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啊啊啊啊啊吖

如何重新排序数据帧的顺序以匹配第二个数据帧的顺序？

如果我有两个数据帧作为示例：DF1： x y0 1.1. 2.11 3.1 5.1DF2：x y0 0.0 2.21 1.1 2.12 3.0. 6.63 3.1 5.14 0.2 8.8并且我希望df2匹配匹配值的常见顺序，但保持订单后不匹配的值，我将如何使用pandas？或者别的什么的。期望的输出：new_df： x

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如何过滤Pandas Dataframe的值

我有一个数据集，我需要在超过一个值但不在之后过滤。以下是数据帧的示例： Dip MD0 70 50001 80 60002 90 70003 80 8000我希望在第一次Dip超过85之前过滤掉所有内容，因此结果数组应如下所示： Dip MD0 90 70001 80

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如何在MultiIndex中格式化图例

我正在使用MultiIndex Column进行绘图。当我试图在图表中绘制这样的数据时（如下例所示），我会在图例中收到“（Semester1，Maths）”，“（Semester1，Science）”等等。import pandas as pdimport numpy as npheader = pd.MultiIndex.from_product([['Semester1','Sem

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使用groupby后，从pandas图中删除“None”文本

我有以下数据：d_data = {"Name":["Jean","Luis", "Ana", "Ana", "Jean", "Luis","Ana", "Ana", "Luis","Ana","Luis" ], "Money":[100, 2220, 333, 3342, 4423, 43, 5454, 4455, 4

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按日期时间列对DF的所有元素进行分组

想象一下有3列的Dataframe：indexA: datetimeB: value 1 or 2特定日期可能会有更多行。我想创建一个新的数据框，总结每天的价值。所以：indexA: datetime (1 day)B: amount of rows which contained value 1 in first dataframeC: amount of rows which

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如何使用.loc将数据帧行附加到for循环中的另一个？

假设我有以下数据帧：df_t1 = pd.DataFrame([["AAA", 1 ,2],["BBB", 0, 3],["CCC", 1, 2],["DDD", 0, 0],["EEE", 0, 3]], columns=list('ABC')) A B C0 AAA 1 21 BBB 0 32 CCC 1 23 DDD 0 04

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根据条件删除多行

下面是pandas dataframe我的一个子集，我试图根据某些条件删除多行。 code1 code2 grp1 grp2 dist_km0 M001 M002 AAA AAA 1121 M001 M003 AAA IHH 2752 M002 M005 AAA XXY 1503 M002 M004 AAA AAA

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zxq997

好用的zip函数

这个函数返回一个含元组的列表，代码如下：l1 = ('You gotta', 'the')l2 = ('love', 'built-in')out = []if len(l1) == len(l2): for i in range(len(l1)): out.append((l1[i], l2[i]))# out = [('You gotta', 'love')

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zxq997

列表如何去重？

代码如下：lst = [1,2,3,4,5,1,2,3,3]lst=set(lst) #将列表转化成元祖lst = [x for x in lst] #再转化成列表lst结果如下：

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zxq997

字典如何合并2个字典？

具体如下：dic = {'name':"Alice","age":18}dic2 = {"sex":"男"}dic.update(dic2)dic

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lluotuo

安装Python以匹配OS X 10.5中的目录布局

OS X 10.5上的默认Python安装是2.5.1，带有FAT 32位（Intel和PPC）客户端。我想设置apache和mysql来运行django。在过去，我运行Apache和MySQL以匹配32位模式的安装（甚至从Apache中删除64位的东西以使其工作）。我想将Python升级到64位。我完全可以通过一个警告从源代码编译它。如何匹配默认安装的布局方式？特别是，/Library/Pyt

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dreamhappy2012

距离度量——汉明距离定义与公式

定义：两个等长字符串s1与s2的汉明距离为：将其中一个变为另外一个所需要作的最小字符替换次数。例如: The Hamming distance between "1011101" and "1001001" is 2. The Hamming distance between "2143896" and "2233796" is 3. The Hamming d

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dreamhappy2012

距离度量——余弦距离定义与公式

几何中，夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异；机器学习中，借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式：a两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦为：a即：a夹角余弦取值范围为[-1,1]。余弦越大表示两个向量的夹角越小，余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的

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dreamhappy2012

距离度量——闵可夫斯基距离的定义与公式

闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义，是对多个距离度量公式的概括性的表述。闵氏距离定义：两个n维变量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为：a其中p是一个变参数：当p=1时，就是曼哈顿距离；当p=2时，就是欧氏距离；当p→∞时，就是切比雪夫距离。因此，根据变参数的不同，闵氏距离可以表示某一类/种的距离。闵氏距离，包括曼哈

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dreamhappy2012

距离度量——切比雪夫距离

切比雪夫距离的定义：国际象棋中，国王可以直行、横行、斜行，所以国王走一步可以移动到相邻8个方格中的任意一个。国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？这个距离就叫切比雪夫距离。二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离：an维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)的切比雪夫距离：a

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dreamhappy2012

距离度量——曼哈顿距离定义与公式

顾名思义，在曼哈顿街区要从一个十字路口开车到另一个十字路口，驾驶距离显然不是两点间的直线距离。这个实际驾驶距离就是“曼哈顿距离”。曼哈顿距离也称为“城市街区距离”(City Block distance)。二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离： n维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)的曼哈顿距离：

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dreamhappy2012

距离度量——欧式距离定义与公式

欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。源于欧式空间中两点多距离。二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: n维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离（两个n维向量）：

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dreamhappy2012

K最近邻的工作原理是什么？

K最近邻的工作原理：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即每一个数据与所属分类的一一对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签一般来说，只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个

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詹惠儿

python如何修改外循环索引

# Python program for# iterating array values# using f_index import numpy as geek # creating an array using arrange # methoda = geek.arange(6) # shape array with 2 rows and # 3 columns a =

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df.groupby一列，计算另一列中的值

我有一个这种格式的数据框（有更多的行，数百个不同的值col2）：dftest = pd.DataFrame( {'col1': ['black', 'black', 'brown', 'black', 'green', 'red', 'black', 'black'], 'col2': ['cat', 'cat', 'dog', 'dog', 'snake', 'snake'

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