我正在寻找帮助创建从现有数据帧使用np.nansum-like函数的子数据帧。我想该表转换成非空列总和的矩阵： dan ste bob
t1 na 2 na
t2 2 na 1
t3 2 1 na
t4 1 na 2
t5 na 1 2
t6 2 1 na
t7 1 na 2
例如，当“丹”不是空（叔2,3,4,6,7）的总和“STE”为2和“鲍勃”是5。当“STE”不是空的“丹
通过迭代遍历熊猫中的for循环，我为行和列创建了具有相同信息的矩阵。 这里是我当前的代码： for i in range(60):
eachMatrix = pd.DataFrame(index=df.WordTeams[i],columns=df.WordTeams[i])
eachMatrixcols = eachMatrix.columns.values
eachMatrixInde
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace ConsoleApp
{
class Program
{
static void Main(strin
如果M是一个密集的m×n矩阵并且v是一个n分量向量，那么产品u = Mv是由u[i] = sum(M[i,j] * v[j], 1 <= j <= n)给出的m分量向量。一个简单的实现该乘法是 allocate m-component vector u of zeroes
for i = 1:m
for j = 1:n
u[i] += M[i,j] * v[j]
e