小编Sim*_*mon的帖子

我正在构建一个用于实现PageRank算法的转换矩阵.我怎么能使用numpy来确保列加起来一个.

例如:

1 1 1   
1 1 1  
1 1 1

应该归一化为

.33 .33 .33  
.33 .33 .33  
.33 .33 .33

我正在接收以下格式的数据：

tail head
P01106  Q09472
P01106  Q13309
P62136  Q13616
P11831  P18146
P13569  P20823
P20823  P01100
...

有没有一种很好的方法将此数据格式化为带有numpy数组的图形？我希望使用此图计算PageRank。

到目前为止，我有

import numpy as np
data = np.genfromtxt('wnt_edges.txt', skip_header=1, dtype=str)

我当时在考虑使用Python中的“表示图形（数据结构）”中的图形数据结构，但在这种情况下似乎没有任何意义，因为我将进行矩阵乘法。

我有一个看起来像这样的 sqlalchemy 查询。

首先，我按时间戳对 Pomo 模型进行分组，然后按 Pomo 的创建日期分组。

db.session.query(Pomo.timestamp, sa.func.count(Pomo.id))\
               .group_by(sa.func.date(Pomo.timestamp)).all()

这将返回如下所示的数据

[(datetime.datetime(2018, 3, 2, 0, 0), 1),
(datetime.datetime(2018, 3, 7, 0, 0), 1),
(datetime.datetime(2018, 3, 8, 0, 0), 6)]

如何填写日期以便输出类似于

[(datetime.datetime(2018, 3, 2, 0, 0), 1),
(datetime.datetime(2018, 3, 3, 0, 0), 0),
(datetime.datetime(2018, 3, 4, 0, 0), 0),
(datetime.datetime(2018, 3, 5, 0, 0), 0),
(datetime.datetime(2018, 3, 6, 0, 0), 0),
(datetime.datetime(2018, 3, 7, 0, 0), 1),
(datetime.datetime(2018, 3, 8, 0, 0), 6)]

我试图将一系列字典转换为数据帧

0      {'neg': 0.0, 'neu': 0.462, 'pos': 0.538}
1      {'neg': 0.0, 'neu': 0.609, 'pos': 0.391}
2      {'neg': 0.043, 'neu': 0.772, 'pos': 0.185}
3      {'neg': 0.035, 'neu': 0.765, 'pos': 0.2}
4      {'neg': 0.0, 'neu': 0.655, 'pos': 0.345}
5      {'neg': 0.0, 'neu': 0.631, 'pos': 0.369}

我希望生成的DataFrame让每个键都是它自己的列.

neg   neu     pos
0.0.  0.462   0.538
0.0   0.609   0.391
..    ..      ..

我怎么能用熊猫来做到这一点？