小编Har*_*mba的帖子

我试图找到类似的功能，就像在Python中一样，我可以删除连续具有 \xe2\x80\x98all\xe2\x80\x99 空值的行 -

python 中的代码 - 使用 Pandas 数据框 \xe2\x80\x98close_prices\xe2\x80\x99

closed_prices.dropna(axis=0, how=\xe2\x80\x98all\xe2\x80\x99, inplace=True)\n

基本上我想删除所有列都缺少值的行 - 我正在使用股票数据并希望删除周末和节假日，每列代表特定股票的收盘价。因此，如果特定行的所有列值均为空/缺失，我想删除该行。

我正在使用下面的代码 -

using DataFrames\nusing DataFramesMeta\nusing CSV\nusing Dates\nusing Query\n\n\nfh_5 = CSV.read("D:\\\\Julia_Dataframe\\\\JuliaCon2020-DataFrames-Tutorial\\\\fh_5yrs.csv", DataFrame)\n\nmin_date = minimum(fh_5[:, "date"])\nmax_date = maximum(fh_5[:, "date"])\ndate_seq = string.(collect(Dates.Date(min_date) : Dates.Day(1) : Dates.Date(max_date)))\ndate_range = df = DataFrame(dates = date_seq)\ndate_range.dates = Date.(date_range.dates, "yyyy-mm-dd")\n\nfor s in unique(fh_5.symbol)\n    df = fh_5[fh_5.symbol .== s, ["date","close"]]\n    date_range = leftjoin(date_range, df, on =:"dates" => :"date")\n    rename!(date_range, Dict(:close => s))\nend\nsize(date_range, 1)\nsize(filter(x -> any(!ismissing, x), date_range), …

我正在尝试创建一个代码来识别数组中的元素是否单调。

我写了下面的代码并得到了错误 -

function isMonotonic(array)
    if length(array) <= 2
        return true
    end
    check_up = []
    check_down = []
    for i in range(2, length(array))
        if array[i] <= array[i-1]
            append!(check_up, 1)
        end
        if array[i] >= array[i - 1]
            append!(check_down, 1)
        end
    end
    if sum(check_up) == length(array) - 1 || sum(check_down) == length(array) - 1
        return true
    else
        return false
    end
end
isMonotonic([1, 2, 3, 4, 5, 6 , 7])

我收到以下错误

Error: Methoderror: no method matching zero(::Type{Any})

我认为这是因为我试图总结 empth 数组，我想了解一般如何克服这个问题，我对上面的代码有一个解决方案，但一般我想知道原因以及如何使用它。我不想先检查数组是否为空，然后再求和。