我试图计算,WGS84,,椭球体-上的一个点和许多其他点之间的距离,而不是像其他答案中解释的那样,计算出一个点和其他点之间的距离。我想用Python来完成它,但是对于R,计算时间非常长,下面的Python脚本大约需要23秒,而R中的对应脚本则需要0.13秒。有关于加速我的python代码的建议吗?
Python脚本:
import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr
from geopy.distance import geodesic
from timeit import default_timer as timer
df
我正试图评估dataframe的列的值,以确定另一列的值。我通过使用if语句和.apply()函数成功地做到了这一点。也就是说。
if Col x < 0.3:
return y
elif Col x > 0.6:
return z
等。问题是,这需要很长时间才能运行大量的数据。相反,我试图使用以下逻辑来确定新的列值:
(x<0.3)*y + (x>0.6)*z
因此Python计算TRUE/FALSE并应用正确的值。这似乎要快得多,唯一的事情是Python说:"UserWarning:在Python中计算,因为'*‘操作符不受numex
我需要能够使用python在csv单元中打开文件路径。目前,我能够使用python读取csv,但我不确定如何打开文件路径并使用python从文件中检索我想要的信息。我不知道如何在读取csv之后继续读取文件路径并转到文件路径中的文件。然后,我想从文件中检索一些数据,并将其放入另一个csv中。我想对csv文件中包含内容的所有行执行此操作。我已将我目前的代码附在下面。请就如何进行提出建议。
`
with open(r'\\excel.csv', newline='') as dh:
for row in csv.DictReader(dh, str
我有一张表,上面写着“ no type category a b c d
1 plan avg 5 4 3
2 plan avg 3 3
3 plan est 2 1 2
4 plan est 6 4
5 forecast avg 4 3 我想创建一个新的列,它将计算在最后4列中有值的列数。 no type
我有一个dataframe,其中没有几个列是对象,我希望将其中一个列转换为int列,这样我就可以使用它了。做些计算。但是,当你试图去做的时候,它就是得到了这个错误。
这是我的密码。
给了我错误的代码。
df['Amount in USD']=df['Amount in USD'].str.replace(',', '') #this worked fine
df['Amount in USD']=df['Amount in USD'].astype(int) #but this doesn'
我有一个数据集,其中包含给定日期的位置的流量索引。对于给定的日期,我想计算所有交通指数的avg正好在给定日期之前30天,并且只考虑这30天子集中的天数(如果该天不是假日)。
我想用python来做这个计算。下面有一个截图,在视觉上代表了我的需求。
Explanation of the screenshot
On April 1, 2019:
I want to calculate the 30 Day Non-Holiday traffic Index Average,
for a given location and map it to a new column with a simil
我有去到几乎10K+ csv文件的代码,每个文件几乎有16K +行,有多列。我运行代码,5分钟后,我得到下面的错误。我可以理解,如果我设置了low_memory=False,它将抑制错误。但是如何解决这个问题呢?错误似乎是由于下面的原因而出现的。它能被修复吗?
df.groupby(['A', 'B'])['C']
DtypeWarning: Columns (9,11,12,13,14) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
我下面有一张excel表格
A B C
Name Start Date End Date
Ajay 6/2/2019 6/18/2019
Sham 6/3/2019 6/18/2019
Ramu 6/5/2019 6/18/2019
Ravi 6/7/2019 6/18/2019
现在我想按日期过滤python中的数据。
因此,我要选择开始日期和结束日期。
例如:2019年5月6日至2019年6月18日
其结果应是:
A B C
Name S
如果这个问题已经回答了,我真的很抱歉,我是python的新手,可能一直在搜索错误的术语。
我正在使用美国婴儿名字数据,就像Python中的数据分析第二版一样。基本上,我已经将数据集连接到一个名为name_df的df中,如下所示
id name births
1 Aaron 20304
2 Adam 10000
等。
我希望对每个name元素的第一个字母求和,如果它是一个K(或任何其他字母)。不过,我正在努力获得第一个元素部分--这是我到目前为止所拥有的:
count = 0
letter = ['K']
for n in ['name'
我通过Tableau工作表中的计算字段调用TabPy服务器来运行假设检验:预订率是否因组而有显著差异?
我有一张桌子,如:
Group Bookings
0 A 1
1 A 0
3998 B 1
3999 B 0
在Python中,在同一个服务器()上,我想要的测试只是:
from scipy.stats import fisher_exact
df_cont_tbl = pd.crosstab(df['Group'], df['Bookings