我一直在做一个微型混合器的模拟。我的模拟结果是数据点,表示空间中的坐标和属于该坐标的集中值。使用Matlab,我试图创建这些横截面的二维曲线图,其中曲线图的颜色表示一定的浓度。
我做了一些关于其他人如何绘制分散的数据图的研究。我得到了下面的代码片段,它几乎就是我想要的:
x_max=max(data(:,1)); %get max and min coordinates of datapoints
x_min=min(data(:,1));
y_max=max(data(:,2));
y_min=min(data(:,2));
figure(1);
%snap the datapoi
# import modules, set seed
import random
import numpy as np
import pandas as pd
random.seed(42)
问题所在
我有一个数据格式的df。它的行包含输入到函数的值,从而产生可变的输出数。输出的最大数量并不是先验已知的。输出将与函数放在同一行,必要时创建新列。未填充的细胞应填充NaNs。
可复制装置
让我们创建一个
df = pd.DataFrame(pd.Series([random.randint(1,10) for _ in range(5)]),columns=['randomnums
我看到了一个堆叠溢出的问题列表,关于以下内容,但一直没有得到令人满意的答案。我将跟进以下问题
> test <- data.frame(name = rep(c("A", "B", "C"), each = 4),
var1 = rep(c(1:3, NA), 3),
var2 = 1:12,
var3 = c(rep(NA, 4), 1:8))
> test
name var1 var2 var3
1 A 1 1 NA
2 A 2 2 NA
3 A
我有一个数据帧df,如下所示。我想计算最后3个非nan列的平均值。如果非缺失列少于三列,则缺少平均值。 name day1 day2 day3 day4 day5 day6 day7
A 1 1 nan 2 3 0 3
B nan nan nan nan nan nan 3
C 1 1 0 1 1 1 1
D 1 1 0 1 nan 1 4 expect输出应如下所示 name day1 day2 day3 day4 day5 day6 day7
在这样的数据帧中添加行的最优雅方法是什么:
a b time
0 nan nan 8
1 nan nan 5
2 nan nan 3
转入:
a b time
0 nan nan 8
1 nan nan 7
2 nan nan 6
3 nan nan 5
4 nan nan 4
5 nan nan 3
6 nan nan 2
7 nan nan 1
8 nan nan 0
我所尝试的是构建一个函数,missing_times女巫返回给我
我有一个数据框架,如下所示:
a b c
0 Alabama[edit] NaN NaN
1 Auburn (Auburn University)[1]
2 Florence (University of
3 Jacksonville (Jacksonville State
4 Livingston (University of
当'b‘列有NaN值时,我想向名为' state’的dataframe中添加一个列,该列复制'a‘列的值,否则它只会在state列中放置一个NaN值。
我试过:
df['Sta
我有以下数据。
ID path1 path2 path3
1 12 NaN NaN
1 1 5 NaN
1 2 NaN ''
1 2 4 111
2 123 NaN NaN
3 11 25 NaN
3 1 NaN NaN
3 21 34 NaN
3 NaN NaN NaN
如果有NaN值,我希望根据ID更新列值。第一
如果我们看一下C语言的委员会草案:,特别是关于复数数学函数行为的Annex G,我们可以看到复数指数在无穷远具有以下行为:
cexp(+infinity+I*infinity)=+/-infinity+I*NaN
(where the sign of the real part of the result is unspecified).
我的问题是:为什么?
从数学的角度来看,如果我们以相同的方式接近实部和虚部的无穷大,则极限是一个复数无穷大(例如,参见 ),它对应于无穷大的模和未定义的变元。
此外,如果我们观察cexp函数的行为,它的实部和虚部相当类似(请参阅上的3D图)。
所以,我会期待
我想要创建一个独特的水果数据集。我不知道每种水果下的所有种类(如颜色商店、价格)。对于每种类型,也可能存在重复行。是否有一种方法可以检测所有可能的复制,并以完全通用的方式捕获所有唯一的信息?
type val detail
0 fruit apple
1 colour green greenish
2 colour yellow
3 store walmart usa
4 price 10
5 NaN
6 fruit banana
7 colour yellow
8 fruit pear
9 fruit
我有一个以下格式的数据帧:link to the csv file image_name caption_number caption
0 1000092795.jpg 0 Two young guys with shaggy hair look at their...
1 1000092795.jpg 1 Two young , White males are outside near many...
2 1000092795.jpg 2 Two men in green shirts are standing in
我的数据帧有80列乘以100万行。
数据集中有很多NaN,如果我丢弃所有的NA值,我会丢失太多的数据,使其变得无用。
我想知道是否有一种方法可以遍历这些列,当它稍后进行任何计算时,比如均值、中值、模式或更高级的计算,它只是假装这些值不在那里。
它并不总是像NaN一样,它有时包含像“无限”这样的值,应该忽略。
有没有类似这样的东西:
Find NaN and Infinity in Dataframe, flag them and DO NOT CONSIDER them IN CALCULATIONS
我试着找到一个命令来做这件事,但是任何关于它的信息,也许我只是在做傻事。
我想要创建一个dataframe,它可能对每个列有不同的行数。在经过一些迭代之后的for循环中,我在循环中得到一个值,它必须是输出df的列名,而此时的'i‘值必须是它的行值。
每当循环中出现新的列名时,都必须将其添加到我的df中。如果列名已经存在,则需要将i值添加到该行中。
为了表示的目的,我创建了一个list_val
假设:
data_df=pd.DataFrame()
list_val=[16,20,16,16,8,20,24,8,24,16]
for i in range(len(list_val)):
subset_df=pd.DataFrame([i],colu