在Python中使apply函数更快
在Python中，可以通过使用并行计算来加速apply函数的执行速度。并行计算是指将任务分解为多个子任务，并同时执行这些子任务，从而提高整体的计算速度。
一种常用的并行计算方法是使用多进程或多线程。Python提供了多个库和模块来实现并行计算，如multiprocessing、concurrent.futures和threading等。
使用multiprocessing库可以创建多个进程来并行执行任务。可以使用Pool类的map()方法来替代apply函数。map()方法接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，将可迭代对象中的每个元素作为参数传递给函数，并返回一个包含结果的列表。
以下是一个示例代码：
from multiprocessing import Pool
def process_data(data):
# 处理数据的函数
# ...
if __name__ == '__main__':
data = [...] # 需要处理的数据
pool = Pool() # 创建进程池
result = pool.map(process_data, data) # 并行执行任务
pool.close() # 关闭进程池
pool.join() # 等待所有子进程执行完毕另一种方法是使用concurrent.futures库中的ThreadPoolExecutor类来创建线程池，并使用submit()方法提交任务。submit()方法返回一个Future对象，可以通过调用它的result()方法获取任务的结果。
以下是一个示例代码：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def process_data(data):
# 处理数据的函数
# ...
if __name__ == '__main__':
data = [...] # 需要处理的数据
executor = ThreadPoolExecutor() # 创建线程池
futures = [executor.submit(process_data, d) for d in data] # 提交任务
result = [future.result() for future in futures] # 获取结果
executor.shutdown() # 关闭线程池除了使用并行计算，还可以考虑使用其他优化技术来加速apply函数的执行速度，如使用向量化操作、使用适当的数据结构、避免不必要的计算等。
总结起来，要使apply函数更快，可以考虑以下几点：
- 使用并行计算，如使用multiprocessing库的Pool类或concurrent.futures库的ThreadPoolExecutor类来并行执行任务。
- 使用向量化操作，如使用NumPy库的向量化函数来替代循环操作。
- 使用适当的数据结构，如使用字典或集合来加快查找速度。
- 避免不必要的计算，如使用缓存来保存中间结果，避免重复计算。
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3回答
我有一套matlab格式化的时间戳，我需要在熊猫数据中转换成Python日期时间。
df = pd.DataFrame(data=[737098.4, 737098.5, 737098.6, 737098.7], columns=['matlab_datenum'])
df
matlab_datenum
0 737098.4
1 737098.5
2 737098.6
3 737098.7
我遇到了以下代码来将matlab日期格式转换为python格式，但不确定如何在dataframe中实现。
python_
浏览 1提问于2018-02-08得票数 3
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我想把一个逻辑矩阵和and矩阵中的所有列放在一起来创建一个向量。举个例子：
a = c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)
A = matrix(a, nrow = 3, ncol = TRUE, byrow = TRUE)
我想要制作
[1] TRUE FALSE FALSE
目前我正在做这个
apply(A, 1, function(x) Reduce('&', x))
然而，随着输入的大小，这一过程非常缓慢，我想知道是否有一种更有效的方法来做到这一点。
浏览 2提问于2017-12-20得票数 0
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我在Python3中有一个最小的代码，它使用numpy和函数apply_along_axis。我不明白我为什么会犯这个错误：
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
在lambda中提供一个直接公式是可行的。一旦我使用了另一个函数，我就会得到这个错误。我应该还点别的东西吗？
最低限度代码：
import numpy as np
def logn(x, b):
return np.log(x)/np.log(b)
de
浏览 3提问于2020-05-27得票数 0
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1回答
我正在使用Python中的3D矩阵，例如，给定这样大小为2x3x4的矩阵：
[[[1 2 1 4]
[3 2 1 1]
[4 3 1 4]]
[[2 1 3 3]
[1 4 2 1]
[3 2 3 3]]]
我的任务是在每个维矩阵的每一行中找到熵的值。例如，在[1,2,1,4]上矩阵维数1的第1行中，归一化值(因此总和为1)为[0.125, 0.25, 0.125, 0.5]，熵值由公式-sum(i*log(i))计算，其中i是归一化值。得到的矩阵是一个2x3矩阵，在每个维中有3个熵值(因为有3行)。
下面是我的代码的工作示例，每次使用随机矩阵：
from scipy.st
浏览 0提问于2019-02-03得票数 1
我试图应用直方图逐行使用应用函数，但得到一个错误。下面的代码是实现
def f(row):
return np.histogram(row, bins=5,range=(1,10))
import torch
import cudf as df
torch.manual_seed(1)
bins = 3
feature = torch.randint(1, 50, (3, 4,7))
selected_feature = feature[:,:,3].float().cuda() # read all 4 elements in the 2nd dimension
feature_d
浏览 17提问于2022-05-20得票数 1
在这里，我试图访问数据帧上的一个(LanguageWorkedWith)列，如果它包含Python，则对其进行过滤。
df_18['LanguageWorkedWith'].apply(lambda x: x.str.contains('Python'))
但是它一直产生这样的错误：
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-66-9cb9d7ffdfb2> in <module>
---->
浏览 1提问于2020-11-22得票数 0
我正在尝试更新列中所有适用的值。代码似乎只将第一个单元格更改为"1“。Python如何遍历列中的所有单元格？
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('Workbook')
ws = wb['A']
for cell in ws['E']:
if cell.value > 1:
cell.value = 1
else:
cell.value = ""
浏览 0提问于2020-11-26得票数 1
2回答
是否有相当于*和**魔术的python方法？
所以，我的意思是，这不是做：
a = (1,2,3)
method(*a)
相反，你可以做如下的事情：
a = (1,2,3)
method(remove_magic(a))
在阅读代码时，我看到了*和**，只希望有一种更好、更易读的方法。我希望python标准库中有一些东西能为我做到这一点。
浏览 1提问于2015-02-23得票数 1
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我想在dataframe中添加一个新列，如果数据是用英语编写的，它将粘贴另一列中的数据，如果不是英文的，则使用langdetect库不粘贴任何数据。 df['lyrics_english'] = np.where(detect(df["lyrics"]) == 'en', df["lyrics"], '') 我希望，意思是清楚的。但是我有这样的错误。 File "C:/Users/PycharmProjects/pythontask/example", line 128, in <mod
浏览 3提问于2020-06-21得票数 0
我很难在Pandas中使用和Pandas。也许我不是用这个对吧？
data = {'a':[1,1,2,2],'b':['Y','Y','N','Y'], 'c':['Y','Y','N','Y']}
df = pandas.DataFrame(data)
def countY(columnName, group): return len(group[group[columnName] == 'Y'])
浏览 2提问于2014-03-24得票数 1
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2回答
我在Python3中遇到了奇怪的eval行为--局部变量在列表理解中被调用时不会被捕获。
def apply_op():
x, y, z = [0.5, 0.25, 0.75]
op = "x,y,z"
return [eval(o) for o in op.split(",")]
print(apply_op())
Python 3中的It错误：
▶ python --version
Python 3.4.3
▶ python eval.py
Traceback (most recent call last):
File "
浏览 5提问于2015-03-30得票数 27
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我有一个存储过程，它有一个定制的排序(在order by之后)。换句话说，在order by之后，我对某些字段进行了一些子字符串和长度计算，并根据两个条件进行了排序：
Order By
LEFT(InvoiceID, PATINDEX('%[0-9]%', InvoiceID) - 1), --first sort value
CONVERT(INT, SUBSTRING(InvoiceID, PATINDEX('%[0-9]%', InvoiceID), LEN(InvoiceID))) -- second sort value
问题是，我需要在
浏览 1提问于2018-10-10得票数 1
回答已采纳
我有一个大约200万推特的数据集，我想对使用Asari和其他几个人进行情感分析。目前，我正在使用apply获取情感，并为他们创建新的列。为了加速这个过程，我想使用多重处理，但不知道如何处理。
如果没有多处理器，我的代码如下所示：(生成新列)
def asa(x):
asari_1=sonar.ping(x)
hug_1=nlp(x)
return asari_1['top_class'], asari_1['classes'][0]['confidence'], asari_1['classes'][1][
浏览 3提问于2022-11-17得票数 0
2回答
给定一个函数f( )、一个数字x和一个整数N，我想计算这个列表：
y = [x, f(x), f(f(x)), ..., f(f... M times...f(f(x)) ]
在Python中这样做的一个明显方法是下面的Python代码：
y = [x]
for i in range(N-1):
y.append(f(y[-1]))
但我想知道是否有更好或更快的方法来做到这一点。
浏览 3提问于2014-02-28得票数 8
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2回答
是否有一种方法来改进Python中的代码写。我使用Pandas库和Python3.4：
bd_data = pd.DataFrame(list(bd_data))
column = list(bd_data[numeric])
for i in range(0,len(column)):
pos = bisect.bisect_left(intervalsArray,int(column[i]))
bd_data.ix[i,'colorCluster'] = colorsPalette[pos]
我试图根据数字在间隔列表中的位置，
浏览 2提问于2017-04-12得票数 1
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2回答
我在使用apply方法时遇到了一个问题。因此，我正在尝试使一个系列的第一个字母和最后一个字母大写。首先，我做了一个简单的系列，即 s1 = pd.Series(['pandas','python','javascript','c#'])
s1 输出： 0 pandas
1 python
2 javascript
3 c#
dtype: object 当我创建一个简单的函数并运行它时。它工作得很好，没有任何问题，并给出了我所希望的输出。 def upp(x):
for i i
浏览 20提问于2020-09-07得票数 0
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我想清除使用python熊猫的csv文件中的这个日期列。
假设我的代码是：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['alice','bob','charlie'],
'date_of_birth': ['10/25/2005 R','10/29/2002','01/01/2001 BD']
})
，我怎样才能清理数千行的混乱呢？
我想用：
df['date of birth'
浏览 11提问于2022-11-03得票数 0
我有一个简单的函数，可以在python中的两个日期内计算周末和节假日...
Count_holiday_and_weekends(起始日期，截止日期)
如何应用该函数在我的df中创建一个新的函数？
类似于：
df‘’count_holiday_and_weekends‘=count_holiday_and_weekends(df’‘fromdate’，df‘’todate)
提前感谢！
浏览 0提问于2017-10-25得票数 3
我正在尝试编写一个简单的python函数，比如将一列中的每一项都加5，但是我无法在R环境中定义一个python函数。可以在这里定义一个Python函数吗？
library(magrittr)
library(dplyr)
library(reticulate)
os <- import('os')
pd <- import('pandas', convert = F)
np <- import('numpy', convert = F)
a <- pd$Series(data = c(1, 2, 3))
b <
浏览 2提问于2017-03-18得票数 0
1回答
关于在C++中运行python对象，我有一个问题。让我在下面的例子中解释一下我想做什么。
int main () {
// as you know, the python object has its member variables etc, and
// I want it to be initialized only once
py = python_object();
while (1) {
// here, I am hoping to call a member function from the object contino
浏览 10提问于2017-08-08得票数 4
回答已采纳
我已经安装了这些包裹：
python: 2.7.3.final.0
python-bits: 64
OS: Linux
machine: x86_64
processor: x86_64
byteorder: little
pandas: 0.13.1
这是dataframe信息：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 421570 entries, 2010-02-05 00:00:00 to 2012-10-26 00:00:00
Data columns (total 5 columns):
浏览 6提问于2014-05-30得票数 2
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df‘’Pattern‘=df’词组‘..apply(lambda texte:Preprocess，func_name=’tokenizeTexte_0‘)
import TreeTagger OK
Traceback (most recent call last):
File "classifier.py", line 41, in <module>
df['Pattern'] = df['phrases'].apply(lambda texte:Preprocess, func_names=['tokeniz
浏览 4提问于2019-12-04得票数 1
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我正在使用Dask处理一堆csv格式的基于文本的记录，我正在学习使用它来解决内存问题太大的问题，并且我正在尝试过滤最符合复杂条件的组中的记录。
到目前为止，我所确定的处理此问题的最佳方法是基本上使用Dash将记录分组为比特大小的块，然后用Python编写适用的逻辑：
def reduce_frame(partition):
records = partition.to_dict('record')
shortlisted_records = []
# Use Python to locate promising looking records.
浏览 6提问于2019-07-25得票数 0
我是python的新手，我想了解如何使用多线程执行这个操作，因为数据太大了，这个操作花费了很多时间。 我在spark dataframe df_my中有大约2500+列 d=[]
for x in df_my.columns:
null_cnt= df_my.filter(df_my[x].isNotNull()).count()
zero_cnt= df_my.filter(df_my[x]==0).count()
fill_percent= str(((null_cnt)/total)*100)
zero_percent= str(((zero_cn
浏览 14提问于2020-10-07得票数 1
我的目标是为Pandas DataFrame中的每一行调用一个API，其中包含响应JSON中的字符串列表，并创建一个新的DataFrame，每个响应只有一行。我的代码基本上如下所示：
i = 0
new_df = pandas.DataFrame(columns = ['a','b','c','d'])
for index,row in df.iterrows():
url = 'http://myAPI/'
d = '{"SomeJSONData:"' + row[
浏览 2提问于2017-10-17得票数 7
1回答
我有一个大约有5000000行的数据框。我正在使用自定义函数执行操作，并使用apply调用它。因为行数很大，所以应用函数的速度非常慢。我想要并行化这一点，但问题是我执行的操作每次需要每个用户完成数据(即按电子邮件分组)，因此我需要划分我的数据帧，以便在多个进程中不存在相同的电子邮件。 如何使用python多处理库做到这一点？ 注意:避免使用自定义函数是不可能的，因此请回答有关并行部分的问题
浏览 17提问于2021-08-02得票数 0
我希望基于if/a逻辑在dataframe中创建一个新列。实际问题的规则是一个非常复杂的购物车树的输出。我遇到的问题是，当我试图将函数应用到我的dataframe时，我得到了一个错误：
ValueError:系列的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
我非常肯定，这是因为“if”逻辑试图将输入计算为一个序列，而不是逐行计算。我就是想不出解决办法。
复制：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(1)
#create sample dataframe
df_t
浏览 5提问于2020-06-25得票数 0
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我有这样一个Pandas数据框架(作者、标题和年份不相关，因此A、T和Y)：
Author Title Year Country
A T Y UK. cat@mail.uk
A T Y U.S.A.
A T Y University of Cambridge
A T Y United Kingdom
A T Y somename@uconn.edu
我想要实现的是一个带有“干净”国家栏的数据框架：
Author Title Ye
浏览 1提问于2020-04-30得票数 1
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我的代码如下 myfunction = function (D)
{
if( unique( commonData[ , FLAG] ) == "Yes" )
{
D[,'YD_Yes'][rownum ] <- commonData[commonData[ , FLAG ] == "Yes", "STRS" ] ;
D[,'PD_Yes'][ rownum ] <- commonData[ commonData[ , FLAG ] == "Yes",
浏览 28提问于2019-06-06得票数 0
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1回答
从熊猫栏中删除停止词句
、、、
import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
import datetime
import numpy as np
import re
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
# Load the P
浏览 1提问于2021-01-26得票数 0
1回答
我是Python和Tensorflow的新手。我已经创建了一个使用Pandas和现有CSV文件进行简单分类的示例。但是为了规范CSV中的列，我得到了下面的错误。
调试IDE:木星笔记本
import pandas as pd
patients = pd.read_csv("../npushpakaran/TENSORFLOW/Tensorflow-Bootcamp-master/02-TensorFlow-Basics/pima-indians-diabetes.csv")
patients.columns
Index(['Number_pregnant', &
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
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2回答
代码：
import pandas as pd
football = pd.read_csv("https://www.football-data.co.uk/mmz4281/2021/E0.csv")
Avgfootball = football[['AvgH', 'AvgD', 'AvgA']]
def implieddds(AvgH, AvgD, AvgA):
impliedH = (1/AvgH)/((1/AvgH) + (1/AvgD) + (1/AvgA))
impliedD = (1/AvgD)/((1/A
浏览 4提问于2021-02-12得票数 0
我在网上浏览了一些代码，以便在我的date列中创建虚拟对象，该列只有三个值: 1800,1900,2000
'yr‘在函数的定义阶段位于函数内部，之前没有声明。'yr‘似乎出现在'for loop’中，'apply‘在后面用来获取伪对象。我知道for循环中的'yr‘列表实际上在'movies’数据帧中生成了三列1800,1900,2000。
但随后就会发生了；
1.)python允许在for循环中声明一个列表'yr‘而不需要初始化吗？
2.)为什么'movies‘df的'date’列没有传递'yr‘就被传递给函数，
浏览 13提问于2019-10-30得票数 1
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在python中，是否存在与*符号等效的函数，用于展开函数参数？这就是整个问题，但如果你想解释我为什么需要这个，请继续阅读。
在我们的代码中，我们在某些地方使用元组定义嵌套函数/条件，在运行时计算像f(a，b，g(c，h(D))这样的函数/条件。语法类似于(fp =函数指针，c=常量)：
nestedFunction = (fp1, c1, (fp2, c2, c3), (fp3,))
在运行时，在某些条件下，这将被评估为：
fp1(c1, fp2(c2, c3), fp3())
基本上，每个元组中的第一个参数必然是一个函数，元组中的其余参数可以是常量，也可以是表示其他函数的元组。这些函数是从
浏览 1提问于2014-08-05得票数 1
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我是python.I的新手，我一直在考虑编写下面的代码来并行调用，其中使用lambda对DOJ值列表进行格式化。
m_df[['doj']] = m_df[['doj']].apply(lambda x: formatdoj(*x), axis=1)
def formatdoj(doj):
doj = str(doj).split(" ")[0]
doj = datetime.strptime(doj, '%Y' + "-" + '%m' + "-" + "
浏览 7提问于2018-06-13得票数 0
我正在尝试写一个lambda层，它将输入张量转换为numpy数组，并对所述数组的片执行一组仿射变换。为了获得张量的底层numpy数组，我调用了K.eval()。一旦完成了对numpy数组的所有处理，我就需要将其转换回keras张量，以便返回。在keras后端有我可以用来做这个的操作吗？还是应该使用不同的后端函数更新原始输入张量？
def apply_affine(x, y):
# Get dimensions of main tensor
dimens = K.int_shape(x)
# Get numpy array behind main tensor
f
浏览 1提问于2017-06-12得票数 2
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3回答
我试图根据一个条件计算给定列的值。
基本dataframe如下所示(假设cols a和b来自以前的操作，因此插入)：
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],'b':[6,7,8,9,10]})
df.insert(1, 'calculated', np.nan)
现在，我试图根据'a‘和'b’来计算‘计算’的值。
我试着对数据行进行迭代，但是“计算”列没有得到计算.
for index, row in df.iterrow
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
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我有一个期权定价模型(非常简单的黑斯科尔斯)，它可以很好地处理这种方式的数据：
In [18]:
BS2(100.,100.,1.,.001,.3)
Out[18]:
11.96762435837207
职能如下：
Black Sholes Function
def BS2(S,X,T,r,v):
d1 = (log(S/X)+(.001+v*v/2)*T)/(v*sqrt(T))
d2 = d1-v*sqrt(T)
return (S*CND(d1)-X*exp(-.001*T)*CND(d2))
我认为这个问题不重要，但BS2称之为：
Cumulative no
浏览 3提问于2015-06-14得票数 2
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4回答
我在尝试从现有列创建新列时遇到了一个问题。我发现.apply是可以工作的，但是它的速度太慢了。不幸的是，在我的公司里没有人熟悉Python。有没有更有效的方法来做下面的事情？
数据集非常大-- 35列，10M+行。
def state_grpd(x, y, z):
if x in ["A3",]:
if y in ["FL", "MI", "NJ", "TX",]:
result = y
else:
result = "
浏览 2提问于2020-07-09得票数 0
我在Google中使用它在dataframe中创建一个单独的列，检查'Text‘列是否包含一个诅咒词。数据帧有100多万行，使用此代码将花费大约5天的时间，每1000行采样需要6分钟。有没有更有效的替代方案？也许用深度学习？
import language_tool_python
tool = language_tool_python.LanguageTool('en-US')
from better_profanity import profanity
profanity.load_censor_words()
profanity_col = []
for x in
浏览 8提问于2022-09-07得票数 1
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3回答
我对Python相当陌生。我在网上偶然发现了。不幸的是，这个被接受的答案不再适用于熊猫版本0.23.4 --这篇文章的目的是找出组变量的组合，并为值创建一个字典。也就是说，group_by应该忽略分组的顺序。
以下是公认的答案：
import pandas as pd
from collections import Counter
d = pd.DataFrame([('a','b',1), ('a','c', 2), ('b','a',3), ('b','a',3
浏览 0提问于2018-12-03得票数 3
回答已采纳
我在潘达斯有一份数据，我们叫它df。它有以下各栏：
ID -这是一个列ID号。
文件--其中包含文件名列表。
例如：
ID Files
1 [12, 15, 19]
2 [15, 18, 103]
诸若此类。列表中的每个元素对应于同名的文本文件，因此"12“对应于"12.txt”。
我想要做的是创建第三列，名为"Content“，它将列表中每个文件中的文本连接在一起并放入列中。我正在试验for循环，但我想知道是否有更有效的方法来实现它。
谢谢。
浏览 1提问于2019-08-17得票数 0
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标题标题包含此df‘##I’列： Apartamento en Venta
Proyecto Nuevo de Apartamentos
Proyecto Nuevo de Apartamentos
Lote en Venta
Casa Campestre en Venta
Proyecto Nuevo de Apartamentos 基于本专栏，我想创建三个新的： df['property_type'] => (House, Apartment, Lot, etc)
df['property_status'] =>
浏览 14提问于2020-12-19得票数 0
我正在尝试使用python中的多处理池来实现二叉树的多线程构建。主要的想法是，有N个可用的硬件线程，在一定的级别上，我想在单独的线程中创建树的每个分支。没有数据依赖性，而且每个递归调用都处理自己的数据，因此不需要考虑数据竞争。我熟悉GIL约束，因此我决定使用多进程池：
pool = Pool(processes=4)
tree = Tree.createTreeMT(points, pool, 2);
问题是我不能得到任何加速。创建树的函数如下所示：
def createTreeMT(points, pool, level = 2):
# If there are no more po
浏览 1提问于2017-04-11得票数 0
4回答
我使用python-大熊猫的dataframes，我有一个包含用户和他们数据的大数据。每个用户可以有多个行。我想要每个用户一行的示例。我目前的解决方案似乎没有效率：
df1 = pd.DataFrame({'User': ['user1', 'user1', 'user2', 'user3', 'user2', 'user3'],
'B': ['B', 'B1', 'B2', '
浏览 4提问于2016-07-15得票数 20
回答已采纳
2回答
问题
我有一个email_alias列，我想使用Python在另一列中找到该列中的整数数(每一行)。到目前为止，我只能计算整个专栏中的总数。
尝试
我试过：df['count_numbers'] = sum(c.isdigit() for c in df['email_alias'])
示例
email_alias count_numbers
thisisatest111 3
testnumber2 1
浏览 0提问于2019-03-19得票数 3
回答已采纳
3回答
我有一个字符数据矩阵
charMatrix <- structure(c("Bolt", "Nut Plate", "Magnet", "", "Clevis", "welded",
"", "Receptacle"), .Dim = c(4L, 2L))
[,1] [,2]
[1,] "Bolt" "Clevis"
[2,] "Nut Plate
浏览 10提问于2020-05-27得票数 2
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有没有办法在python中使用中缀运算符(如+，-，*，/)作为高阶函数，而不创建“包装”函数？
def apply(f,a,b):
return f(a,b)
def plus(a,b):
return a + b
# This will work fine
apply(plus,1,1)
# Is there any way to get this working?
apply(+,1,1)
浏览 0提问于2013-06-10得票数 0
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对数据数据调用函数
、、、
我不知道我在这里做错了什么，我只是试图调用一个函数，其中包含一个if--然后
In [7]:
df.dtypes
Out[7]:
Filler float64
Spot float64
Strike float64
cp object
mid float64
vol float64
usedvol float64
dtype: object
In [8]:
df.head()
Out[8]:
Filler Spot Strike cp mid vol
0
浏览 6提问于2015-06-27得票数 1
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我有一个从事件转移矩阵计算马尔可夫概率的函数。我使用*args来创建它，这样我就可以为它提供任意数量的事件： def get_prob(*args):
ret = 1
for i, j in zip(args, args[1:]):
ret *= probs.at[i,j] # probs is the dataframe of probabilities
return ret 要使用get_prob，我需要在单括号中给出事件的名称，并用逗号分隔： get_prob('RegainStart','RegainReady'
浏览 10提问于2019-09-05得票数 1
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