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如何在python中将多个if if循环转换为list comprehension
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：135
我正在使用以下if循环来创建大约一百万个桶,大约需要100万次观察,这需要花费很多时间.以下是我的if循环 def half_hourly_buckets(dataframe,time_column): dataframe[time_column] = pd.to_datetime(dataframe[time_column],format = '%H:%M:%S').dt.time fo[详细]
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如何逐步减少pandas数据帧的一个值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：66
假设我有一个如下所列的数据帧： [1] df name value a 116 b 116 c 116 d 225 e 225 f 225 g 225 现在我希望df成为 name value a 116 b 115 c 114 d 225 e 224 f 223 g 222 也就是说,只要原始df在连续行的列中具有相同(固定)值,它就应该逐渐减少1.因此,名称a[详细]
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python中两个列表的排列映射
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：63
如何在 python中创建两个列表的排列映射？ 例如,我有两个列表[1,2,3]和[‘A’,’B’,’C’] 然后我的代码应该生成一个包含6个词典的列表 [ {1:'A',2:'B',3:'C'},{1:'A',2:'C',3:'B'},{1:'B',2:'A',3:'A'},{1:'C',3:'A'} ] 解决方法 在列表理解中使用 zip 和[详细]
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Python相当于Scala案例类
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：168
是否有任何 Python相当于Scala的Case Class？就像自动生成构造函数一样,无需写出样板文件即可分配给字段. 解决方法 目前,现代的方法(从Python 3.7开始)使用 data class.例如,Scala案例类Point(x：Int,y：Int)变为： from dataclasses import dataclass@datac[详细]
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python – 替换pandas中列内的值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：158
我试图替换此数据框中’Period’列的值： Year Period y yhat Contas Resultado 0 2017 1 1.251556e+00 1.251556e+00 Devolu??es 1 2017 2 2.109900e-01 2.109899e-01 Devolu??es 2 2017 3 1.186015e+00 1.186015e+00 Devolu??es 3 2017 4 2.530208e-01 2.53[详细]
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python – Django最佳实践 – 比较用户
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：141
我正在开发一个小项目,我有一个用户个人资料页面. 该页面有一个名为user的变量. 此变量包含当前配置文件页面的用户对象. 可以使用request.user访问登录的用户对象 如果您只是打印用户对象,它将返回用户名,因为模型在__str__函数中返回该用户名 如果用户配置[详细]
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python – 在collections.defaultdict中禁止键添加
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：180
当在defaultdict对象中查询缺少的键时,该键会自动添加到字典中： from collections import defaultdictd = defaultdict(int)res = d[5]print(d)# defaultdict(class 'int',{5: 0})# we want this dictionary to remain empty 但是,我们通常只想在显式或隐式[详细]
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如何从由术语列表形成的Pandas系列中获取一组
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：76
我有一个由术语列表组成的熊猫系列： my_series = pd.Series([['a','b','c'],['a','d'],[],['e']]) 是否有更好/更优雅/更快的方式来获得一组独特的术语而不是这样做？： lt = set()for l in my_series.tolist(): lt = lt.union(l) 解决方法 O(n)使用set.unio[详细]
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python – Pandas将正数转换为1,将负数转换为-1
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：129
我有一列正面和负面的数字.如何将此列转换为新列以实现将正数转换为1而将负数转换为-1？ 解决方法 你需要 numpy.sign df['new'] = np.sign(df['col']) 样品： df = pd.DataFrame({ 'col':[-1,3,-5,7,1,0]})df['new'] = np.sign(df['col'])print (df) col new[详细]
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Python附加Counter to Counter,就像Python字典更新一样
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：160
我有2个计数器(来自集合的计数器),我想将一个附加到另一个,而第一个计数器的重叠键将被忽略.像 dic.update(python词典更新) 例如： from collections import Countera = Counter(a=4,b=0,c=1)b = Counter(z=1,b=2,c=3) 所以类似(忽略第一个计数器的重叠键)：[详细]
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python – 将两个pandas数据帧的值相互组合并完成
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：164
我有2个数据帧,缺少值,我想合并并完成彼此的数据, 简单的可视化： df1 :A,B,CA1,B1,C1A2,B2,A3,B3,C3 df2 :A,C1A4,B4,C4A2,C2The result wanted:A,B2A3,C3A4,C4 基本上合并数据帧而不复制“A”列,并通过比较数据帧之间相同列“A”的值来完成行中是否存在缺失[详细]
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python – 将新数据帧添加到现有数据库,但仅在列名匹配时才添加
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：133
我有两个数据帧,我试图结合,但我没有得到我想要使用pandas.concat的结果. 我有一个数据库,我想要添加新数据,但仅限于名称列匹配. 我们说df1是： A B C D1 1 2 23 3 4 45 5 6 6 和df2是： A E D F7 7 8 89 9 0 0 我想得到的结果是： A B C D1 1 2 23 3 4 45 5[详细]
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python – 在保留其结构的同时递归清空嵌套列表
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：145
我试图编写一个函数来读取包含列表的列表,并返回相同的列表结构但没有元素. def remove_from_list(l): for e in l: if isinstance(e,list): remove_from_list(e) else: l.remove(e) return l 所以对于这样的输入： [1,2,[],[3,[4]],5] 我应该得到这样的东西[详细]
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Python – 为空字典添加键值部分
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：104
我创建了一个没有任何键的字典实例：值对,标准 dict = {} 然后,我将从API中返回一些信息,以根据某些变量名称添加到此字典中. some_variables_name1 = str(some_variable1)dict[some_variables_name1] += [{ 'key1': value1 }]some_variables_name2 = str(som[详细]
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从列表python中找到最大平均值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：114
我有一个清单： input= [ ["Pakistan",23],["Pakistan",127],["India",3],71],["Australia",31],22],81]] 现在我想过滤出平均值最高的关键值.就像在这种情况下输出应该是“巴基斯坦”： out = "Pakistan" 任何人都可以帮忙 解决方法 你可以使用熊猫： import[详细]
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python – 更新字典列表中的列表值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：64
我有一个字典列表(很像 JSON).我想将一个函数应用于列表的每个字典中的一个键. d = [{'a': 2,'b': 2},{'a': 1,'b': 2}]# Desired value[{'a': 200,{'a': 100,'b': 2}]# If I do this,I can only get the changed key map(lambda x: {k: v * 100 for k,v in x[详细]
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Python使用map()迭代列表中的列表
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：149
所以我的目的是迭代列表中的列表,包括map,filter和lambda 例如.： [ [33,3,0],[34,1,4] ] should result in [ [33,3],4] ] def no_zeros(lst): a=map(filter(lambda x:(y==0 for y in x),lst),lst) print (list(a)) #(says that filter is not callable) 我[详细]
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python – 将Pandas DataFrame转换为单行DataFrame
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：101
我见过类似的问题,但我的问题更直接,更抽象. 我有一个“n”行的数据帧,“n”是一个小数字.我们可以假设索引只是行号. 我想把它转换成一行. 所以,例如,如果我有 A,B,C,D,E---------1,2,3,4,56,7,8,9,1011,12,13,14,5 我想要一个带有单行的数据帧： A_1,B_1,C_[详细]
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什么是将2d数组拆分为每行数组的最pythonic方法？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：188
我有一个函数foo返回一个形状为(1000,2)的数组 如何将其拆分为两个数组a(1000)和b(1000) 我在寻找这样的东西： a;b = foo() 我正在寻找一个答案,可以很容易地推广到形状为(1000,5)左右的情况. 解决方法 移调和拆包？ a,b = foo().T a,b = np.arange(20).resh[详细]
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python – pandas将列表拆分为带正则表达式的列
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：131
我有一个字符串列表： content01/09/15,10:07 - message101/09/15,10:32 - message201/09/15,10:44 - message3 我想要一个数据框,如： date message01/09/15,10:07 message101/09/15,10:32 message201/09/15,10:44 message3 考虑到列表中的所有字符串都以该[详细]
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如何从pandas python中另一个数据帧的子集交集中减去一个数据帧
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：109
我在 python中有以下数据帧： 数据帧1 1 2 3 4 5dog dog 0 1 1 0 1 fox 1 0 0 0 0 jumps 0 0 0 1 0 over 1 0 1 0 1 the 0 1 0 0 0fox dog 0 0 1 1 1 fox 0 0 0 0 0 jumps 0 0 1 0 1 over 0 1 0 0 0 the 0 0 0 1 1jumps dog 0 0 0 0 0 fox 0 1 0 1 1 jumps 0[详细]
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python – 在列索引组中的数据框中保留每行的前N个值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：151
我找不到这个问题的优雅解决方案(可能没有). 我有以下示例DataFrame： np.random.seed(0) df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,10)).abs() 0 1 2 3 4 5 6 1.764052 0.400157 0.978738 2.240893 1.867558 0.977278 0.950088 1 0.144044 1.454274 0.76103[详细]
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python – 使用Scrapy进行爬网 – 不处理或不允许HTTP状态代码？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：97
我想获得类别 https://tiki.vn/dien-thoai-may-tinh-bang/c1789的产品标题,链接,价格 但它失败了“HTTP状态代码未被处理或不被允许” https://i.stack.imgur.com/KCFw2.jpg 我的文件：spiders / tiki.py import scrapyfrom scrapy.linkextractors import Lin[详细]
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Python排序列表中的第一个数字
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：144
我想用第一个数字对这个字符串列表进行排序,最好是在一行中使用正则表达式,但欢迎其他建议.我正在努力获得最快捷的方式.这是清单; [ "10. iTOMA Radio Alarm Clock FM Digital Radio Clock Bedside Alarm Clock Wireless I","11. iTOMA Radio Alarm Clock FM[详细]
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python – 如何将多个列乘以另一个列pandas
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：152
我有一个100列的数据帧,我想将一列(‘Count’)值乘以6到74的列位置.请告诉我如何做到这一点.我已经试了 df = df.ix[0,6:74].multiply(df["Count"],axis="index")df = df[df.columns[6:74]]*df["Count"] 他们都没有工作 结果Dataframe应为100列,所有原始列的[详细]
