我有一个像熊猫一样的数据框:
a b
A 1
A 2
B 5
B 5
B 4
C 6
我希望按第一列分组,并将第二列作为行中的列表:
A [1,2]
B [5,5,4]
C [6]
使用pandas groupby可以做这样的事吗？
我在C++中使用time.h来测量函数的时间.
clock_t t = clock();
someFunction();
printf("\nTime taken: %.4fs\n", (float)(clock() - t)/CLOCKS_PER_SEC);
但是,我总是把时间花在0.0000上.clock()和t单独打印时,具有相同的值.我想知道是否有办法在C++中精确测量时间(可能是纳秒级).我正在使用VS2010.
我有一个看起来像这样的numpy数组:
[[41.743617 -87.626839]
[41.936943 -87.669838]
[41.962665 -87.65571899999999]]
我想将数组中的数字四舍五入到两位小数,或三位.我尝试使用numpy.around和numpy.round,但它们都给我以下错误:
File "/Library/Python/2.7/site-packages/numpy-1.8.0.dev_3084618_20130514-py2.7-macosx-10.8-intel.egg/numpy/core/fromnumeric.py", line 2452, in round_
return round(decimals, out)
AttributeError: rint
我用过numpy.around(x, decimals = 2)
和numpy.round(x,decimals=2)
难道我做错了什么？有没有其他方法可以有效地为大型阵列做到这一点？
我用python脚本创建了一个docker容器.python脚本接受输入文件,进行一些处理并将输出文件保存在某个指定位置.
docker run /app/script.py --input /data/input.csv --output /data/output.csv
由于每次运行脚本时输入文件都可能不同,我希望它在docker容器之外.我还想将输出存储在容器外的某个地方.
docker run /app/script.py --input /my/local/location/outside/docker/input.csv --output /my/local/location/outside/docker/output.csv
docker支持这个吗？如果是这样,人们将如何实现它？
我Dockerfile看起来如下:
FROM phusion/baseimage
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y build-essential
RUN apt-get install -y python-dev
RUN apt-get install -y python-pip
RUN apt-get install -y python-numpy && \
apt-get install -y python-scipy
COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt
COPY ./src/script.py /app/script.py
WORKDIR /app
COPY . /app
我有一个像下面这样的pandas数据帧
idx, f1, f2, f3
1, a, a, b
2, b, a, c
3, a, b, c
.
.
.
87 e, e, e
我需要将其他列转换为基于idx列的字典列表.所以,最终结果应该是:
idx, features
1 , [{f1:a, f2:a, f3:b}, {f1:b, f2:a, f3:c}, {f1:a, f2:b, f3:c}]
.
.
.
87, [{f1: e, f2:e, f3:e}]
是否有可能在pandas中使用groupby做这样的事情？
如何在MATLAB中获得1D数组中"n个最小元素"的索引？
该数组是行向量.
我可以找到最小元素及其索引;
[C, ind] = min(featureDist);
矢量如下:
featureDist =
Columns 1 through 8
48.4766 47.3743 59.5736 59.7450 55.0489 58.2620 63.3865 50.1101
等等...
我在读取一个巨大的 CSV 时指定 dtypes pandas：
pd.read_csv('29_2016/data.csv',
error_bad_lines=False,
encoding='utf-8',
dtype={'a': str, 'b': np.float64, 'c':np.float64},
na_values=['na'], quotechar='"')
但是我的数据中有一些“坏”行，由于一些数据准备问题，它们与 dtype 不匹配。例如，我可能在 b 列或 c 列中有字符串。
有没有办法在使用 CSV 读取 CSV 时忽略这些坏行pandas read_csv？
错误：
pandas/parser.pyx in pandas.parser.TextReader.read (pandas/parser.c:7988)()
pandas/parser.pyx in pandas.parser.TextReader._read_low_memory (pandas/parser.c:8244)()
pandas/parser.pyx in pandas.parser.TextReader._read_rows (pandas/parser.c:9261)()
pandas/parser.pyx in pandas.parser.TextReader._convert_column_data (pandas/parser.c:10654)()
pandas/parser.pyx in pandas.parser.TextReader._convert_tokens (pandas/parser.c:11891)()
ValueError: could not convert string to float: some string "\
任何人都可以告诉我如何在OpenCV中转换Mat为unsigned char*数据以及数据是否为数组？另外,我想知道如何能同样的事情可以做的vector<vector<double>>到float*,从而使它数组的指针？谢谢.
是否有一种将结构化数组转换为向量的pythonic方法？
例如:
我正在尝试转换数组,如:
[(9,), (1,), (1, 12), (9,), (8,)]
到一个像这样的矢量:
[9,1,1,12,9,8]
是否可以在python中堆叠稀疏和密集的numpy数组？我知道这可以使用vstack/hstack为密集的numpy数组完成.我有一些列,我想添加到稀疏矩阵,以增加特征向量的数量