我正在尋找幫助創建從現有數據幀使用np.nansum-like函數的子數據幀。我想該錶轉換成非空列總和的矩陣: 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,當「丹」不是空(叔2,3,4,6,7)的總和「STE」爲2和「鮑勃」是5。當「STE」不是空的「丹
通過迭代遍歷熊貓中的for循環,我爲行和列創建了具有相同信息的矩陣。 這裏是我當前的代碼: 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是一個密集的m×n矩陣並且v是一個n分量向量,那麼產品u = Mv是由u[i] = sum(M[i,j] * v[j], 1 <= j <= n)給出的m分量向量。一個簡單的實現該乘法是 allocate m-component vector u of zeroes
for i = 1:m
for j = 1:n
u[i] += M[i,j] * v[j]
e