multi-index

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boost multi_index_container composite_key_compare

我想編寫一個計算密集型程序。我需要char *作爲multi_index_container的composite_key_compare的比較字段。但是，它似乎並不奏效。代碼如下： struct MyStruct { char* firstName; char* secondName; int age; }; struct equal_char { // f

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從MultiIndex DataFrame分配新值以切片

我想修改DataFrame中某列的某些值。目前我有一個視圖從選擇通過我的原始df的多索引（和修改確實改變df）。下面是一個例子： In [1]: arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'qux', 'qux', 'bar']), np.array(['one', 'two', 'one', 'one', 'two', 'one']),

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熊貓：將列添加到多索引列數據框

我想將列添加到多索引列數據框的第二級。 In [151]: df Out[151]: first bar baz second one two one two A 0.487880 -0.487661 -1.030176 0.100813 B 0.267913 1.918923 0.132791 0.178503 C 1.550526 -0.312235 -

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如何查詢大熊貓多指標索引列值

代碼示例： In [171]: A = np.array([1.1, 1.1, 3.3, 3.3, 5.5, 6.6]) In [172]: B = np.array([111, 222, 222, 333, 333, 777]) In [173]: C = randint(10, 99, 6) In [174]: df = pd.DataFrame(zip(A, B, C), col

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在一組的shared_ptr <QString>

的搜索我有一個對象： class Object { public: boost::shared_ptr<QString> const& name() const {reutrn _name;} private: boost::shared_ptr<QString> _name; }; 而一個multi_index設置 typedef boost::multi

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如何從多索引數據框中刪除級別？

例如，我有： In [1]: df = pd.DataFrame([8, 9], index=pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 1, 1), (1, 3, 2)]), columns=['A']) In [2] df Out[2]: A 1 1 1 8 3 2

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增強多索引身份索引

我想爲multi_index_container做一些包裝類。基本上我只想導出這些操作：插入元素刪除元素（給定元素）的關鍵下面的代碼定義獲取元素： typedef boost::multi_index::multi_index_container< SR, boost::multi_index::indexed_by< boost::multi_index::or

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在熊貓中進行多指標排序

我有一個通過groupby操作創建的多索引DataFrame。我試圖做一個複合排序使用幾個級別的索引，但我似乎無法找到一個排序功能，做我所需要的。初始數據集看起來是這樣的（各種產品的日常銷售數）： Date Manufacturer Product Name Product Launch Date Sales 0 2013-01-01 Apple iPod 2001-10-23

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熊貓 - 使用to_csv寫入多索引行

我正在使用to_csv將多索引數據幀寫入到csv文件。 CSV文件已包含在元組multiindexes，像一列： ('a', 'x') ('a', 'y') ('a', 'z') ('b', 'x') ('b', 'y') ('b', 'z') 不過，我希望能夠輸出多指標兩列，而不是元組的一列，如： a, x , y , z b, x , y , z 它看起來像tupl

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boost multi_index_container序列化

我想在boost :: serialization中使用boost :: multi_index_container。但是，當我使用指針作爲元素和non_unique順序時，我得到加載序列化容器的內存訪問衝突。我覺得有趣的是，對於唯一排序或使用對象而不是指針作爲容器元素，錯誤不會發生。有人可以告訴我，如果我的代碼存在問題，或者這是否是boost庫中的錯誤？這裏是產生所描述的誤差最小的例如： #