小编Jer*_*nej的帖子

假设我们有一个函数，它返回给定 dataframebar(df)的长度的 numpy 数组。len(df)df

现在考虑这个习语

def foo(df):\n    for i in range(N):\n        df['FOO_' + str(i)] = bar(df)\n    return df\n

最近的 pandas 更新开始导致以下警告

\n

性能警告：DataFrame 高度碎片化。这通常是\n多次调用的结果frame.insert，\n性能较差。考虑使用 pd.concat(axis=1) 一次连接所有列。要获取碎片整理的帧，请使用\nnewframe = frame.copy()

\n

据我了解，缓解这种情况的一种方法是将上面的代码更改为以下习惯用法

def foo2(df):\n    frames = [df]\n    for i in range(N):\n        frames += [pd.Series(bar(df), index=df.index)]\n    return pd.concat(frames, axis=1)\n

上面的代码修复了警告，但导致执行时间更差。

In [110]: %timeit foo()\n1.73 s \xc2\xb1 11 ms per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 1 …

我得到了一个 UTC 日期列表，所有时间都转换为 00:00。

我想确定某一天（即过去 24 小时）是否发生了（月食）日食

考虑python片段

from sykfield.api import load
eph = load('de421.bsp')
def eclipticangle(t):

    moon, earth = eph['moon'], eph['earth']
    e = earth.at(t)
    x, y, _ = e.observe(moon).apparent().ecliptic_latlon()

    return x.degrees

我假设一个人能够确定日食是否在时间t的24 小时内发生

1. 检查第一个角度是否足够接近 180（简单）
2. 检查第二度是否足够接近于 0（不是那么 essy？）

现在，就评论中的答案而言，仅通过测试角度是否接近 0 来解决第二个问题并不是那么简单。

因此，我的问题是

有人可以提供一个函数来确定月食是否发生在给定的第 t 天吗？

编辑。编辑此问题以反映 Brandon Rhodes 在下面评论中留下的反馈。

我的问题与以下内容有些相关:从Python中的字符串中删除HTML

我正在寻找一种从文本中删除HTML代码的简单方法.例如:

string = 'foo <SOME_VALID_HTML_TAG> something </SOME_VALID_HTML_TAG> bar'
stripIt(string)

然后会屈服foo bar.

有什么简单的工具可以在Python中实现这一点吗？HTML代码可以嵌套.

我是 ML 的新手，只是触及了它的表面，所以如果我的问题没有意义，我深表歉意。

我有一些物体的连续测量序列（捕获它的重量、大小、温度……）和一个确定物体属性的离散列（整数的有限范围，比如 0,1,2）。这是我想预测的专栏。

有问题的数据确实是一个序列，因为属性列的值可能会根据围绕它的上下文而变化，并且序列本身也可能有一些循环属性。简而言之：数据的顺序对我很重要。

一个小例子如下表所示

请注意，有两行包含相同的数据，但在“属性”字段中具有不同的值。这个想法是属性字段的值可能取决于前面的行，因此行的顺序很重要。

我的问题是，我应该使用什么样的方法/工具/技术来解决这个问题？

我知道分类算法，但不知何故我认为它们不适用于这里，因为有问题的数据是连续的，我不想忽略这个属性。

我尝试使用 Keras LSTM 并假装 Property 列也是连续的。然而，我以这种方式获得的预测通常只是一个常数十进制值，在这种情况下没有意义。

解决此类问题的最佳方法是什么？