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我有一个如下所示的日期框架。

     b0         b1         b2         b3            b4         b5 
b0  1.0     -0.005495     NaN       0.285714       NaN         NaN 
b1  -182.0  1.000000    2.500000    6.666667    -3.937500   5.190476]
b2  NaN     0.400000    1.000000    -0.408377   0.178571    10.000000
b3  3.5     0.150000    -2.448718   1.000000      NaN       3.407407
b4  NaN     -0.253968   5.600000       NaN      1.000000    -0.196319
  • 可以说 b0,b1,b2,b3,b4,b5 也像变量。
  • b0 行，b0 列代表 b0/b0。
  • b0 行，b1 列代表 b0/b1。
  • 等等。
  • 当我为 b0 赋值为 10 时。
  • 从方程 b0/b1 = -0.005495，我可以得到 b1 为 -181.98。
  • 所以现在我们有了这样的方程，我想用代码得到 b1,b2,b3,b4,b5 的解。
  • 在我的实际问题中，有 2000 个变量和 4000 多个比率，显然方程多于变量。
  • 需要选择一组方程来求解它们，然后迭代地减少其他比率的误差。
  • 并且某些比率不存在，由 nan 表示

我能知道这些应该如何解决吗

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如果b0 = 10，那么

b0 * df['b0']

会给你一个系列，其索引是不同的bs，值是对应的值。具体来说，你会得到第一个值为 10（对应于 b0），第二个值为 -2141.09（对应于 b1）。

于 2020-05-16T07:02:24.123 回答
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由于您知道任何两个变量之间的比率，只需将整个数据框乘以您要查找的任何值，然后提取相关单元格。例如：

(df * 10).loc["b1", "b0"]

于 2020-05-16T07:02:51.337 回答