我有一个 xarray 数据集，我想像使用 Pandas 一样使用 boolean 索引进行索引。例如，我有一个 pandas dataframe： 我只想要 B 中的值大于 2 的行，如下所示： 会给 我如何在 xarray 中对 xarray 数据集执行相同的操作？ ...
我需要比较 2 个 DataFrame 并在其中一个不包含相应 ID 的行中删除行。 例如考虑df1和df2 。 伪代码： ...反之亦然。 该示例中的结果将是： df1 : df2 ： ...
给定一个 numpy 布尔数组 我想指出至少有n个连续的真值（从左到右）。 对于n = 2 ： 对于n = 3 ： 在不使用 for 循环迭代每个元素的情况下，是否有一种 pythonic 方法？ 性能在这里很重要，因为我的应用程序将对包含 1000 个元素的布尔数组执行 1000 次 ...
我有一个 7300 万行数据集，我需要过滤掉与几个条件中的任何一个匹配的行。 我一直在使用 Boolean 索引来执行此操作，但这需要很长时间（约 30 分钟），我想知道我是否可以使其更快（例如花式索引、np.where、np.compress？） 我的代码： 正则表达式字符串是 其他三个条件是少于 ...
我有一个 numpy 阵列 我创建了一个带有 boolean 索引的掩码，如下所示： 这给出了一个像 我可以得到掩码中True值的索引 这给 对于掩码中的每个True值，我想将接下来的 2 个元素也修改为True 。 我可以用这样的for循环来做到这一点： 在不使用for循环的情况下，是否有更 nu ...
在一个特定数据框列中执行的 Value_counts 直观地显示有 441 个值低于 10。当我运行掩码（布尔索引）以访问这些值时，它只获得 441 个中的 12 个。 我认为这是一个数据类型问题。 但是，在上述操作之前，我使用 astype function 将列数据类型更改为浮点数。 数据类型 ...
我想通过掩码 select 值并通过使用掩码数组更改值。 代码：import numpy as np a = np.zeros((2, 2), dtype=(np.uint8, 3)) x = np.arange(4, dtype=int).reshape((2, 2)) mask = np.l ...
对于二维数组 y： 所有索引 select 第 1、第 3 和第 5 行。 这很清楚。 问题请帮助了解产生结果的规则或机制。 用元组替换[]会生成一个形状为 (0, 5, 4) 的空数组。 使用单个True添加一个新轴。 添加额外的 boolean True 会产生相同的结果。 但是，添加 Fals ...
我有一个分段的 function，其中包含 3 个部分，我试图使用 Numba @jit 指令在 Python 中编写这些部分。 function 是通过数组计算的。 function 定义如下： 我正在使用 Numba 使这段代码非常快，并在我的 CPU 的所有 8 个线程上运行它。 现在，我 ...
由于拼写错误，我遇到了一些我不熟悉的 Pandas DataFrame boolean 索引语法，我找不到任何描述实际情况的信息。 我试图根据两个条件检索一个 dataframe &但是输入了一个* ，我惊讶地发现结果是一样的 ...
我试图在 Numpy 数组上做一个or boolean 逻辑索引，但我找不到一个好方法。 and operator &正常工作，如： 但是当我尝试： 我得到了错误： 是否存在使用 or 逻辑运算符的好方法？ ...
所以，这可能是一个非常简单的问题，但我还没有找到解决方案。 我为我的愚蠢道歉。 （我猜我对术语的无知阻碍了我在这里的搜索） 我有一个数据框字典（这里显示 2，但它包含更多）。 每个 dataframe 可能有也可能没有我需要删除以进行进一步处理的行。 我可以轻松地从一个 dataframe 中删除 ...
我正在 pandas 中开始一个新的练习模块，我们在其中处理数据的索引和过滤。 我遇到了一种在课程中没有解释的方法链接格式，我想知道是否有人可以帮助我理解这一点。 该数据集来自财富 500 强公司列表。 问题是我们被教导通过将布尔条件传递给 dataframe 来使用 boolean 索引，就像这 ...
使用以下代码创建新数据框是否有任何潜在的缺点，其中我指定了我想在新数据框中看到的原始数据框中的非常具体的信息。 df_workloc = (df[df['WorkLoc'] == 'Home'][df['CareerSat'] == 'Very satisfied'][df['CurrencySy ...
我有一个布尔二维数组 A，其中 True 的数量是布尔二维数组 B 的维度。 我想在 A 的“真”数组上“叠加”B，这样我就可以得到 我的最终目标是操作一个数组 arr = [[1, 2 , 3 , 4, 5 ], [6,7,8,9,10], [11, 12 , 13 , 14, 15 ...
我目前正在实现一些我在 github 上看到的代码。 ( https://gist.github.com/karpathy/a4166c7fe253700972fcbc77e4ea32c5 ) 这里的兴趣点如下： 作者在这里对图像进行预处理，以训练神经网络。 我感到困惑的部分是： 我认为作者想将 ...
我正在尝试返回与我选择的标签相对应的 Pandas 中数据帧的行。 例如，在我的函数Female 中，它返回患者为女性的所有行。 对于 AgeRange，我遇到了满足这两个条件而没有出现错误的问题。 使用按位运算符会出现以下错误：TypeError: 不支持的操作数类型 (s) for & ...
换句话说，numpy 是否支持“筛分”？ 我有两个 arrays： 我想要的是返回一个新数组c ，其中包含基于b a原始值： 我可以通过列表理解来解决这个问题： 我也可以制作一个面具，但这需要 2 次迭代： numpy 是否有一些原生的东西允许一个阵列像另一个阵列的筛子一样？ ...
我有一个带有 boolean 条目的 pandas 系列。 我想获取值为True的索引列表。 例如输入pd.Series([True, False, True, True, False, False, False, True]) 应该产生 output [0,2,3,7] 。 我可以通过列表理解来做 ...