我有兩個變量，由數據框中的數據組成x = table_1[' Profit ']y = table_1['diff_date']其中 x 是0 820.01 306.02 139.03 105.04 140.05 149.06 96.07 80.08 124.09 102.010 72.011 54.012 66.013 124.014 64.015 93.016 58.017 59.018 62.019 65.020 74.021 67.022 80.023 91.024 81.025 56.026 43.0y 是0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 910 1011 1112 1213 1314 1415 1516 1617 1718 1819 1920 2021 2122 2223 2324 2425 2526 26我在 R 中有一個函數，我試圖在 Python 中轉換它，除了 R 中的小條件外，我已經完成了大部分任務。R中的函數是my_sum <- function(x, y){ a <- NULL for (i in 1:max(y)) { a[i] <- sum(x[which(y == (i-1))]) } a[1] <- a[1] - 7000 a[2] <- a[2] + 900 return(cumsum(a)) } 我想在 Python 中轉換這個函數，到目前為止我所做的是 def my_sum(x,y): a = 0 for i in range (1,max(y)): a[i] = sum(x[np.where (y == (i-1))]) a[1] = a[1] - 7000 a[2] = a[2] + 900 return(np.cumsum(a))我不確定的是如何轉換sum(x[which(y == (i-1))])為 Python，我已經讀過我們可以使用np.where并且我嘗試將它轉換為類似的東西sum(x[np.where (y == (i-1))])但是它拋出了錯誤ValueError：只能使用 MultiIndex 進行元組索引不確定我的代碼中的問題在哪里
3 回答
慕桂英546537
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a使用前需要定義：
import numpy as np
x = np.array([820.0, 306.0, 139.0, 105.0, 140.0])
y = np.arange(len(x))
def my_sum(x,y):
a = np.zeros((len(y),))
for i in range (1,max(y)):
a[i] = sum(x[np.where(y == (i-1))])
a[1] = a[1] - 7000
a[2] = a[2] + 900
return(np.cumsum(a))
s = my_sum(x,y)
慕桂英4014372
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我不太確定你想要完成什么，雖然看起來你正在做一個分組總和：
在 R 中你可以這樣做：
my_sum1 <- function(x, y){
a <- unname(tapply(x, y, sum))
a[1:2] <- a[1:2] + c(-7000, 900)
cumsum(a)
}
在 python 中你可以這樣做：
import numpy as np
def my_sum1(x,y):
a = np.array([(x[y == i]).sum() for i in np.unique(y)])
a[0:2] = a[0:2] + np.r_[-7000, 900]
return a.cumsum()
呼喚遠方
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def my_sum(x,y): a = [sum(x[np.where(y == (i-1))]) for i in range(1,max(y))] a[1] -= 7000 a[2] += 900 return(np.cumsum(a))
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