Question

我有一个数据集，我从中选择var中给出的每个列，然后调用R函数来计算度量。当产生较低的功率时，通过mc_adj改变功率，并且打印mc_adj和更低的各种值并对应值存储在单独的列表中。

var = ['Siver','cent','Multiplex']
#Medcouple:
#mc = medcouple_1d(y)
for k,v in enumerate(var):

    # use medcouple from mrfDepth (R) for now:

    y = np.array(final_data[v])
    mc = use_r_medcouple(y)
    # Evaluate lower bound based on mc:-
    iqr_x = iqr(y)
    q1 = np.percentile(y,25)
    # Pass the power as a parameter :
    mc_adj = range(1,25)
    power = []
    cutoff = []
    params = {}

    for i in mc_adj:
        # Generate lower for various values of power - to determine optimal cutoff.
        if (mc > 0):
            lower= q1 - 1.5*np.power(e,-mc_adj[i-1]*mc)*iqr_x
        else:
            lower = q1 - 1.5*np.power(e,-mc_adj[i-1]*mc)*iqr_x
        print (mc_adj[i-1],lower)
        #Output
        #1 -0.5159729533251924
        #2 -0.2867442303545527
        #3 -0.13645482753920707
        # cutoff should contain only from here
        #4 0.0379204715218498
        #5 0.02668168361269674
        #6 0.06903684395182615

        power.append(mc_adj[i-1])
        cutoff.append(lower)

我希望将cutoff子集仅包含大于0的值，并创建一个字典，每个var作为键，相应的列表作为值。

'Siver' :'[0.7064935843796287, 1.325222704596175, 1.7503065451918585]'
'cent':'[0.0379204715218498, 0.02668168361269674, 0.06903684395182615]'

以下是示例数据：

    Siver   Multiplex   cent
52.47   76.38       78.72
45.36   07.65       76.68
14.93   0           58.83
9.67    0           51.47
37.98   35.69       17.48
1.88    124.28      43.79
3.77    130.50      59.27
0       9.90        63.05

有人可以帮我解决这个问题吗？

根据基于数据子集创建的列表创建字典

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