在Python Pandas中,检查DataFrame是否具有一个(或多个)NaN值的最佳方法是什么？
我知道函数pd.isnan,但是这会为每个元素返回一个布尔数据框架.这篇文章也没有完全回答我的问题.
有没有办法配置CLion使用本地makefile来编译代码,而不是CMake？我似乎无法从构建选项中找到方法.
我正在搜索Git存储库,并希望包含该.git文件夹.
grep 如果我跑,则不包括此文件夹
grep -r search *
包含此文件夹的grep命令是什么？
我试图在python中执行元素明智的划分,但如果遇到零,我需要商才为零.
例如:
array1 = np.array([0, 1, 2])
array2 = np.array([0, 1, 1])
array1 / array2 # should be np.array([0, 1, 2])
我总是可以通过我的数据使用for循环,但要真正利用numpy的优化,我需要除法函数在除以零错误时返回0而不是忽略错误.
除非我遗漏了某些内容,否则numpy.seterr()似乎不会在出错时返回值.有没有人有任何其他的建议,我可以如何通过零错误处理设置我自己的鸿沟来获得最好的numpy？
关于如何定义python轴以及它们是否引用DataFrame的行或列,我一直很困惑.请考虑以下代码:
>>> df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], columns=["col1", "col2", "col3", "col4"])
>>> df
col1 col2 col3 col4
0 1 1 1 1
1 2 2 2 2
2 3 3 3 3
因此,如果我们打电话df.mean(axis=1),我们将获得跨行的平均值:
>>> df.mean(axis=1)
0 1
1 2
2 3
但是,如果我们调用df.drop(name, axis=1),我们实际上会删除一列而不是一行:
>>> df.drop("col4", axis=1)
col1 col2 col3
0 1 1 1
1 2 2 2
2 3 3 3
有人能帮助我理解pandas/numpy/scipy中"轴"的含义吗？
旁注,DataFrame.mean可能被定义错了.它在文档中说, …
我正在尝试执行一个简单数据集的热编码.
data = [['a', 'dog', 'red']
['b', 'cat', 'green']]
使用Scikit-Learn预处理此数据的最佳方法是什么？
在第一直觉上,你会看到Scikit-Learn的OneHotEncoder.但是一个热门编码器不支持字符串作为功能; 它只会离散整数.
那么你将使用LabelEncoder,它将字符串编码为整数.但是,您必须将标签编码器应用到每个列中,并存储这些标签编码器中的每一个(以及它们所应用的列).这感觉非常笨重.
那么,在Scikit-Learn中最好的方法是什么？
请不要建议pandas.get_dummies.这就是我现在通常使用的一种热编码方式.但是,它无法单独编码您的训练/测试集.
在使用python gensim训练word2vec模型后,你如何找到模型词汇中的单词数量？
我正在寻找能够帮助我做到以下几点的单线解决方案.
假设我有
array = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
我想根据输入顺序重新排列它.如果调用了numpy函数arrange,它将执行以下操作:
newarray = np.arrange(array, [1, 0, 3, 4, 2])
print newarray
[20, 10, 40, 50, 30]
形式上,如果要重新排序的数组是mxn,并且"index"数组是1 xn,则排序将由名为"index"的数组确定.
numpy有这样的功能吗？
是否有适用reduce于熊猫系列的模拟？
例如,对于模拟map是pd.Series.apply,但我无法找到任何模拟reduce.
我的申请是,我有一个大熊猫系列清单:
>>> business["categories"].head()
0 ['Doctors', 'Health & Medical']
1 ['Nightlife']
2 ['Active Life', 'Mini Golf', 'Golf']
3 ['Shopping', 'Home Services', 'Internet Servic...
4 ['Bars', 'American (New)', 'Nightlife', 'Loung...
Name: categories, dtype: object
我想将这些系列列表合并在一起使用reduce,如下所示:
categories = reduce(lambda l1, l2: l1 + l2, categories)
但这需要花费可怕的时间,因为将两个列表合并在一起就是O(n)Python的时间.我希望pd.Series有一种矢量化的方式来更快地执行此操作.
我有一个与此类似的数据结构
table = [
("marley", "5"),
("bob", "99"),
("another name", "3")
]
我想做什么,得到第二列(5 + 99 + 3)的总和在功能上像这样:
total = sum(table, lambda tup : int(tup[1]))
这将是与python函数类似的语法sorted,但这不是你将如何使用python的sum函数.
总结第二列的pythonic/functional方法是什么？