g******2
发帖数: 234 | 1 please test your code before post your answer:
df1 <- data.frame(x1=1:10,
x2=2:11,
x3=3:12,
x4=4:13)
df1$x1[2:4] <- NA
df1$x2[4:7] <- NA
df2 <- data.table(Varlist1 = c("x1", "x2"), Varlist2 = c("x3", "x4"))
setkey(df2, Varlist1)
#HJH approach:
df1[, df2$Varlist1] <- ifelse(is.na(df1[, df2$Varlist1]),
df1[, df2$Varlist2], df1[, df2$Varlist1])
#warning message, and df1$x1 still has NA
#my approach
for (i in df2$Varlist1) {
df1[is.na(df1[,... 阅读全帖 |
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g******2
发帖数: 234 | 2 please test your code before post your answer:
df1 <- data.frame(x1=1:10,
x2=2:11,
x3=3:12,
x4=4:13)
df1$x1[2:4] <- NA
df1$x2[4:7] <- NA
df2 <- data.table(Varlist1 = c("x1", "x2"), Varlist2 = c("x3", "x4"))
setkey(df2, Varlist1)
#HJH approach:
df1[, df2$Varlist1] <- ifelse(is.na(df1[, df2$Varlist1]),
df1[, df2$Varlist2], df1[, df2$Varlist1])
#warning message, and df1$x1 still has NA
#my approach
for (i in df2$Varlist1) {
df1[is.na(df1[,... 阅读全帖 |
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H*H
发帖数: 472 | 3 Thanks, I think there is no need to change the code. Just adjust the format
of df1 and df2 a little bit, and it works perfectly. LZ didn't provide the
exact data format and class of each column. Thus it is hard to give an exact
answer. The code is just to give an idea of removing for loop.
df1 <- as.matrix(data.frame(x1=1:10,
x2=2:11,
x3=3:12,
x4=4:13))
df1[2:4, 'x1'] <- NA
df1[4:7, 'x2'] <- NA
df2 <- data.frame(Varlist1 = c("x1", "x2"), Varlist2 = c("x3", "x4"),
stringsAsFactors = FAL... 阅读全帖 |
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H*H
发帖数: 472 | 4 Thanks, I think there is no need to change the code. Just adjust the format
of df1 and df2 a little bit, and it works perfectly. LZ didn't provide the
exact data format and class of each column. Thus it is hard to give an exact
answer. The code is just to give an idea of removing for loop.
df1 <- as.matrix(data.frame(x1=1:10,
x2=2:11,
x3=3:12,
x4=4:13))
df1[2:4, 'x1'] <- NA
df1[4:7, 'x2'] <- NA
df2 <- data.frame(Varlist1 = c("x1", "x2"), Varlist2 = c("x3", "x4"),
stringsAsFactors = FAL... 阅读全帖 |
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p********a
发帖数: 5352 | 5 data df1;
set df;
by a;
retain c;
if first.a and b="01" then C=1;
if not first.a and b="01" then c+1;
run;
proc sql;
create table df2 as
select df1.*,g.D from df1 left join
(select a,c,count(*)-1 as D from df1
group by a,c) g
on df1.a=g.a and df1.c=g.c;
quit;
proc print data=df2;
run; |
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v*******e
发帖数: 133 | 6 工作当中遇到的，纠结了半天了
df1;
v1 v2 v3 v4.......v99 v100
df2;
Varlist1 Varlist 2
V1 V10
V2 V16
V5 V39
. .
. .
需要的是把df1里面存在于df2里Varlist1的variables的missing value用Varlist 2对应
的variable来置换
比较傻的做法，手工填写：
df1$V1=ifelse(is.na(df1$V1),df1$V10, df1$V1)
and so on...
可是df2有可能change dynamically.
如何来写这个loop. |
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v*******e
发帖数: 133 | 7 工作当中遇到的，纠结了半天了
df1;
v1 v2 v3 v4.......v99 v100
df2;
Varlist1 Varlist 2
V1 V10
V2 V16
V5 V39
. .
. .
需要的是把df1里面存在于df2里Varlist1的variables的missing value用Varlist 2对应
的variable来置换
比较傻的做法，手工填写：
df1$V1=ifelse(is.na(df1$V1),df1$V10, df1$V1)
and so on...
可是df2有可能change dynamically.
如何来写这个loop. |
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g******2
发帖数: 234 | 8 use data.table to make df2 a data.table, and setkey(df2, Varlist1)
for (i in df2$Varlist1) {
df1[is.na(df1[, i]), i] <- df1[is.na(df1[, i]), df2[i]$Varlist2]
} |
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H*H
发帖数: 472 | 9 LZ这个貌似没必要写loop吧，直接data frame操作：
df1[, df2$Varlist1] <- ifelse(is.na(df1[, df2$Varlist1]),
df1[, df2$Varlist2], df1[, df2$Varlist1]) |
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H**********f
发帖数: 2978 | 10 HJH's code also works with some minor modifications:
df1[, as.character(df2$Varlist1)] = ifelse(as.matrix(is.na(df1[, as.
character(df2$Varlist1)])), as.matrix(df1[, as.character(df2$Varlist2)]), as
.matrix(df1[, as.character(df2$Varlist1)]))
kinda ugly, but no loops
's |
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k*******a
发帖数: 772 | 11 very good discussion, here is my way:
## create dictionary
dic <- df2$Varlist2
names(dic) <- df2$Varlist1
for (name in df2$Varlist1) {
df1[[name]] <- ifelse(is.na(df1[[name]]), df1[[dic[name]]], df1[[name]])
} |
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g******2
发帖数: 234 | 12 use data.table to make df2 a data.table, and setkey(df2, Varlist1)
for (i in df2$Varlist1) {
df1[is.na(df1[, i]), i] <- df1[is.na(df1[, i]), df2[i]$Varlist2]
} |
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H*H
发帖数: 472 | 13 LZ这个貌似没必要写loop吧，直接data frame操作：
df1[, df2$Varlist1] <- ifelse(is.na(df1[, df2$Varlist1]),
df1[, df2$Varlist2], df1[, df2$Varlist1]) |
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H**********f
发帖数: 2978 | 14 HJH's code also works with some minor modifications:
df1[, as.character(df2$Varlist1)] = ifelse(as.matrix(is.na(df1[, as.
character(df2$Varlist1)])), as.matrix(df1[, as.character(df2$Varlist2)]), as
.matrix(df1[, as.character(df2$Varlist1)]))
kinda ugly, but no loops
's |
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k*******a
发帖数: 772 | 15 very good discussion, here is my way:
## create dictionary
dic <- df2$Varlist2
names(dic) <- df2$Varlist1
for (name in df2$Varlist1) {
df1[[name]] <- ifelse(is.na(df1[[name]]), df1[[dic[name]]], df1[[name]])
} |
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v*******e
发帖数: 133 | 16 下面code可以，但是我觉得还是太复杂了
Product=c("A","A","A","B","B","C")
Color=c("red","yellow","black","yellow","white","black")
df1=data.frame(Product,Color)
b=aggregate(Color~Product, data = df1, FUN=paste, collapse = " ")
c <- strsplit((b$Color), " ")
maxLen <- max(sapply(c, length))
d<- as.data.frame(t(sapply(c, function(x) c(x, rep(" ", maxLen - length(x)))
)))
colnames(d) <- paste("Color", 1:maxLen, sep="")
df2=cbind(df1[,-c(2)], d) |
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k*******a
发帖数: 772 | 17 library(dplyr)
library(reshape2)
df1 <- group_by(df1, Product) %>% mutate(id = paste0("Color", 1:n()))
dcast(df1, Product~id, value.var = "Color") |
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s*******y
发帖数: 988 | 18 82年中国就用一枚改进型HQ2击落了一枚DF1靶弹,DF1的再入速度比印度的靶弹大,技术
难度比印度这次反导高.另外根据印度自己泄露的一些消息来看,印度的反导试验是在已
知弹道导弹所有参数的情况下进行的,离实战差十万八千里. |
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m*********e
发帖数: 565 | 19 色鱼居然还有一个海鸥DF1。美好回忆呀，当年没钱买，只能用实验室里的DF1。 |
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s********e
发帖数: 11693 | 20 看各位大师的年度总结如品大餐，图片张张视觉享受，文字更是受益匪浅。不知道菜鸟
是不是也有资格总结，不过我还是很想总结一下我的摄影第二元年，2014。
为什么是第二元年呢？因为今年我才开始重新认识摄影。第一元年是十几年前了，我用
打工的钱买了第一台单反——海鸥DF300加50mm标头。用这台相机和使用DF1的好友进行
了很多幼稚的“创作”，算是启了蒙。几年后买了Nikon 801s+25-85mm+小钢炮+24mm和
一台海鸥120双反相机，算是开始烧点器材，但是我悟性太差，即不会倒器材，也舍不
得烧胶卷，终究好器材没摸到，也没拍出什么像样的照片。不过利用这套器材，以人像
摄影为借口，成功地和老婆进行了第一次约会。结婚后将这套器材卖了，租了一年的幸
福小屋，也算物烧所值了！
出国了，以为美国遍地是相机和镜头，不想来了发现器材还是很贵的。于是就买了个富
士S7000和Yashica Mat124将就用，主要拍到此一游。而此时，当年用DF1和我一起启蒙
的摄友哥们已经烧到哈苏禄来玛米亚了，作品也在杂志发表，另一个同期启蒙的摄友更
是已经开始在美国拍婚纱赚钱了。
S7000画质非常好，但是很不... 阅读全帖 |
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s********e
发帖数: 11693 | 21 看各位大师的年度总结如品大餐，图片张张视觉享受，文字更是受益匪浅。不知道菜鸟
是不是也有资格总结，不过我还是很想总结一下我的摄影第二元年，2014。
为什么是第二元年呢？因为今年我才开始重新认识摄影。第一元年是十几年前了，我用
打工的钱买了第一台单反——海鸥DF300加50mm标头。用这台相机和使用DF1的好友进行
了很多幼稚的“创作”，算是启了蒙。几年后买了Nikon 801s+25-85mm+小钢炮+24mm和
一台海鸥120双反相机，算是开始烧点器材，但是我悟性太差，即不会倒器材，也舍不
得烧胶卷，终究好器材没摸到，也没拍出什么像样的照片。不过利用这套器材，以人像
摄影为借口，成功地和老婆进行了第一次约会。结婚后将这套器材卖了，租了一年的幸
福小屋，也算物烧所值了！
出国了，以为美国遍地是相机和镜头，不想来了发现器材还是很贵的。于是就买了个富
士S7000和Yashica Mat124将就用，主要拍到此一游。而此时，当年用DF1和我一起启蒙
的摄友哥们已经烧到哈苏禄来玛米亚了，作品也在杂志发表，另一个同期启蒙的摄友更
是已经开始在美国拍婚纱赚钱了。
S7000画质非常好，但是很不... 阅读全帖 |
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n*****1
发帖数: 1329 | 22 江青给我们的研发任务难度很高－－专访原上海照相机总厂总工程师孙晶璋专访对象：
孙晶璋，原上海照相机总厂（海鸥前身）总工程师，浙江大学光学仪器专业毕业。1957
年在上海照相机厂毕业实习，1963年正式进厂，1997年退休。
视频：专访原上海照相机总厂总工程师孙晶璋
网易财经：在您印象当中，60年代我们国家的照相机产业处在一个什么样的水平？
孙晶璋：我们照相机应该是58年开始搞的。德国莱卡3B型号是1936年出来，我们是58年
开始做，比他们晚了20多年。但是我们一起步就到这个水平了。这种照相机苏联也刚刚
开始搞。他仅凭自己的力量也生产不出，主要是二次世界大战以后，苏联把德国的工厂
、工程师搬回去，才开始的，大概1950年左右就有照相机出来。美国的照相机工业规模
很小，我看他不是不能搞，可能是它的重点不在相机，而在汽车。比中国先进的还有日
本，日本在二战时已经有照相机了，而且有几个照相机厂。除此之外，我们算是先进的
了。当时，香港、台湾根本差太远了，我们起步得比较快。
上海不能落后北京、天津
网易财经：国家开始重视照相机产业的背景是什么？
孙晶璋：我听老师傅们讲，当时，北京、天津都有照相... 阅读全帖 |
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t********i
发帖数: 7856 | 24 西昌不光有飞机又有火车，连火箭和卫星都有。西昌卫星发射中心没人会不知道吧？
大凉山早在70年代就通火车了。没错，就是著名的成昆铁路，1970年全线通车。TG文革
期间很多宣传画报，有不少穿彝族服装的女孩向DF1内燃机车招手的照片。北京—昆明
的108国道也经过那里。别的不说，光旅游资源那就刚刚的。那里的彝族真的要想发展
，无论软件硬件都不是问题。
而且那个女孩的作文中看出来，他们去西昌是很方便的。 |
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A*******y
发帖数: 11148 | 25 这里的人最早玩的fps想必大都是wolf3d，只有一把刀和三种枪，鼠标不能用来瞄准，
所以要灵活运用左右转向和左右平移，基本没什么难度，注意常开枪把敌人引到易手南
宫的地方就好了。
俺玩的第二个是doom2，估计这里大家也都一样，当时是多媒体电脑的概念普及的时候
，有了sound blaster以后doom的音响效果真是不错，貌似鼠标还是不能辅助瞄准，记
不清了。最后一种武器，射出大绿光球的那个，很是刺激。有人玩过doom1吗？来谈谈
随后就是duke3d和quake1了，后者很快成为电脑房里的流行对战游戏，不过我一直不怎
么喜欢其场景和武器的设定，也就没怎么加以练习。
df1是我第一个狠下工夫练习pvp的fps，感觉它的设计比纯fps有策略性，战术变化也比
较多，不过df2的感觉上很一般，即便在cs出来之前，也没流行起来。
随后就是cs了，不用说，至今还是fps中pvp的首选，这些年来这么多fps作品，唯独cs
稳坐wcg一席之地（所有游戏中一直被wcg包括的只有cs和sc），目前还是没有被超越的
经典。
cod/moh……当时都打cs了，这俩系列浅尝酌止……还有wolfstein的 |
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y*********e
发帖数: 7269 | 26 我的10年摄影发烧路
转眼十年了，其中在这里混也算三年了，正值回炉改造重任板斧，有必要记录一下自己
十年之路。在MITBBS的三年使我摄影路上重大转折点，觉得有必要写下来，警世后人。
最初摄影和很多人一样，是从玩大人的相机开始的。记得那时候用的是海鸥双反，自己
还有一张四五岁时候趴在草地里拿着海鸥相机，故作小摄影师状的照片，眼睛大大亮亮
的，人见人爱。小时候家里条件不好，需要拍个照片，还得要问亲戚借个海鸥DF1来。当
时爸爸就教我怎么测光和对焦，用了彩色胶卷，拍出来的照片还真不赖。后来自动傻瓜
机普及了，我们家也有了200元买来的老理光，当时算是低档机器了，几乎没有什么调节
功能，除了控制启用闪光灯否。插一句，前年回国，发现家里人还在用着老相机，已经
看过很多好照片的我居然发现那个相机的拍的照片还真不错，色彩很棒，回头把相机找
出来，上面都有开裂了，贴着胶布，不过发现原来镜头是个35mm的定焦头。看来在破的
相机，定焦还是很牛的。
话说回来，转眼上了大学。第二年的时候有摄影课，苦于没有相机，和同学和买了一台
最便宜的200出头的凤凰205，出去采风。回来交的作业老师和大家都挺喜欢，摄影 |
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c*******y
发帖数: 228 | 27 我有 df1 。以前家里一台黑白一台彩色都是国货。 |
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h*****2
发帖数: 2070 | 30 差不多就是这个价位吧，本身就是拉皮机，多出来那500是为别人的几句问询付的代价
，跟信仰充值差不多，呵呵
耐抗的df1也是这个路数，貌似被骂得更惨一些。谣传最近会出df2. |
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b*****e
发帖数: 88 | 31 if b does not go to infinity (so goes to a finite number), then 1/(a+t) is
almost equal to 1/(a+b+t) as a is extremely large. Then, since F1(t)
the first equality cannot hold (i.e., the integration of 1/(a+t)*dF1(t) <
the integration of 1/(a+b+t)*dF2(t)), right? |
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a**********u
发帖数: 28450 | 32 http://blog.sciencenet.cn/blog-307912-308010.html
本博文和前文“诺奖—ATP的生物合成”(see below)实际上是相同的题目但是内容上更
是着重于现
代热力学理论方面。一般来说，物理口的老师不太熟悉化学反应，有的更害怕复杂的生
物化学反应。其实这样的顾虑是多余的，只要把“生物化学”或“化学”的“反应”看
成一个从初态A（二磷酸腺苷ADP+无机磷酸Pi）到终态B（三磷酸腺苷ATP）的“过程”
就行。为什么叫“耦合”，就是同时还有一个从另一初态C（高浓度的质子）到另一终
态D（高浓度的质子）的“渗透”过程，而且前者是需要能量（或称自由能）的非自发
过程，后者是可以提供能量的自发过程，仅此而已。前者不能单独自发进行，通过和后
者的耦合（或称克劳修斯的“补偿”）于是就可以进行了。早在1865年克劳修斯就说：
按我已经给出的第二基本原理形式, 可以断言所有发生在自然界的转变可以沿着它们自
己确定的方向, 我设定为正, 没有补偿地自己进行; 但是反过来说, 它们要按负方向进
行就只可能在同时发生的正转变的补偿下进行.
请注意：克劳修斯的的正方向... 阅读全帖 |
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s********y
发帖数: 2 | 33 谢谢回复！能否帮忙看看我的推导问题出在哪？
假设可供选择的若干bond中，它们的yield和maturity都一样，只是coupon不同。因为
目标是使bond price - futures settle price * conversion factor最小，
bond price = sigma(C*DF1i) + 100*DF1n
conversion factor = sigma(C*DF2i) + 100*DF2n
其中DF1是指用bond的实际yield算出的discount factor，DF2是指用6%算出的discount
factor。
假设futures settle price是F，带入公式，并忽略不含C的principal项（因为是要看
随着C的变化结果怎样变化），得到
sigma(C*DF1i) - F * sigma(C*DF2i)
==> C * ( sigma(DF1i) - F * sigma(DF2i) )
如果yield > 6%，则sigma(DF1i) < sigma(DF2i)，但是我不知道把F带入后，C的系数
究竟是正还是负，所以也不知 |
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i*****e
发帖数: 159 | 34 the model is
dF1/F1 = vol1*dW1
dF2/F2 = vol2*dW2
dW1*dW2=rho*dt |
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a****o
发帖数: 42 | 35 I do look at some of the reply but I think probably you may
also
look at this one since some similar calculation is doing
here.
1. About the transient marching.
Let me give you an example might be enlighting.
dF1/dt=g(F1,F2,F3);
dF2/dt=h(F1,F2,F3)
dF3/dx=f(F1,F2);
in each time step k, the converged solution is a solution
that fufill the
initial condition of step k-1, and the above three
equations.
suppose you algorithm is like:
guess F3 from pervious (1)
marching in time for F1 and F2 (2)
cal |
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s*****r
发帖数: 11 | 36 刚发现PDF之间有这个关系： df(x^2, 1, 10) = dt(x,10)/x
> df(1.2^2,1,10)
[1] 0.1547199
> dt(1.2, 10)/1.2
[1] 0.1547199
CDF 之间好像无关联。
但一般统计书（wiki也有）上的说法好像不是这个意思：
"If X is t(df=n), then Y=X^2 is an F(df1=1, df2=n)"。那位大侠能澄清一下。 |
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g******2
发帖数: 234 | 37 If I understand correctly, each sample is some kind of measurements on
different coordinates, otherwise it's hard to image such big correlation on
independent samples. I would suggest that
1. calculate the variance (using 8 or 10 samples depending on the population
) on each coordinate
2. sum up the variances across coordinates, let's call it SS
3. run a F-test (SS1 / k1 / (SS2 / k2)) with df1 = 9 * k1, df2 = 7* k2,
where k1 is the number of coordinates for population 1 and k2 is the number
of c... 阅读全帖 |
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v*******e
发帖数: 133 | 38 df1:
Product Color
A RED
A BLACK
A YELLOW
B RED
B WHITE
C GREEN
......
我要的 df2
Product Color1 Color2 Color3
A Red Black Yellow
B Yellow Red
C Green
.....
Thanks! |
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v*******e
发帖数: 133 | 39 目前我只能做到：
df2=aggregate(Color~Product, data = df1, FUN=paste, collapse = " ")
所以color变成了同一个column. |
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l******n
发帖数: 9344 | 40 recast(df1, Product ~ Color) |
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y********0
发帖数: 638 | 41 【 以下文字转载自 DataSciences 讨论区 】
发信人: youyou2010 (悠悠), 信区: DataSciences
标 题: Memory Error in pd.concat with Python
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Aug 24 15:22:34 2015, 美东)
I am more recently working with 80 dataframes in python each of which holds
650K rows with the same 11 columns varying from string to number. My initial
goal is to concatenate all dataframes and make a general analysis but I keep
hitting the dead ends in doing so.
1. I started from pd.concat([df1,df2]) but ended up with memory error and
fai... 阅读全帖 |
|
b**z
发帖数: 1351 | 42 too easy
for power spectrum, use psd
%notice, F0 is 1000/dt, which determins the df1,df2, df3 which even
larger
%than 500 Hz.
%Nx=32768;
Nx=16384;
[pxs,dfs]=psd(vs,Nx,F0,hanning(Nx),0,0.95,'mean');
figure;loglog(dfs,pxs)
for correlation
use xcorr |
|
b**z
发帖数: 1351 | 43 too easy
for power spectrum, use psd
%notice, F0 is 1000/dt, which determins the df1,df2, df3 which even
larger
%than 500 Hz.
%Nx=32768;
Nx=16384;
[pxs,dfs]=psd(vs,Nx,F0,hanning(Nx),0,0.95,'mean');
figure;loglog(dfs,pxs)
for correlation
use xcorr |
|
y********0
发帖数: 638 | 44 I am more recently working with 80 dataframes in python each of which holds
650K rows with the same 11 columns varying from string to number. My initial
goal is to concatenate all dataframes and make a general analysis but I keep
hitting the dead ends in doing so.
1. I started from pd.concat([df1,df2]) but ended up with memory error and
failed to figure out a solution after searching over internet.
2.I then, checking on some online suggestions, converted the number into
float32 for the reduction... 阅读全帖 |
|
y***i
发帖数: 5492 | 45 作者：小胖瓜 回复日期：2010-06-11 23:53:19
我太爱DF们了，下面实况转播某地在膜拜阳高层之余关于南非世界杯人头的讨论：
DF1 23:27:54
咋开幕式没坐满呢
DF2 23:28:01
刚才我们以为没坐满呢
DF3 23:28:28
因为刚才开幕式表演那些人坐上去了
DF2 23:28:28
后来发现是南非人民太黑又穿着黄球衣咋一看以为是座椅
DF4 23:28:38
有扫全场镜头么
DF5 23:30:12
要开灯 全场扫射 无剪切 视频
DF6 23:30:24
怎么办 好愁人啊 没坐满的话 世界杯的开幕式要被黑了
DF7 23:31:01
可以学习学习各大媒体是怎样黑的，或者是怎样粉饰太平的
DF8 23:31:21
其中还有很多赠票！
DF9 23:31:30
南非人民不怕黑
DF10 23:31:39
还有赞助！
DF11 23:31:59
演员都坐上去充当观众了
DF12 23:32:00
黑什么。。南非不知道发个通稿哟。。
DF13 23:32:13
直播也直播也
DF14 23:32:29
南非舍得花钱出通稿么？
DF15 23:32: |
|
