小编bpy*_*hon的帖子

我试图提出以下公式：

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ generated/scipy.optimize.lsq_linear.html#scipy.optimize.lsq_linear

我有以下代码，但它不接受 6 个单独变量的边界，它只接受一个元组，这使得所有变量的边界都相同。

## cut benchmark out of data
benchmark_ser = data_df.ix[:,0]
##  get out the stocks data
stocks_df = data_df.ix[:,1:]

## create/get bounds
bds = (0,.2) # <- i want to change this line 
             #    to something that will provide 
             #    a bound for each variable like 
             #    [(0,.1),(0,.2),(0,.5),(0,.6)]

wgt_arr = sp.optimize.lsq_linear(stocks_df, benchmark_ser, bds)

我目前收到以下错误：

ValueError: 'bounds' must contain 2 elements.

谢谢

我有一个稀疏的数据框，包括购买或出售库存的日期，如下所示：

Date         Inventory
2017-01-01       10 
2017-01-05       -5
2017-01-07       15
2017-01-09      -20

我想解决的第一步是添加其他日期。我知道您可以使用重新采样，但只需突出显示这部分，以防它对下一个更困难的部分产生影响。如下：

Date         Inventory
2017-01-01       10
2017-01-02       NaN
2017-01-03       NaN
2017-01-04       NaN
2017-01-05       -5
2017-01-06       NaN
2017-01-07       15
2017-01-08       NaN
2017-01-09      -20

最后一步是让它向前填充 NaN，除非它遇到一个新值，该值会添加到上面行的当前值中，以便最终的数据帧如下所示：

Date         Inventory
2017-01-01       10
2017-01-02       10
2017-01-03       10
2017-01-04       10
2017-01-05       5
2017-01-06       5
2017-01-07       20
2017-01-08       20
2017-01-09       0
2017-01-10       0

我正在尝试采用 pythonic 方法来解决此问题，而不是基于循环的方法，因为那样会非常慢。

该示例也适用于具有多列的表，如下所示：

Date         InventoryA       InventoryB
2017-01-01       10              NaN
2017-01-02       NaN             NaN
2017-01-03       NaN              5
2017-01-04       NaN              5
2017-01-05       -5              NaN
2017-01-06       NaN …