计算具有唯一id的数据帧上的累积乘积
是一种数据处理操作，可以通过编程语言和相关工具实现。下面是一个完善且全面的答案：
计算具有唯一id的数据帧上的累积乘积是指对一组具有唯一标识符的数据帧进行累积乘积运算。数据帧是一种数据结构，可以包含多个字段和对应的值。每个数据帧都有一个唯一的标识符，用于区分不同的数据帧。
累积乘积是指将一组数值相乘得到的结果。在计算具有唯一id的数据帧上的累积乘积时，需要遍历所有数据帧，并根据其唯一标识符进行累积乘积运算。
这种操作在很多场景下都有应用，例如金融领域的股票交易数据分析、物联网设备的传感器数据处理等。通过计算具有唯一id的数据帧上的累积乘积，可以得到一些有用的统计信息，如总体乘积、平均乘积等，用于进一步的分析和决策。
腾讯云提供了一系列的云计算产品和服务，可以支持计算具有唯一id的数据帧上的累积乘积的实现。其中，推荐使用的产品是腾讯云的云原生数据库TDSQL，它是一种高性能、高可用的云原生数据库，支持分布式事务和强一致性。通过使用TDSQL，可以方便地存储和管理具有唯一id的数据帧，并进行累积乘积计算。
更多关于腾讯云云原生数据库TDSQL的信息，可以访问以下链接： https://cloud.tencent.com/product/tdsql
请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
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我使用的是pandas 1.14和python 3.8 给定一个数据帧： Id A B
1 3 4
2 3 4
3 1 2
4 4 3 如果我想要对一列中的所有值求和，我会简单地去做sum(df["A"])，我如何才能替换sum ->乘法呢？ 我想要的是multiply(df["A"])，它将返回3x3x1x4= 36。 提前感谢！
浏览 120提问于2021-01-05得票数 1
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让我们看一个例子，如果我们有一个如下所示的数据帧： category value
0 A 4
1 B 3
2 C 2
3 D 1 由于前3行的总和是9，有没有一种快速的方法来选择数据帧的那部分，这样我就可以得到： category value
0 A 4
1 B 3
2 C 2 谢谢!
浏览 32提问于2021-09-15得票数 0
2回答
我正在尝试用R编写一个函数，它接受一个数据帧作为输入，并对每一对唯一的行应用一系列步骤。
例如，假设我们有一个从A行到E行的数据帧，当我将这个数据帧放入函数中时，我希望它相乘:A x B，A x C，A x D，A x E，B x C，B x D，B x E，C x D，C x E和D x E，然后将所有这些相加。这个函数需要处理任意数量的行。
浏览 1提问于2015-05-18得票数 2
例如，我有一个具有列A的数据框，如下所示： import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A': [4, 2, 5, 7, 1]}) 我想要创建另一个列'B‘，它的基础是从第一行开始乘以所有先前的A值，因此它应该在行号之后如下所示： 4, 8, 40, 280, 280 这是作为pandas中的一个函数来实现的，还是有其他方法？ 谢谢
浏览 15提问于2020-10-01得票数 1
1回答
：几个月来每天做累计
、、、
我有一个数据框架如下所示
Storeid Year-Month Date Amount
111 01-2016 2016-01-29 10
111 01-2016 2016-01-30 15
111 02-2016 2016-02-03 20
111 02-2016 2016-02-10 17
111 02-2016 2016-02-15 18
111
浏览 3提问于2017-03-01得票数 1
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1回答
Proc在R中展开
、、、
我正致力于将SAS代码转换为R，而且由于我对SAS相对较新，所以我很难理解以下代码片段-
proc expand data=A out=B;
by number beg_date;
id date;
convert alpha1=calpha1/transformout=(+1 cuprod -1);
convert alpha2=calpha2/transformout=(+1 cuprod -1);
convert alpha3=calpha3/transformout=(+1 cuprod -1);
run;
据我所知，展开是用来扩展时间序列数据，如从每月到四元，或收缩它们。但是by
浏览 2提问于2014-01-06得票数 1
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我有以下数据帧，其中包含不同时间间隔的不同作业开始和结束时间的数据。数据帧的一小部分如下所示。 数据帧(Df)： result | job | time
START | JOB0 | 1357
START | JOB2 | 2405
END | JOB2 | 2379
START | JOB3 | 4010
END | JOB0 | 5209
END | JOB3 | 6578
START | JOB0 | 6000
END | JOB0 | 6100 (注意-原始数据帧有5个作业(从JOB0到JOB4)我要将这些值(
浏览 56提问于2021-02-24得票数 2
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1回答
如何求向量的不定积分并绘制它
、、、、
我是Matlab的新手，我想要集成一个分段积分向量。
用于创建向量的代码如下所示：
dt=1/1000;
t=0:dt:6;
g(t<=0)=0;
g(t>=0 & t<=1)=1*t(t>=0 & t<=1);
g(t>=1 & t<=3)=1;
g(t>=3 & t<=4)=-1*(t(t>=3 & t<=4)-4);
g(t>=4)=0;
我设法让它与一个diff()操作一起工作：
function [h] = diff_plot(g,t)
dt = 1/1000;
h
浏览 1提问于2016-07-07得票数 1
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1回答
我对python非常陌生，所以我需要问一个问题：
我有这个数据：
我需要知道如何获得一个新的数据格式，结果如下：
从第二行开始(索引1)，要应用的公式是：previous row cell value *(1+actual cell value)。
浏览 5提问于2022-05-10得票数 0
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1回答
基本上，我希望为xts时间序列计算一个累积回报(和一个索引值)，对于每个时间段我都有一个返回。但是，由于我正在查看定义的时间段来比较这些时间序列，所以我希望从这段时间开始到结束的累计返回和索引值，以及每行当前的累计回报。
假设我的数据如下所示(基本索引值为100)：
Return Index Cumulative Return
Date0 0 100 0
Date1 0.05 105 0.05
Date2 0.10 115.5 0.155
Date3 -0.1 103.95
浏览 1提问于2014-01-20得票数 1
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我正在开发Apache spark 2.3.0 cloudera4，我在处理数据帧时遇到了问题。
我得到了这个输入数据帧：
+---+---+----+
| id| d1| d2 |
+---+---+----+
| 1| | 2.0|
| 2| |-4.0|
| 3| | 6.0|
| 4|3.0| |
+---+---+----+
我需要这个输出：
+---+---+----+----+
| id| d1| d2 | r |
+---+---+----+----+
| 1| | 2.0| 7.0|
| 2| |-4.0| 5.0|
| 3| |
浏览 15提问于2020-05-29得票数 1
请参考以下数据框
我想在匹配我正在尝试跟踪的两个数据帧的col1之后，在col2中得到不匹配的行，但它没有产生结果，因为似乎数据帧连接正在形成笛卡尔
val dfs = Seq((1,1),(1,2),(1,3),(2,6)).toDF("col1","col2")
val dft = Seq((1,1),(1,2),(1,4)).toDF("col1","col2")
dfs.join(dft,"col1").filter(dfs("col2").notEqual(dft("col2&
浏览 0提问于2016-10-30得票数 2
我有一个这样的数据框架： tdf <- structure(list(indx = c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 3), group = c(1, 1,
2, 1, 2, 1, 1)), .Names = c("indx", "group"), row.names = c(NA,
-7L), class = "data.frame") 数据框如下所示： indx group
1 1 1
2 1 1
3 1 2
4 2 1
5 2 2
6 3
浏览 46提问于2020-08-14得票数 2
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我有一个多行的数据集(~500000)。此数据集的列"X“的平均值为4.5。我希望样本数据集(没有替换)有大约50000行，同时达到平均值"X“约为3.5。
我怎样才能在R中做到这是相当快的呢？
浏览 1提问于2019-11-05得票数 1
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我想计算一个简单的指数序列，但不知何故它不起作用。dataframe有两列:索引列和要添加的百分比更改： Indice PerChange
1 1 0.024412
2 1 0.036074
3 1 0.027329
4 1 0.027981 这是我的代码： df3["Indice"] = df3["Indice"] * (df3["PerChange"] + df3["Indice"].shift(1))
df3.at[1, 'Ind
浏览 17提问于2019-08-24得票数 1
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1回答
Lambda执行时间问题
、、、
我正在做一个项目，在这个项目中，我必须在有限的时间内收集最多的URL(放在S3存储桶的文件中)，并将它们存储在可搜索的数据库中。现在，我在aws lambda中抓取网页时遇到了一个问题。我有一个任务函数，当在google Collab环境中运行时，它只需要7-8秒就可以执行并产生所需的结果。但是，当同样的函数部署为lambda时，执行时间几乎增加了10倍。下面是我的代码： import requests
import re
import validators
import boto3
from smart_open import open
import nltk
from bs4 impor
浏览 20提问于2021-11-15得票数 1
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2回答
假设我有一个数据帧
ID1 ID2 x y time
0 0 1 34.337735 -76.3319716667 1446797582
1 0 1 34.3841816667 -76.2837666667 1446796183
2 0 2 34.49157 -76.1661133333 1446792969
3 0 3 34.5275266667 -76.1151866667 1446791765
4 0 3 34.5624816667 -76.0633
浏览 0提问于2015-11-07得票数 2
我有一张桌子：
ID_Articulo ID_Componente Tipo Cantidad
1 5 2 1.5
5 3 1 3
1 6 1 6
2 3 1 3.5
6 8 2 4.2
8 9 1 2
我需要找到给定ID_Art
浏览 1提问于2015-12-02得票数 0
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假设有如下数据帧：
a| b|
1| 3|
1| 5|
2| 6|
2| 9|
2|14|
我想生成一个最终的数据帧，如下所示
a| b| c
1| 3| 0
1| 5| -2
2| 6| -6
2| 9| -10
2| 14| -17
对于前一行，c的值被计算为a-b+c，第一行除外。我尝试使用lag和rowsBetween，但没有成功，因为"c“值不存在，而且它充满了随机变量！！
val w = Window.partitionBy().orderBy($"a", $"b)
df.withColumn("c&
浏览 0提问于2017-11-04得票数 2
1回答
Python数据帧求和迭代
、、、、
我有一个这样的数据帧： t; value
5; 10
4; 0
3; 2
2; 0
1; 1 我想要的是对行"values“中的列进行迭代求和，这样我就可以得到： t; value; sum
5; 10; 13
4; 0; 3
3; 2; 3
2; 0; 1
1; 1; 1 我如何用python和dataframe来做这件事？ T=时间
浏览 12提问于2019-05-19得票数 1
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4回答
使用数据帧：
df <- data.frame(id = rep(1:3, each = 5)
, hour = rep(1:5, 3)
, value = sample(1:15))
我想添加一个与id匹配的累积和列
df
id hour value csum
1 1 1 7 7
2 1 2 9 16
3 1 3 15 31
4 1 4 11 42
5 1 5 14 56
6 2 1 10
浏览 2提问于2013-05-31得票数 50
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有一个整数数组，比方说3,5,7,9。你应该创建另一个数组并填充它，使得第二个数组的第0个位置应该是第一个数组中除第0个位置的数字之外的所有数字的乘积，这意味着它应该是5x7x9(不包括3)，第二个数组的索引1的数字将是3x7x9 (不包括5)的乘积。
我想到的第一个答案是有2个for循环，这将导致O(n2)的时间复杂度。后来我想到了这个：
将第一个数组中的所有数字相乘(3x5x7x9)，在填充第二个数组时，我将这个乘积除以该位置的数字。如果我填充的是第0个位置，则除以3；如果我填充的是第一个位置，则除以5，依此类推。这将把复杂度从O(n2)降低到O(2n)。
但是面试官说不允许进行分裂。除了
浏览 0提问于2011-08-02得票数 12
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1回答
我有个蒙戈问题
db.memberships.aggregate([{
'$match': {
unit: new ObjectId('566fbaa1e63225b10bacac44')
}
},
{
'$lookup': {
from: 'seasons',
localField: 'season',
foreignField: '_id
浏览 2提问于2016-01-22得票数 1
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2回答
我正在做基于6个月的月度回报的滞后累积回报。所以这是一个运行的总数。我知道在Excel中怎么做。如下图所示。我如何在Pandas中做到这一点？ ?
浏览 85提问于2021-11-02得票数 1
1回答
最近，我观察到熊猫的乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。在如此简单的操作上，这怎么可能呢？这怎么可能呢？pandas数据帧中的底层数据容器是numpy数组。
测量
我使用带形状(10k，10k)的数组/数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randn(10000, 10000)
d = pd.DataFrame(a.copy())
a.shape
(10000, 10000)
d.shape
(10000, 10000)
%%timeit
d * d
53.2 ms ± 333 µs per loop
浏览 1提问于2020-06-17得票数 2
这个问题的背景是，我正在试图回测一个交易策略，并评估我的投资组合随着时间的推移的表现。我正在使用Pandas DataFrame来操作数据。 我使用以下命令生成了虚拟数据 data = {'position': [1, 0, 0, 0, -1, 0, 0, 1, 0, 0],
'close': [10,25,30,25,22,20,21,16,11,20],
'close_position' : [10,25,30,25,22,22,22,16,11,20]}
df = pd.DataFrame(data
浏览 7提问于2020-07-03得票数 0
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我有两个数据帧，形状分别为df1(220545，3)和df2(462，11)。在这个交叉点列是campaign ID，df1有63个唯一Id，df2有147个id‘。当我尝试将df2与campaign Id上的df1合并时，维度正在更改为(248949，13)。我想为新的合并数据框也df1形状。
我用于合并的代码是
m=df1.merge(df2, on=['Campaign ID'],how='inner')
m=m.drop_duplicates(keep=False)
请给出一些建议，以获得准确的输出。
浏览 0提问于2018-11-29得票数 0
我在一个8核64 am内存的本地实例上运行带R的sparklyr。我的工作是使用[50 000 000, 12]数据帧对[20 000 000, 3]数据帧进行left_join，我和Spark一起运行。 # Load packages
library(tidyverse)
library(sparklyr)
# Initialize configuration with defaults
config <- spark_config()
# Memory
# Set memory allocation for whole local Spark instance
# Sys.s
浏览 19提问于2021-09-06得票数 2
我希望在数据帧上执行滚动平均值，但滚动平均值必须覆盖时间戳中的列的长度。 例如，在time1中，计算所有列行(1)的滚动平均值，然后在time2上，对所有行(2)执行相同的计算，依此类推。随着时间戳的进展而对窗口进行进展。 此外，这是按组完成的。因此，如果它在组A上执行此操作，则必须进行某种重置，因为它会转到组B 它有点像这个主题：Computing rolling mean in data.table with adaptive window lengths 但是在python上，考虑到时间戳。 此外，数据集很大，因此它必须是最优的，迭代和循环将需要数年时间
浏览 59提问于2020-10-23得票数 0
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2回答
我在ms access中为两个表中的唯一值设置了一个新的查询。两个表都有一个唯一的字段，即id。
当前使用的是连接查询，但查询显示的记录以百万为单位，但我的要求是只提取两个表中的所有记录。
SELECT aa.eng, aa.id, bb.arb, bb.url, bb.id
FROM Arabic AS aa INNER JOIN English AS bb ON (aa.id = bb.id)
；
我希望结果应该是可见的，如下所示，即如果英语id没有值，那么它将作为空值可见。
eng_id arb_id
581026 581026
581026 581026
581026 5810
浏览 0提问于2019-01-16得票数 1
2回答
所以我有张桌子，看起来像这样：
ID timestamp USER_TYPE
osdfbouwefo 2021-03-04 15:58:02.271 unidentified
ieqiofbeoww 2021-03-04 19:58:53.125 GroupA
fbruwbfewef 2021-03-04 20:59:02.273 GroupA
oewfbewfuff 2021-03-05 04:34:12.512 GroupB
hmithneregn 2021-03-05 15:43:22.271
浏览 4提问于2021-03-22得票数 0
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1回答
熊猫对火花果的累积功能
、、、、
我正试图把下面的熊猫代码转换成火星雨。
Python代码：
df = spark.createDataFrame([(1, 1,0.9), (1, 2,0.13), (1, 3,0.5), (1, 4,1.0), (1, 5,0.6)], ['col1', 'col2','col3'])
pandas_df = df.toPandas()
pandas_df['col4'] = (pandas_df.groupby(['col1','col2'])['col3'].apply(la
浏览 1提问于2019-12-06得票数 0
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我在pyspark dataframe中有一个count列，如下所示：
id Count Percent
a 3 50
b 3 50
我想要一个结果数据帧为：
id Count Percent CCount CPercent
a 3 50 3 50
b 3 50 6 100
我不能使用熊猫数据帧，因为数据库太大了。我找到了指向窗口分区的答案，但我没有这样的列作为分区依据。请大家用pyspark dataframe告诉我怎么做。注意: pysp
浏览 5提问于2017-03-20得票数 0
2回答
对于每个个人，当数据帧的数量大于零时，我想为它添加一个场合标志。我需要这个旗子做进一步的计算。这是我想要达到的目标。
dfin <-
ID AMT
1 50
1 NA
1 10
1 NA
2 15
2 NA
2 NA
3 10
3 15
dfout <-
ID AMT FLAG
1 50 1
1 NA 1
1 10 2
1 NA 2
2 15 1
2 NA 1
2 NA 1
3 10 1
3 15 2
我怎样才能在R中实现这一点？
浏览 0提问于2018-05-03得票数 2
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这是我的sql代码：
CREATE TABLE #tmp
(
Id INT IDENTITY(1, 1) ,
Amount MONEY ,
Rate FLOAT ,
NetAmount MONEY
);
CREATE TABLE #rate ( Rate FLOAT );
INSERT INTO #rate
( Rate )
VALUES ( 1.2 );
-- Rate - float
INSERT INTO #rate
( Rate )
VALUES ( 1.3 -- Rate
浏览 0提问于2017-09-25得票数 1
现在我需要合并两个条件大于(>=)的数据帧。但是merge只支持equal。有没有办法解决这个问题呢？谢谢!
浏览 1提问于2017-03-28得票数 5
3回答
生成成对“距离”矩阵
、、、
我试图从包含两个相邻点之间的距离的数据帧中生成一个最佳的成对距离矩阵。这些不是欧几里德距离，它们本质上是海岸线上各点之间的距离，所以距离不是一条直线。我能够使用地理空间数据在包riverdist中生成一个距离矩阵，但这只是两个点之间的完整距离，我现在正在尝试做这两个点之间距离的子集。
我已经找了一段时间来做这件事，一直空手而归。任何帮助都将不胜感激。
下面是一个例子：
我有这样的数据：
mat <- matrix(
c(
3, #distance between 1 and 2
10, #distance between 2 and 3
7, #distan
浏览 1提问于2018-12-10得票数 2
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1回答
我对傅里叶变换的有限理解是，在不改变原始数据的情况下，您应该能够在时域和频域之间切换。因此，以下是我(认为我)正在做的工作的总结：
使用kiss_fft_next_fast_size(994)确定我应该使用1000。
使用kiss_fft_alloc(...)创建带有nfft = 1000的kiss_fft_cfg。
将输入数据从994扩展到1000，方法是将额外的点数填充为零。
将kiss_fft_cfg与输入和输出数组一起传递给kiss_fft(...)。
使用kiss_fft_alloc(...)创建逆kiss_fft_cfg和nfft = 1000。
将逆kis
浏览 1提问于2012-08-20得票数 5
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2回答
如何实现余弦相似度计算的并行化
、、、、
我通过读取一个目录中大量文件生成了一个很大的数据帧。我已经设法并行化了在解析中读取文件的部分。我获取该数据并为下一步生成数据帧。这是计算相似度矩阵。
现在，我正在尝试计算数据框的行之间的余弦相似度。由于它是一个大数据帧，它需要很长时间(几个小时)才能运行。我如何并行化这个进程。
这是我当前计算余弦相似度的代码，它在单个线程上运行：
df = df.fillna(0)
data = df.values
m, k = data.shape
mat = np.zeros((m, m))
"""
scipy cosine similarity is between 0-2
浏览 0提问于2015-03-16得票数 2
1回答
作为参考，我使用的是页面。我理解原始的pagerank等式
但是我不能理解为什么稀疏矩阵的实现是正确的。下面是他们的代码：
def compute_PageRank(G, beta=0.85, epsilon=10**-4):
'''
Efficient computation of the PageRank values using a sparse adjacency
matrix and the iterative power method.
Parameters
----------
G : bool
浏览 14提问于2020-05-22得票数 0
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目标是为每个组在数据帧中采样(不替换)不同数量的行。特定组要采样的行数在另一个数据帧中。
示例: idDF是要从中采样的数据帧。组由ID列表示。数据帧planDF指定要为每个组采样的行数，其中"datesToUse“表示行数，"ID”表示组。"totalDates“是该组的总行数，可能有用，也可能无用。
最终结果应该是从第一组(ID 1)中采样3行，从第二组(ID 2)中采样2行，从第三组(ID 3)中采样1行。
val idDF = Seq(
(1, "2017-10-03"),
(1, "2017-10-22"),
(1,
浏览 25提问于2018-03-02得票数 3
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我有一个数据帧df，我需要找出是否有一些player_id在这个季节改变了它的team值： player_id team
1 Liverpool
2 Manchester
1 Liverpool
2 Manchester
1 Liverpool
2 Tottenham 要查找重复的对，我只需： duplicate = df[df.duplicated(['player_id', 'team'])] 但数据帧通常有重复的对。 我需要找到一个player_id有
浏览 22提问于2020-12-08得票数 1
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4回答
矩阵乘法有一个数值上的最优阶吗？
、、、、
TL;DR:问题是关于乘法精度。
我必须乘矩阵A (100x8000)、B (8000x27)和C (27x1)。
由于矩阵B和C是常数，而A是可变的，所以我更倾向于将其计算为：ABC = np.dot(A, np.dot(B, C))。然而，我想知道，数字可能比np.dot(np.dot(a, B), C)差(就的准确性而言，)。
重要的是:矩阵A和B包含8000个样本，分别包含100个和27个相关特征。
是否存在数值最优(就精度而言，)的乘法顺序？如果是的话-我怎么确定呢？
特例
可以假定A矩阵和B矩阵都是非负的。此外：
C = np.linalg.solve(cov(B, k), X)
浏览 0提问于2019-07-08得票数 8
1回答
我试图将一些值赋值给matrix.In --在2或3维的情况下，使用sub2ind很容易。然而，我使用的数据有23个维度。用一个例子可以更好地解释这种情况。A是一个具有3x4x5x6x7维数的矩阵。我想用线性索引为A(1,2,3,4,5)分配一些东西。通常情况下，可以使用类似于sub2ind的：
A(sub2ind(siz,1,2,3,4,5)) = any_var;
然而，我想要的是用数组而不是逗号来分配sub2ind输入。在MATLAB中有什么能满足这个要求的吗？
A(sub2ind(siz,[1 2 3 4 5])) = any_var; % I want something like
浏览 5提问于2016-10-05得票数 2
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1回答
集合的计数排序
、、、、
你好，我知道couting sort是如何工作的，如何实现它，但是有没有可能在一个类上实现它，这个类有3个属性，需要在一个特定的属性上countSort整个DisjointSet。
如果是这样的话，假设我有这样一个类：
class myStructure {
public:
int m_id = -1;
myStructure* m_parent = NULL;
int m_sortie = -1;
int m_echeance = -1;
myStructure() {}
myStructure(int id, myStructure* p
浏览 4提问于2016-12-11得票数 0
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我想知道如何在旧列的基础上创建新列，方法是将数据帧中的两组列相乘。所以如果我有A，B和X，Y A B X Y
0 True False True False 现在我希望这会产生4个额外的列，其中只有两者都为真的列才是真的： A B X Y AX BX AY BY
0 True False True False True False False False 在我的情况下，组更大，所以我正在寻找一个可以通过使用列标题A，B和X，Y的两个列表来使用的解决方案。我已经
浏览 10提问于2020-08-25得票数 3
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我有一些代码可以帮助我预测一些缺失的values.This是代码 from datawig import SimpleImputer
from datawig.utils import random_split
from sklearn.metrics import f1_score, classification_report
df_train, df_test = random_split(df, split_ratios=[0.8, 0.2])
# Initialize a SimpleImputer model
imputer = SimpleImputer(
input_colum
浏览 13提问于2019-05-14得票数 1
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我有两个要合并的数据帧，并在合并期间进行乘法运算。两者之前都有一个索引，生成的数据帧应该有一个多索引： 位置数据 village rainfall/year
namea 20
nameb 15
namec 30 和时间序列数据。 hour share of yearly rainfall
0 50.00%
1 30.00%
2 20.00% 作为结果，我正在寻找以下数据帧。 village hour rainfall
namea 0 10
1 6
浏览 16提问于2019-03-21得票数 1
这是我第一次在这里问问题，如果您需要更多信息来建议解决方案，请告诉我。
我有一个三维布尔数据数组(time，lat，lon)，它是我使用python3中的xarray库处理的。我使用的数据数组包括一年的数据，它有每天的时间步长(365-366天，取决于是否是闰年)。
示例数据数组的维数显示为，示例netcdf文件可以通过下载并加载为da = xr.open_dataset('data.nc')。此示例仅包含五个时间点。
我想知道每个单元(或像素)的True值的最长序列有多长。包含最长序列的输出应该是二维数据数组或数据帧。例如，如果一个单元格的值为[True, True, Tru
浏览 3提问于2021-02-24得票数 1
1回答
以下是来自的问题。
我有一个数据集结构，如下所示：
[
{"device":"device_1", "date": "01/01/2014", "cumulative": 2530},
{"device":"device_2", "date": "01/01/2014", "cumulative": 1234},
{"device":"device_1", "date
浏览 2提问于2014-07-25得票数 1
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