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根据group_by行及其列值选择行

我制作了一个可重复的数据集。在这个数据集中，我试图获取按“值”和“类别”分组的列，并且只有在该group_by中存在值大于4的“值”时，才能获得“类别”中所有值的最大值提出问题的另一种方法是为每个标签的每个“类别”获取最大的“值”，只有在“类别”中存在大于4的“值”时das

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按日期和月份选择时间段

我有一个按年组织的数据框。例如：date < - seq（as.Date（“2001-07-20”），as.Date（“2010-12-31”），by = 1）现在我想通过使用两个时间段来选择子集：2004年至2008年6月23日至7月13日和7月20日至8月9日。你能提供一些线索吗？谢谢！是的，它可以通过以下方式解决：test [%%之间的％c（“2004-07-20”，“2004-08-

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Numpy CSV fromfile（）

我可能试图在这里重新发明轮子，但numpy有一个fromfile()可以读取的功能 - 我想 - CSV文件。它似乎非常快 - 甚至与熊猫相比read_csv()，但我不清楚它是如何工作的。这是一些测试代码：import pandas as pdimport numpy as np# Create the file here, two columns, one million r

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Pandas - 使用算术向数据框添加新行

假设我有一个像这样的数据框（df），有大量的行和列...... v w x y ... z0 a p 1 1 ... 11 a q 0 1 ... 02 b p 1 1 ... 13 b q 0 1 ... 04 c p 1 1 ... 15 c q

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替换给定轴的值

一个numpy超立方体例如 x = np.random.rand(8, 8, 8, 8)尺寸指数，例如 dim = 1替换阵列，例如 y = np.random.rand(8)如何替换给定尺寸的所有值？也就是说，我能做得比：if dim == 0: x[0,:,:,:] = yelif dim == 1: x[:,0,:,:] = yelif dim == 2

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索引在python数组中从零变化

我有一个很长的biopac文件，我可以使用bioread（python包）导入。该数组由超过100万个整数组成。我需要从数组中提取时间点。基本上，当对象从零（0）改变时，我应该取该点的索引（数组的索引是以毫秒为单位的时间）。然后，当它回到零时，我也应该采取这个时间点。我试过嵌套的if没有成功。它看起来像那样：for i,v enumerate(array):if v != 0:time.a

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使用算术向数据框添加新行

假设我有一个像这样的数据框（df），有大量的行和列...... v w x y ... z0 a p 1 1 ... 11 a q 0 1 ... 02 b p 1 1 ... 13 b q 0 1 ... 04 c p 1 1 ... 15 c q

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为什么在列表中打印数组（[]）

想看看我是否可以使用理解或数组运算符，而不是for循环。import numpy as npa=[[1,2],[3,4]]b=np.array(a)c=[[x*z for x in z] for z in b[0:1]]print(c)OUTPUT = [[array（[1,2]），array（[2,4]）]]我想要一个列表或数组= [2,12]之后我可以将列表转换为

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替换给定轴的值

考虑以下几点：一个numpy超立方体例如 x = np.random.rand(8, 8, 8, 8)尺寸指数，例如 dim = 1替换阵列，例如 y = np.random.rand(8)如何替换给定尺寸的所有值？也就是说，我能做得比：if dim == 0: x[0,:,:,:] = yelif dim == 1: x[:,0,:,:] = yelif d

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索引在python数组中从零变化

我有一个很长的biopac文件，我可以使用bioread（python包）导入。该数组由超过100万个整数组成。我需要从数组中提取时间点。基本上，当对象从零（0）改变时，我应该取该点的索引（数组的索引是以毫秒为单位的时间）。然后，当它回到零时，我也应该采取这个时间点。我试过嵌套的if没有成功。它看起来像那样：for i,v enumerate(array):if v != 0:time.a

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使用基于另一个维度的np.where设置numpy切片

如何根据第4个通道中的值设置4通道numpy阵列的前3个通道中的值？是否可以将numpy切片作为l值来实现？给出一个3乘2像素的numpy数组，有4个通道a = np.arange(24).reshape(3,2,4)array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11],

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Numpy：如何使用1d数组索引2d数组

我有一个2d数组：a = np.random.randint(100, size=(6, 4))[[72 76 40 11] [48 82 6 87] [53 24 25 99] [ 7 94 82 90] [28 81 10 9] [94 99 67 58]]和1d数组：idx = np.random.randint(4, size=6)[0, 3, 2, 1, 0,

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基于大量xy点从2D阵列中提取插值

我有一个相当大的1000 x 4000像素xr.DataArray从OpenDataCube查询返回，并有一个大集（> 200,000）的xy点值。我需要对数组进行采样以在每个xy点下返回一个值，并返回内插值（例如，如果该点在a 0和1.0像素之间着陆，则返回的值应为0.5）。xr.interp让我轻松地对插值进行采样，但它返回所有x和y值的每个组合的巨大矩阵，而不仅仅是每个xy点本身的值。我

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詹惠儿

python如何使用try函数？

使用try函数的规则：执行第一个try子句，即try和except子句之间的代码。如果没有异常，那么只有try子句才会运行，除了子句完成。如果发生任何异常，将跳过try子句并运行except子句。如果发生任何异常，但代码中的except子句不处理它，则将其传递给外部try语句。如果异常未处理，则执行停止。一试语句可以有多个不同的条款代码：没有异常，所以try子句会运行。# Py

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Pandas根据选定的列删除重复项

我有一个pandas数据帧如下： df1 A B x y0 10 Z1 106 3751 11 Z1 111 4592 10 Z1 109 379但是我想保留基于A列和B列的唯一行。所以我的输出预期为:(保留最后一行重复）是 df2 A B x y1 11

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df.append正在创建新列，而不是附加到现有列

我正在编写一个计算程序，该程序从两个变量创建一个数据帧，这两个变量作为循环的一部分每分钟计算一次。在这里，我创建了数据帧的初始条目：columnsMA = ['Time', 'Fast MA:', 'Slow MA:']dfMA = pd.DataFrame([[datetime.now().strftime("%m/%d/%Y, %H: %M"),

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带有pandas csv的Historgram

我有这样的数据集：num gb bw 2.2 green black3.3 red white2.2 green black11.0 red blacketc 我试图想出一个包含4个直方图的子图，其中每个直方图都是一种颜色的数据。这是我的代码：import numpy as npimport matplotlib.

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根据字符数拆分熊猫列

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df.append正在创建新列，而不是附加到现有列

我正在编写一个计算程序，该程序从两个变量创建一个数据帧，这两个变量作为循环的一部分每分钟计算一次。在这里，我创建了数据帧的初始条目：columnsMA = ['Time', 'Fast MA:', 'Slow MA:']dfMA = pd.DataFrame([[datetime.now().strftime("%m/%d/%Y, %H: %M"),

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Pandas阈值数据序列基于模式的长度

我有这个数据框 A0 -21 02 23 24 05 06 07 08 09 010 011 012 213 214 215 216 217 318 219 020 221 222 2a我想基于序列的长度来阈值数据，以便上面的例子展平B部分，因为它的长度小于3，如下所示

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