小编dle*_*eal的帖子

我想做以下事情:

对于看起来像这样的数据框:

df = pd.DataFrame({"ID":["A", "A", "C" ,"B", "B"], "date":["06/24/2014","06/25/2014","06/23/2014","07/02/1999","07/02/1999"], "value": ["3","5","1","7","8"] })

我想按日期分组所有彼此在2天内的观察结果.然后,例如,前3行将被分组,最后两行将被分组.

到目前为止,我曾想过使用类似的东西:

df.groupby(df['date'].map(lambda x: x.month))

这种"模糊组合"的一般方法是什么？

谢谢,

Let a data frame be like the following:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"name":["A", "A", "B" ,"B", "C", "C"],
                   "nickname":["X","Y","X","Z","Y", "Y"]}

How can I group df and drop those groups (C) that do not contain at least one 'X'?

thank you

我试图按组计算两列之间的协方差。我正在做以下事情：

A = pd.DataFrame({'group':['A','A','A','A','B','B','B'],
                  'value1':[1,2,3,4,5,6,7],
                  'value2':[8,5,4,3,7,8,8]})

B = A.groupby('group')

B['value1'].cov(B['value2'])

理想情况下，我只想获得X和Y之间的协方差，而不是整个方差-协方差矩阵，因为我只有两列。

谢谢，

我正在尝试将一个 Python 对象作为参数传递给我正在后台使用 parfeval 进行评估的函数。Python对象是Python类的一个实例，我在下面详细介绍它。但是，为了重现该错误，我将使用 Python 字典进行举例...但是，仅使用 struct(pydict) 是行不通的，因为我会丢失 Python 类中的所有属性和方法。

假设Python字典是

o = py.dict(pyargs(\'soup\',3.57,\'bread\',2.29,\'bacon\',3.91,\'salad\',5.00));\n

函数是

function t = testFunc(x)\nt = x{\'soup\'};\nend\n

如果我评估该函数，我会得到正确的答案：

>> testFunc(o)\nans =\n3.5700\n

但是，如果我使用parfeval，我会收到以下错误：

>> f = parfeval(@testFunc,1,o);\n>> fetchOutputs(f)\nError using parallel.Future/fetchOutputs\nOne or more futures resulted in an error.\nCaused by:\nError using testFunc (line 2)\nInvalid or deleted object.\n

是否有解决此错误的方法，这并不意味着我必须重新编码整个 Python 类？\n以下是我想要作为函数传递给的对象的预览parfeval：

clt = \n    Python Client with properties:\n    enforce_enums: 1\n    api_key: [1\xc3\x9745 py.str]\n    request_number: [1\xc3\x971 …

在线性模型的公式定义中转换模型是一个好习惯吗？

例如:

reg1 <- lm(log(Y) ~ X + Z + (W)^2, data = data)

当我只有W,X,Y,Z在数据而不是转化变量？W^2当我打电话给总结时,我没有看到列出reg1.