Я не уверен, что есть простой способ позаботиться о nan
значениях. Возможно, вам придется создать собственную функцию скалярного произведения для обработки этих значений. Примерно так может работать:
df.apply(lambda x: (x * [1, 0, 0]).sum())
Метод pandas sum
автоматически игнорирует значения nan
, поэтому вам не нужно явно находить значения самостоятельно. Скорее всего, вы замените [1, 0, 0]
ссылкой на какой-то другой массив ваших весов. Я не уверен, как вы организовали это сейчас, чтобы интегрировать его в вышеприведенное предложение.
Да, как другие упомянули, VS 2008 SP1 поддерживает классический ASP.
Однако, если, как я, Вы находите это чем-то вроде громадины для относительно простого классического ASP, даете Блокнот ++ попытка - никакая потребность подчиниться простому Блокноту!
Я знаю VS, 2008 теперь включает Intellisense и Debugging feature для классического ASP, таким образом, это, заставляют меня думать Да.
Убедитесь, что Вы получаете Пакет обновления 1 версия.
Да, VS 2008 SP1 действительно поддерживает ASP. Вам нужен SP1, потому что они удалили некоторые intellisense, но добавили его назад в SP1
Кстати, может быть важно, что Visual Studio 2010 также поддерживает классический asp