apply

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我在做矩陣計算時遇到了問題，請您注意一下。非常感謝您提前！我有一個數據幀genderLocation和矩陣測試，它們彼此對應與索引 genderLocation [1：6] scanner_gender cmall_gender wechat_gender scanner_location cmall_location wechat_location 156043 3

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熊貓Dataframe.apply（）拋出類型錯誤提供的參數太多

我有這樣的功能： def function(row,args): array = np.array(row['Revenue'+args[0]:'Revenue'+str(args[1])]).astype(float) if np.mean(array) < (5000/12): return 'XXS' if np.mean(array) < (10000/12):

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創建數據框的子集預測和追加到原始文件

我，使用R 3.3.2。我想預測機構的得分基於他們在往年的分數不同subrankings。然後，我需要將這些預測分數作爲新行添加到原始數據框中。我的輸入是一個CSV文件我想用最小二乘線性模型，發現「LM」和「預測」不正是我需要的。我知道這一個相當初級的問題，但希望有人能幫助我。請參閱下面的數據和代碼，我已經開始使用兩種解決方案。 score<-c(63.6, 60.3, 60.4, 53.4

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在大熊貓庫使用。適用並獲得「NP不可調用的」錯誤

我想申請我的分散功能： def disp_calc(returns, p, wi): #apply(disp_calc, rows = ...) wi = wi/np.sum(wi) ri_p = returns_stock.subtract(p,axis=0) rp = np.nansum(wi*((ri_p)**2)) return np.sqrt(r

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如何計算兩個POSIXct日期數組之間特定星期幾的數量並返回另一個數組數組？

我寫了一個公式基於工作日計算算法（在Stackexchange發現爲好，非常出色的傢伙在這裏是代碼片段： countwd <- function(start, end, day){ x <- seq(start, end, by=1) y <- weekdays(x, TRUE) sum(y==day) } x$OFFDAY <- NULL for(i in 1

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計算，如果價值在大熊貓數據幀列表上的一列

我有我的數據幀2列存在由客戶「P」產品ID列表購買產品ID通過類似的客戶購買「 P_LIST」 df = pd.DataFrame({'p': [12, 4, 5, 6, 7, 7, 6,5],'p_list':[[12,1,5], [3,1],[8,9,11], [6,7,9], [7,1,2],[12,9,8], [6,1,15],[6,8,9,11]]}) 我要檢查，如果「p P_

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當使用應用於熊貓數據幀時傳遞值的形狀錯誤

我想在給定數據框（dfTest，其中包含向量x的值）的所有行上應用基本樣條函數以獲得更大的（dfBigger）包含矢量xnew的所有值（其中包含x）。所以我定義了以下變量：和基本樣條函數： def spline(y, x , xnew): from scipy import interpolate model = interpolate.splrep(x,y, s=0.)

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高效施加條件的矩陣

我有一個integermatrix： set.seed(1) counts.mat <- matrix(sample(50,29*10,replace=T),nrow=10,ncol=29) colnames(counts.mat) <- c("ww.1m_1","ww.1m_2","wm.1m_1","wm.1m_2","wm.1m_3","wn.1m_1","wn.1m_2", "A_1

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大熊貓據幀申請使用額外的參數

與下面的例子： df = pd.DataFrame({'signal':[1,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0],'product':['A','A','A','A','A','A','A','B','B','B','B','B','B','B'],'price':[1,2,3,4,5,6,7,1,2,3,4,5,6,7],'price2':[1,2,1,2,1,2,1,2,1,

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傳遞數據框以將函數熊貓作爲參數

是否可以將DataFrame傳遞給apply函數？ df2 = df1.apply(func,axis=1,args=df2) def func(df1,df2): # do stuff in df2 for each row of df1 return df2 這兩個DataFrame的長度不一樣。