resampling

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重新取样计数数据我有计数的载体，其欲与替换中的R重新采样： X350277 128 X193233 301 X514940 3715 X535375 760 X953855 50 X357046 236 X196664 460 X589071 898 X583656 670 X583117 1614 （注意第2栏是计数，第一列是对象的计数代表）从阅读各种文档，似乎很容易重新

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熊猫TimeSeries resample生产NaN

我重新采样一个熊猫TimeSeries。时间序列由二进制值（它是一个分类变量）组成，没有缺失值，但在重新采样NaN后出现。这怎么可能？我不能在这里张贴任何示例数据，因为它是敏感的信息，但我创建和重新采样系列如下： series = pd.Series(data, ts) series_rs = series.resample('60T', how='mean')

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在大熊猫

在转换每日数据每周我有一个数据框，如下所示： Index Date Country Occurence 0 2013-12-30 US 1 1 2013-12-30 India 3 2 2014-01-10 US 1 3 2014-01-15 India 1 4 2014-02-05 UK 5 我想每天的数据转换

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如何重新采样熊猫系列monthy（不结束，不开始）？

我知道如何重新采样一个数据帧，但感到沮丧的规则参数不接受DateOffset（月份= 1）。我该如何重复采样每月的频率，但从任何给定的日期。例如： ts = pd.date_range(end='19/9/2015', periods=127, freq='D') df = pd.DataFrame(pd.Series(range(len(ts)), index=ts)) p

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UI自动化和控件

我正在继承一个具有相当奇怪要求的项目。这不是一个WPF项目，而是一个基本上运行的Winforms项目，当用户点击某些按钮时，它会启动第三方工具，并使用某些外部dll（我认为它具有Win32调用）来自动执行该工具。我想知道的是，因为这个应用程序“启动器”需要从另一个应用程序自动进行自动化，所以如何才能找出该窗体上存在哪些按钮并且能够调用它？如何能够使用Win32（或其他方法）能够“追踪”或“点击

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在时间上均匀地重新采样时间序列

正如在地球科学中经常发生的那样，我有一个时间序列的位置（lon，lat）。时间序列的时间不均匀。时间采样的样子： t_diff_every_position = [3.99, 1.00, 3.00, 4.00, 3.98, 3.99, ... ] 而且我有相关的每T位置： lat = [77.0591, 77.0547, 77.0537, 74.6766, 74.6693, 74.6725,

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如何重新采样从CSV加载的日期列与熊猫？

我有这个数据从CSV加载。 Date X Y Z 0 2015-11-30 20:23:05.556 281.764900 -43.895060 8.714666 1 2015-11-30 20:23:05.757 192.519990 -44.636436 1.720552 2 2015-11-30 20:23:05.958 149.030

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延长激活范围的生命期::过滤

我的行为类似于惰性容器，在运行中生成值。然后在某些情况下，我想过滤这些值。 Boost :: range :: adapters :: filtered似乎非常适合。然而，它不保留对“范围”的任何引用，它只是存储开始/结束迭代器。以下代码模仿我的用例。但它不起作用：在使用r之前container被销毁。 #include <iostream> #include <vector> #incl

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包含ol或ul的li的排序失败，并且HierarchyRequestError失败：节点无法插入层次结构中的指定点

我使用CKEditor创建富文本并将结果html嵌入到无序列表（ul）中的li中包含的div中，。我使用jQuery和各种比较对li进行排序。当富文本本身含有UL的或醇的，这CKEditor的允许，那种失败，并在FF萤火虫消息： “HierarchyRequestError：节点不能在上线层次指定点插入” 并引用了jQuery中的代码： append: function() { ret

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在python

重采样的不规则分布1-d信号我有个NX2 ndarray代表形式H（X）的高度轮廓，x是一个非负实数并且h(x) x中的高度值。 x值是不规则分布的，意思是： x[i] - x[i - 1] != x[i + 1] - x[i] 我想把我的数组，并创建一个新的与均匀间隔X值与相应的高度。 x值之间的距离可以是任何正数。有没有一种有效的方法来使用numpy来做类似的事情？