我有以下numpy随机2D数组:
np.random.rand(30, 20)
我想迭代数组中的每个网格单元格.如果网格单元的值> 0.6,那么我想将多余的分配给其直接的8个相邻单元(在角网格单元的情况下,相邻单元的数量将更少).
应根据2个用户选择的规则之一重新分配超出部分:
有没有办法在numpy不诉诸for循环的情况下完成此操作？
我有一个netCDF文件,其时间维度包含2小时的数据.我希望平均每小时获得每小时的平均时数.我试过这个:
import xarray as xr
ds = xr.open_mfdataset('ecmwf_usa_2015.nc')
ds.groupby(['time.month', 'time.hour']).mean('time')
但我得到这个错误:
*** TypeError: `group` must be an xarray.DataArray or the name of an xarray variable or dimension
我怎样才能解决这个问题？如果我这样做:
ds.groupby('time.month', 'time.hour').mean('time')
我没有得到错误,但结果的时间维度为12(每个月一个值),而我想要每个月的小时平均值,即每12个月24个值.数据可在此处获取:https://www.dropbox.com/s/yqgg80wn8bjdksy/ecmwf_usa_2015.nc？dl = 0
关于提取单个列值,我有一个简单的pandas问题
df = DataFrame({'A' : [15,56,23,84], 'B' : [10,20,33,25]})
df
A B
0 15 10
1 56 20
2 23 33
3 84 55
x = df[df['A'] == 23]
x
输出
A B
2 23 33
但是,我只想获得B列中的值,即33.我如何得到它？
我有这个人.数据帧:
year doy
2000 49
2000 65
2000 81
2001 97
2001 113
2001 129
2001 145
2001 161
我想为这个数据帧创建一个索引.索引应该是日期时间索引.这是我在做的事情:
df.index = pandas.DatetimeIndex(df['doy'].apply(lambda x: date(2000, 1, 1)+ relativedelta(days=int(x)-1)))
但是,这会创建一个日期时间索引,该索引仅使用2000作为年份.我该如何解决这个问题？
我有一个像我这样的子集的数据框:
a b x y
0 1 2 3 -1
1 2 4 6 -2
2 3 6 6 -3
3 4 8 3 -4
df = df[(df.a >= 2) & (df.b <= 8)]
df = df.groupby(df.x).mean()
如何使用pandas管道运算符表达这一点？
df = (df
.pipe((x.a > 2) & (x.b < 6)
.groupby(df.x)
.apply(lambda x: x.mean())
我有这个人.熊猫数据帧:
df.shape
(86, 245)
但是,当我这样做时:
df[0, :]
我收到错误:
*** TypeError: unhashable type
我该如何解决？我只想得到第一排
来自numba网站:
from numba import jit
@jit
def f(x, y):
# A somewhat trivial example
return x + y
有没有办法让numba使用python类型提示(如果提供)？
如何使用datetime作为索引创建pandas数据框,以及列的随机值.目前,我有这个:
from datetime import datetime, timedelta
date_today = datetime.now()
date_end = date_today + timedelta(7)
df = pd.DataFrame(columns=['test'])
我该如何从这里开始？
v1 v2 yy
15.25 44.34 100.00
83.05 59.78 100.00
96.61 65.09 100.00
100.00 75.47 100.00
100.00 50.00 100.00
100.00 68.87 100.00
100.00 79.35 100.00
100.00 100.00 100.00
100.00 63.21 100.00
100.00 100.00 100.00
100.00 68.87 100.00
0.00 56.52 92.86
10.17 52.83 92.86
23.73 46.23 92.86
在上面的数据框中,我想绘制一个热图,使用v1和v2作为x和y轴,yy作为值.我怎么能在python中做到这一点？我试过seaborn:
df = df.pivot('v1', 'v2', 'yy')
ax = sns.heatmap(df)
但是,这不起作用.还有其他方法吗？
import dataset
from sqlalchemy.pool import NullPool
db = dataset.connect(path_database, engine_kwargs={'poolclass': NullPool})
table_f1 = db['name_table']
# Do operations on table_f1
db.commit()
db.executable.close()
我使用此代码访问postgres数据库,有时写入它.最后,我关闭它.以上代码是访问和关闭它的最佳方式吗？或者,下面的代码更好吗？
import dataset
from sqlalchemy.pool import NullPool
with dataset.connect(path_database, engine_kwargs={'poolclass': NullPool}) as db:
table_f1 = db['name_table']
# Do operations on table_f1
db.commit()
特别是,我想100%确定一旦完成这段代码就没有与postgres数据库的连接.哪个是实现它的更好方法？选项1还是选项2？