？即使这也很棘手，因为在我的数据集中，除了600个值之外，我还有另外几百个可能已经是nan在我将0转换为nan之前。14年1月
PandasDataFrame包含名为"date"的列，其中包含非唯一的datetime值。我可以使用以下方法对该框架中的行进行分组:data.groupby(data['date'])但是，这会按datetime值拆分数据。我想按存储在“日期”列中的年份对这些数据进行分组。Thispage展示了在时间戳用作索引的情况下如何按年份分组，这在我的情况下不正确。如何实现这种分组？ 最佳答案 我正在使用Pandas0.16.2。这在我的大型数据集上具有更好的性能:data.groupby(data.date.dt.year)使用dt选项并
PandasDataFrame包含名为"date"的列，其中包含非唯一的datetime值。我可以使用以下方法对该框架中的行进行分组:data.groupby(data['date'])但是，这会按datetime值拆分数据。我想按存储在“日期”列中的年份对这些数据进行分组。Thispage展示了在时间戳用作索引的情况下如何按年份分组，这在我的情况下不正确。如何实现这种分组？ 最佳答案 我正在使用Pandas0.16.2。这在我的大型数据集上具有更好的性能:data.groupby(data.date.dt.year)使用dt选项并
