我有这样的二维 numpy 数组：
arr = np.array([[1,2,4],
[2,1,1],
[1,2,3]])
和一个布尔数组：
boolarr = np.array([[True, True, False],
[False, False, True],
[True, True,True]])
现在，当我尝试根据 boolarr 对 arr 进行切片时，它给了我
arr[boolarr]
输出：
array([1, 2, 1, 1, 2, 3])
但我希望有一个二维数组输出。所需的输出是
[[1, 2],
[1],
[1, 2, 3]]
我尝试使用以下代码来绘制 的度分布networkx.DiGraph G：
def plot_degree_In(G):
in_degrees = G.in_degree()
in_degrees=dict(in_degrees)
in_values = sorted(set(in_degrees.values()))
in_hist = [list(in_degrees.values()).count(x) for x in in_values]
plt.figure()
plt.grid(False)
plt.loglog(in_values, in_hist, 'r.')
#plt.loglog(out_values, out_hist, 'b.')
#plt.legend(['In-degree', 'Out-degree'])
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('p(k)')
plt.title('Degree Distribution')
plt.xlim([0, 2*100**1])
但后来我意识到这不是正确的做法，所以我将其更改为：
def plot_degree_dist(G):
degree_hist = nx.degree_histogram(G)
degree_hist = np.array(degree_hist, dtype=float)
degree_prob = degree_hist/G.number_of_nodes()
plt.loglog(np.arange(degree_prob.shape[0]),degree_prob,'b.')
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('p(k)')
plt.title('Degree Distribution')
plt.show()
但这给了我一个没有数据的空图。
我正在尝试按"value_1"列中的值进行分组.但我的最后一栏是由列表组成的.当我尝试使用"value_1"列进行分组时,由列表组成的列将消失.
数据帧:
value_1: value_2: value_3: list:
american california, nyc walmart, kmart [supermarket, connivence]
canadian toronto dunkinDonuts [coffee]
american texas [state]
canadian walmart [supermarket]
... ... ... ....
我的预期输出是:
value_1: value_2: value_3: list:
american california, nyc, texas walmart, kmart [supermarket, connivence, state]
canadian toronto dunkinDonuts, walmart [coffee, supermarket]
谢谢!
我需要创建仅由-1和1组成的随机列表，如-1,1,1，-1，-1（不包含零）。我当前的编码添加了0，这不适合我。
import random
for x in range(10):
print (random.randint(-1,1))
如何根据另一列的值打印/返回值？
analyse = input[['SR. NO', 'COUNTRY_NAME']]
print(analyse)
SR. NO COUNTRY_NAME
2 Norway
2 Denmark
2 Iceland
2 Finland
3 Denmark
3 Iceland
4 Finland
4 Norway
在这里，我想检查一下挪威或 丹麦 是否出现在每个SR 中。否，请返回未找到这两个国家/地区之一的序列号！我尝试使用 groupby 并迭代国家/地区，但这没有帮助。我被困在这一点上。
因此，预期输出是：
[3,4]
Groups sub-groups selections
0 sg1 csg1 sc1
1 sg1 csg1 sc2
2 sg1 csg2 sc3
3 sg1 csg2 sc4
4 sg2 csg3 sc5
5 sg2 csg3 sc6
6 sg2 csg4 sc7
7 sg2 csg4 sc8
我有上面提到的数据框，我正在尝试创建一个 JSON 对象，如下所示：
{
"sg1": {
"csg1": ['sc1', 'sc2'],
"csg2": ['sc3', 'sc4']
},
"sg2": {
"csg3": ['sc5', 'sc6'],
"csg4": ['sc7', 'sc8']
}
}
我尝试将熊猫 to_json 和 to_dict 与 orient 参数一起使用，但没有得到预期的结果。我还尝试按列分组，然后创建列表并将其转换为 JSON。
任何帮助深表感谢。
我有一个数据框，其中有一列“名称”。名称有多个值，例如sample1、sample2、sample3。我想将函数应用于“名称”列中的值相同的所有组。
输出：
Name Value Result
0 Name1 2 5
1 Name1 3 5
2 Name2 1 11
3 Name2 4 11
4 Name2 6 11
5 Name3 8 10
6 Name3 2 10
在此数据框中，我尝试计算每种颜色有多少个 NaNcolor。
这就是示例数据的样子。实际上，有 100k 行。
color value
0 blue 10
1 blue NaN
2 red NaN
3 red NaN
4 red 8
5 red NaN
6 yellow 2
我希望输出看起来像这样：
color count
0 blue 1
1 red 3
2 yellow 0
我有一个如下所示的数据框：
Number Req Response
0 3 6
1 5 0
2 33 4
3 15 3
4 12 2
我想在“请求”为 15 之前确定最小“响应”值。
我尝试了以下代码：
min_val=[]
for row in range(len(df)):
#if the next row of 'Req' contains 15, append the current row value of'Response'
if(df[row+1].loc[df[row+1]['Req'] == 15]):
min_val.append(df['Response'].min())
else:
min_val.append(0)
我收到“无效类型比较”错误。
我期望以下输出：
Min value of df['Response'] is: 0
我试过寻找答案，但我只找到如何计算字符数。我需要知道如何计算字符串中的字母数。还需要知道如何计算字符串中数字的数量。
例如：
"abc 12"
输出将是
字母：3 数字：2
python ×10
pandas ×6
python-3.x ×2
dataframe ×1
dictionary ×1
histogram ×1
list ×1
matplotlib ×1
multi-index ×1
networkx ×1
numpy ×1
random ×1
slice ×1