以下代码不起作用.
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame(['ONE','Two', np.nan],columns=['x'])
xLower = df["x"].map(lambda x: x.lower())
如何调整它以获得xLower = ['one','two',np.nan]？效率很重要,因为真正的数据框架是巨大的.
我想要读取的CSV文件不适合主内存.如何读取它的几个(~10K)随机行并对所选数据帧进行一些简单的统计？
要处理的csv文件不适合内存.如何读取它的~20K随机线来对所选数据帧进行基本统计？
Matlab使用稀疏命令计算对角矩阵的倒数需要0.02秒.
P = diag(1:10000);
P = sparse(P);
tic;
A = inv(P);
toc
但是,对于Python代码,它需要永远 - 几分钟.
import numpy as np
import time
startTime = time.time()
P = np.diag(range(1,10000))
A = np.linalg.inv(P)
runningTime = (time.time()-startTime)/60
print "The script was running for %f minutes" % runningTime
我试图使用Scipy.sparse模块,但它没有帮助.运行时间下降,但只有40秒.
import numpy as np
import time
import scipy.sparse as sps
import scipy.sparse.linalg as spsl
startTime = time.time()
P = np.diag(range(1,10000))
P_sps = sps.coo_matrix(P)
A = spsl.inv(P_sps)
runningTime = (time.time()-startTime)/60
print "The script was running for %f …我的互联网连接非常慢,因此我在没有GUI的服务器上执行批处理文件,即直接从终端执行.但是,我经常需要在代码中进行一些更改,并且突出显示Stata语法的文本编辑器不会受到影响.有吗？
我在后台运行耗时的代码,并且由于do文件开头的语法错误,通常甚至10%的代码都没有执行.
我更希望执行do-file的其余部分,因为有时候开头的错误对最后的计算没有影响.
我正在学习如何使用Scipy.sparse.我尝试的第一件事是检查对角矩阵的稀疏性.然而,Scipy声称它并不稀疏.这是正确的行为吗？
以下代码返回'False':
import numpy as np
import scipy.sparse as sps
A = np.diag(range(1000))
print sps.issparse(A)
我有一个巨大的数据集存储为 .csv 文件，它不适合内存。但是，我只需要数据集中的 3 列就可以放入内存。我怎样才能加载它们？
UPD：我可以按名称而不是按列索引选择列吗？我不知道他们的先验指数
我有形式的二维空间数据(xBin,yBin,value).例如:
DT = data.table(x=c(rep(1,3),rep(2,3),rep(3,3)),y=rep(c(1,2,3),3),value=100*c(1:9))
对于每个bin,我想计算所有相邻bin上的变量"value"的总和.如果bin的索引 - x和y都在距当前bin的一个单位内,则bin被认为是邻居
例如,对于x = 2,y = 2,我想计算
valueNeighbors(x=2,y=2) = value(x=1,y=1)+value(1,2)+value(1,3)
+value(2,1)+value(2,3)
+value(3,1)+value(3,2)+value(3,3)
我的真实数据有~1,000 ^ 2个箱子,我怎样才能有效地做到这一点？
我想在T中使用t作为全局变量的名称,但它不允许我.
sq1=function() {
t<<-7
}
我收到以下错误:
Error in sq1() : cannot change value of locked binding for 't'
我怎么能克服这个？
假设您有一个保存在本地宏中的变量名称列表 A、B、C、D、E：
loc l1 "A B C D E"
您还有一个不同的变量名称列表 A,C 保存在不同的宏中：
loc l2 "A C"
您将如何获得这些（即变量名称 B、D、E 列表）的（集合）差异？