相关疑难解决方法(0)

我从这里的pandas DataFrame文档开始:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html

我想迭代地使用时间序列计算中的值填充DataFrame.基本上,我想用列A,B和时间戳行初始化DataFrame,全部为0或全部为NaN.

然后,我会添加初始值并检查此数据,计算前一行中的新行,row[A][t] = row[A][t-1]+1或者说左右.

我目前正在使用下面的代码,但我觉得它有点难看,必须有一种方法可以直接使用DataFrame,或者只是更好的方式.注意:我使用的是Python 2.7.

import datetime as dt
import pandas as pd
import scipy as s

if __name__ == '__main__':
    base = dt.datetime.today().date()
    dates = [ base - dt.timedelta(days=x) for x in range(0,10) ]
    dates.sort()

    valdict = {}
    symbols = ['A','B', 'C']
    for symb in symbols:
        valdict[symb] = pd.Series( s.zeros( len(dates)), dates )

    for thedate in dates:
        if thedate > dates[0]:
            for symb in valdict:
                valdict[symb][thedate] = 1+valdict[symb][thedate - dt.timedelta(days=1)]

    print valdict

我有以下代码:

r = numpy.zeros(shape = (width, height, 9))

它创建一个用零填充的宽x高x 9矩阵.相反,我想知道是否有一种功能或方法来初始化它们而不是NaN.

有没有？无需诉诸手动循环等？

谢谢