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Tengo 2 DataFrames A_df = pd.DataFrame(data = np.arange(2, 103, 10) + np.random.randn(11), columns = [‘Tiempo(s)’]) B_df = pd.DataFrame(data = zip(range(1, 102), np.random.randn(101)), columns = [‘Tiempo(s)’, ‘Valor’]) A_df.head() Tiempo(s) 0 2.751352 1 12.028663 2 20.638388 3 29.821199 4 42.516302 B_df.head() Tiempo(s) Valor 0 1 1.075801 1 2 0.890754 2 3 -0.015543 . . . Read more
Estoy generando n muestras, cada una de dimensión m, y lleno una matriz mxn. Luego utilizo la función apply para recorrer cada columna de la matriz (cada muestra generada) y obtengo una lista con la suma de los elementos de cada columna. Al final, calculo el promedio de todas esas . . . Read more
Tengo un vector de valores: y=c(2,3,4,4,3,2,1,1) Y una lista de vectores de posiciones: l=list(c(1,2),c(2,3),c(3,4),c(4,5),c(5,6),c(6,7),c(7,8),c(8,1)) Me gustaría reemplazar el valor de y por NAs (u otros) para cada uno de los elementos en la lista l. El resultado esperado es una lista de longitud length(l): [[1]] [1] NA NA 4 4 . . . Read more
Mi dataframe = df = pd.DataFrame({‘class’: ‘a a b b b c c c’.split(), ‘code’: [‘103′,’104′,’103′,’103′,’104′,’104′,’104′,’103’], ‘qty’: [4,4,5,6,11,8,9,0]}) Quiero para cada clase si hay un código 103 y 104 y si la cantidad asociada al código 103 es mayor que la cantidad del código 104. He desarrollado una función para . . . Read more
Estoy tratando de agregar alrededor de 2000 columnas en un dataframe que tiene alrededor de 450k registros usando ciertas condiciones, sin embargo, está tardando mucho tiempo. ¿Alguien puede proporcionar una solución eficiente en tiempo para esto? El código de muestra es así: dict1={x:x for x in range(2000)} Data = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10000,size=(450000, . . . Read more