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问python中的蒙特卡罗模拟-带循环的问题
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Stack Overflow用户

提问于 2019-08-23 21:33:09

回答 2查看 225关注 0票数 0

我正在为MC运行一个简单的python脚本。基本上，它读取数据帧中的每一行，并选择两个变量的最大值和最小值。然后，模拟if运行1000次，在最小值和最大值之间选择一个随机值，并计算乘积并将P50值写回数据表。

不知何故，所有行的P50输出都是相同的。我哪里出问题了，有什么帮助吗？

import pandas as pd
import random
import numpy as np

data = [[0.075,0.085, 120, 150], [0.055, 0.075, 150, 350],[0.045,0.055,175,400]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['P_min','P_max','H_min','H_max'])
NumSim = 1000

for index, row in df.iterrows():
    outdata = np.zeros(shape=(NumSim,), dtype=float)
    for k in range(NumSim):
        phi = (row['P_min'] + (row['P_max'] - row['P_min']) * random.uniform(0, 1))
        ht = (row['H_min'] + (row['H_max'] - row['H_min']) * random.uniform(0, 1))
        outdata[k] = phi*ht
    df['out_p50'] = np.percentile(outdata,50)

print(df)

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回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2019-08-23 21:41:06

通过df['out_p50'] = np.percentile(outdata,50)，您的意思是希望将整个列设置为给定值，而不是该列的特定行。因此，生成并保存了数字，但将它们保存到整个列中，最后，您将在每行中看到最后生成的数字。

相反，可以使用df.loc[index, 'out_p50'] = np.percentile(outdata,50)指定要设置的特定行。

票数 1

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Stack Overflow用户

发布于 2019-08-23 21:43:49

是的--您正在向整个列写入一个标量值。您可以在每次迭代中覆盖该值。如果您愿意，您可以简单地使用df.loc指定行，以便快速修复。另外，请考虑使用outdata.median而不是percentile。

PANDAS最重要的特性可能是对矢量化的内置支持:您可以处理整个数据列，而不是遍历数据帧。就像列表理解一样思考，在这种理解中，最后不需要for row in df迭代。

票数 0

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/57633243

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