Tengo algo como m = array([[1, 2], [4, 5], [7, 8], [6, 2]]) y select = array([0,1,0,0]) Mi objective es result = array([1, 5, 7, 6]) Intenté _ix mientras leía en Simplfy row AND column extract , numpy , pero esto no resultó en lo que quería. ps. Cambie el título de esta pregunta si […]
Tengo 2 marcos de datos con columnas idénticas pero diferentes índices de fecha y hora. Quiero volver a muestrear uno de ellos para usar el índice del otro y reenviar los datos del uno en cualquier fecha en el índice del otro en el que no había datos. import pandas as pd import numpy as […]
Tengo un dataframe de pandas y una gran cantidad de valores de ese dataframe. Tengo el índice de una columna específica y ya tengo el índice de fila de un valor importante. Ahora necesito obtener el nombre de la columna de ese valor particular de mi dataframe. Después de buscar en las documentaciones, descubrí que […]
Tengo una matriz NumPy arr y una máscara (inversa) de mask . Por simplicidad, asummos que ambos son 1d. Quiero cambiar el valor n no enmascarado en arr . Un ejemplo: import numpy as np arr = np.arange(5) mask = np.array((True, False, True, True, False)) Desafortunadamente, arr[mask][-1] = 100 que esperaba volver array([0, 1, 2, […]
La documentación para la indexación tiene algunos ejemplos de asignación de un lado derecho no escalar. En este caso, quiero modificar un subconjunto de mi dataframe, y lo que hice antes de v.13 ya no funciona. import pandas as pd from numpy import * data = {‘me’:list(‘rttti’),’foo’: list(‘aaade’), ‘bar’: arange(5)*1.34+2, ‘bar2’: arange(5)*-.34+2} df = pd.DataFrame(data).set_index(‘me’) […]
Tengo un CSV que contiene datos meteorológicos como temperaturas máximas y mínimas, precipitación, longitud y latitud de las estaciones meteorológicas, etc. Cada categoría de datos se almacena en una sola columna. Quiero encontrar la ubicación de las temperaturas máximas y mínimas. Encontrar el máximo o mínimo es fácil: numpy.min (my_temperatures_column) ¿Cómo puedo encontrar la posición […]
Tengo una matriz ‘x’ con cuatro columnas. Para cada fila, si la 4ta columna tiene un valor de 1, entonces quiero eliminar esa fila completa: x = np.array([[1,2,3,0],[11,2,3,24],[1,22,3,1],[1,22,3,1], [5,6,7,8], [9,10,11,1]]) for i in range(0,len(x)): if x[i][4]==0: x=np.delete(x, i,0) Obtuve el siguiente error: Rastreo (llamadas recientes más última): Archivo “”, línea 2, en si x [i] […]
Tengo algún problema de eficiencia al usar la función tensorflow py_func. Contexto En mi proyecto, tengo un lote de tensor input_features de tamaño [? max_items m] [? max_items m] . La primera dimensión se establece en ? porque es una forma dinámica (el lote se lee para un lector de flujo de tensión personalizado y […]
Tengo una matriz de data numpy en 3D y otra matriz de índices (un índice es una matriz numpy por sí misma, lo que convierte a esta última matriz en una matriz 2D): import numpy as np data = np.arange(8).reshape(2, 2, -1) #array([[[0, 1], # [2, 3]], # # [[4, 5], # [6, 7]]]) pos […]
En mi script tengo df [‘Time’] como se muestra a continuación. 497 2017-08-06 11:00:00 548 2017-08-08 15:00:00 580 2017-08-10 04:00:00 646 2017-08-12 23:00:00 Name: Time, dtype: datetime64[ns] Pero cuando lo hago t1=pd.Timestamp(df[‘Time’][0]) Me sale un error como este: KeyError: 0 ¿Necesito algún tipo de conversión aquí? Si es así, ¿cómo se puede solucionar?