我在Windows 8.1（x64）上使用sympy 0.7.5（通过pip安装）和Python 3.4.2。请考虑这套短节目： import sympy
import time
start = time.time()
for i in range(100):
sympy.Point(12345.0, 54321.0)
print('Elapsed (ms):', (time.
我有两个列表，它们具有时间序列的时间和值。有一个相应的列表，其中包含布尔值，用于标识NAN值在时间序列中的位置。我需要做的是，如果真值（即NAN值）重复5次以上（一行中有6个NAN值），将列表分成两部分（在序列的开始和结束处，因此没有NAN值所以基本上，我需要将列表拆分成一个小列表的列表，这些列表开始和结束的地方有一个包含6个以上重复的NAN值的间隙，我尝试了以下几行： for i in rang
我使用的是熊猫和numpy的，我试图取代在这样一个系列的所有NaN值： date a
2017-04-24 01:00:00 [1,0,0]
2017-04-24 01:20:00 [1,0,0]
2017-04-24 01:40:00 NaN
2017-04-24 02:00:00 NaN
2017-04-24 02:20:00 [0,1,0]
2017-04-24 02:4
我有一个数据框叫做xxx。的xxx一列是终局的，xxx看起来像这样 FpPropeTypCode DTE_DATE_DEATH Area Final
0 FP NaN Ame_MidEast_Lnd NaN
1 FP NaN Southern_Europe W.E.M. Lines
2 FP NaN NaN NaN
3 ZP
我需要计算每行忽略缺失值（NaN）沿轴= 1的元素之间的差异。例如： 0 1 2 3 4 5
20 NaN 7.0 5.0 NaN NaN 8.0
21 7.0 5.0 NaN NaN 8.0 NaN
22 5.0 NaN NaN 8.0 NaN 7.0
23 NaN NaN 8.0 NaN 7.0 NaN
24 NaN 8.0 NaN 7.0 NaN 10.0
25 8.
我有被简化为这个问题的下述结构的数据帧。 A B C D E
0 2014/01/01 nan nan 0.2 nan
1 2014/01/01 0.1 nan nan nan
2 2014/01/01 nan 0.3 nan 0.7
3 2014/01/02 nan 0.4 nan nan
4 2014/01/02 0.5 nan 0.6 0.8
我在这里是一个单独的几个时间戳