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python – 如何转换数据框,以便列值是行值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：131
我有以下数据框,如下所示： df = pd.DataFrame({'fruit': ['berries','berries','tropical','nuts'],'code': [100,100,200,300,400,500],'subcode': ['100A','100B','100C','200A','200B','300A','400A','500A']}) code fruit subcode 0 100 berries 100A 1[详细]
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如何在for循环中只运行一次if？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：142
我试图根据条件将两个列表中的项目放在一起,以创建第三个列表作为输出.即使我是新手,这也相对简单.但是,我试图让循环的一部分只运行一次,这就是我奋斗的地方.有没有办法做到这一点？ 数据来自大型DataFrame文本数据.但我创建了问题的简化版本,试图更容易地解[详细]
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python – 为数组中的nan和inf值创建一个掩码
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：198
我必须从两个数组中删除nan和inf值. 我发现这个帖子对于去除nan有用 https://stackoverflow.com/a/48591908/7541421.当我可以创建一个掩码去除nan和inf值时,有没有类似的解决方案？ 下面的例子只是说明性的,我有大尺寸的数组(400个元素) import numpy as npf[详细]
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python – 复杂的django查询,包括一对一模型
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：114
我有一个用户对象,它与一个配置文件对象有一对一的关系. class User(AbstractBaseUser,PermissionsMixin): email = models.EmailField(unique=True,max_length=255) mobile = PhoneNumberField(null=True) username = models.CharField(null=False,unique=Tr[详细]
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Python Tensorflow NoneType不可迭代
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：64
完整代码是 here 错误： ---------------------------------------------------------------------------TypeError Traceback (most recent call last)ipython-input-6-e6c5369957bc in module() 55 print(feed_dict) 56 _,loss_val = sess.run(tr_op,--- 57[详细]
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如何使用python自动创建词典？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：93
我正在做一个初学者 Python课程,目的是制作一堆词典. Create three dictionaries: lloyd,alice,and tyler. Give each dictionary the keys “name”,“homework”,“quizzes”,and “tests”. Have the “name” key be the name of the student (that is,ll[详细]
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由id – python汇总多个字符串列
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：107
我在 Python中获得了以下数据框： d = pd.DataFrame({'id': [1,1,2,3],'col1': ['normal','well','normal','normal'],'col2': ['bad','bad']}) 我想按id汇总,但如果没有别的东西(‘well’或’bad’),请保留除’normal’或’normal’以外的列字符串.如下： re[详细]
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如何索引到词典列表？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：56
新手警报 – 但现在已经花了几个小时在这个,只是无法搞清楚 – 我有这个清单： players = [{'name': 'John','points': '27','Played': '6'},{'name': 'Emil','points': '43','Played' : '13'},{'name': 'Susan','points': '11','Played': '2'},{'name': 'Pet[详细]
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python – AttributeError：module’_Box2D’没有属性’RAND_LIM
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：149
我试图在强化上运行lunar_lander 学习,但是当我运行它时,它会发生错误. 另外我的电脑是osx系统. 这是月球着陆器的代码： import numpy as npimport gymimport csvfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Activation,Flattenfrom[详细]
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在python中创建包含整数的类似列表的对象的最快方法
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：183
在 python中创建包含整数/浮点数(非常简单的数据类型)的类似列表的对象的最快方法是什么？ ?“列表式”是什么意思？ 这意味着我想拥有一个支持列表的两个(非常)基本操作的对象：获取某个索引(1)中的对象并更改其值(2). ?在发布此帖之前我遇到了什么帖子,为什[详细]
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python – matplotlib scatter：TypeError：unhashable类型：’n
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：116
我收到以下错误： TypeError Traceback (most recent call last)~/.local/share/miniconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/colors.py in to_rgba(c,alpha) 154 try:-- 155 rgba = _colors_full_map.cache[c,alpha] 156 except (KeyError,TypeError[详细]
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python – 根据浮点值查询数据帧索引
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：56
假设我有一个这样的数据帧： a b c d eindex 0 -202 -236 135 -178 -1868 -139 -102 112 -100 -11210 -77 -33 89 -22 -3718 -16 35 62 46 2620 45 67 36 114 90 而且我知道我可以使用类似df = df.iloc [0：2]的东西来提取前3行数据.我的问题是：我可以根据索[详细]
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python – pandas dataframe中字符串的出现次数
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：140
我必须计算并计算数据帧上的总数,但条件是： fruit days_oldapple 4apple 5orange 1orange 5 我不得不指望水果超过3天的条件.所以我需要的输出是 2个苹果和1个橙子 我以为我必须使用apply函数,但我必须将每个水果类型保存到变量或其他东西.我确信有一种更简[详细]
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Python,括号对print语句中布尔值的影响
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：52
你能告诉我为什么括号会影响传递给print语句的布尔值的输出吗？ 例： print(True and False) or (True or False)# False or True# Python 2.7 True# Python 3.6 False 但是当我使用括号时： print((True and False) or (True or False))# False or True# Pyt[详细]
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python – GoogleTrans API错误 – 期望值：第1行第1列(字符0)
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：176
我在迭代中翻译数千个文本数据时遇到此错误： Expecting value: line 1 column 1 (char 0) 我翻译大量文本的代码： translatedList = []for index,row in df.iterrows(): newrow = copy.deepcopy(row) try: # translate the 'text' column translated = tran[详细]
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python – 自定义权重初始化tensorflow tf.layers.dense
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：188
我正在尝试为tf.layers.dense设置自定义初始化程序,我用我已经拥有的权重矩阵初始化kernel_initializer. u_1 = tf.placeholder(tf.float32,[784,784])first_layer_u = tf.layers.dense(X_,n_params,activation=None,kernel_initializer=u_1,bias_initializer[详细]
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设计一个黑盒子python
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：111
我想在 python中有一个黑盒子 输入是一个列表A. 黑盒子有一个随机数字C,它是在第一次调用黑盒子时随机选择的,并且在下次调用黑盒子时保持不变. 基于列表A和数字C,输出是列表B. 我在考虑将这个黑盒子定义为一个函数,但问题是函数无法保留所选的数字C以用于下[详细]
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python – 翻转列表中的每个第二对
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：109
什么是将随机数列表分成两组的最快方法,交替翻转每一对？例如： pleatedTuple=(0,1,3,2,4,5,7,6,8,9) 我想在一次操作中： flatPairs=[[0,1],[2,3],[4,5],[6,7],[8,9]] 项目将是随机的单个数字,我只是为了可读性而使它们顺序.我需要在运行中完成数千个这样的[详细]
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python – 熊猫验证日期格式
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：128
有没有什么好方法可以验证数据框列中的所有项目都有有效的日期格式？ 我的日期格式是2010年8月11日. 我看到了这个通用答案,其中： try: datetime.datetime.strptime(date_text,'%Y-%m-%d')except ValueError: raise ValueError("Incorrect data format,shoul[详细]
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python – 添加元组元素,解析为pandas DataFrame
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：144
我有几个元组的 Python列表： [(0,61),(1,30),(5,198),(4,(0,200)][(1,72),(2,19),(3,31),192),(6,75)][(3,12),51)]... 创建这些元组中的每一个都使得它们的格式(键,值)： 有七个键：0,1,2,3,4,5,6 目标输出是一个pandas DataFrame,每个列都由键命名： impor[详细]
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python – 可选的多个返回值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：108
我有一个函数,大多数时候应该返回一个值,但有时我需要从函数返回的第二个值. Here我发现了如何返回多个值,但是大多数时候我只需要其中一个值,我想写这样的东西： def test_fun(): return 1,2def test_call(): x = test_fun() print x 但调用此结果 test_call[详细]
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python – 在pandas数据帧中搜索并替换点和逗号
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：147
这是我的DataFrame： d = {'col1': ['sku 1.1','sku 1.2','sku 1.3'],'col2': ['9.876.543,21',654,'321,01']}df = pd.DataFrame(data=d)df col1 col20 sku 1.1 9.876.543,211 sku 1.2 6542 sku 1.3 321,01 col2中的数据是本地格式的数字,我想将其转换为： c[详细]
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Python切片包含从负数到正数的包装
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：115
假设我有一个字符串“abcde”,并希望得到“deab”.如何使用字符串切片获得“deab”？ 我尝试过使用字符串[-2：1],但这给了我一个空结果”. 我正在研究的项目将这一点分解为[-2：]和[：2]很难,因此这个问题.谢谢！ 解决方法 你可以通过加倍字符串来模拟包装：[详细]
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如何将带有字符串作为行的pandas数据转换为该字符串中的每个单词
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：170
如何将带有字符串作为行的pandas数据转换为该字符串中的每个单词作为同一列中的行？ 例如： 0 I love python1 I hate programming 至 0 I1 love2 python 3 I4 hate5 programming 解决方法 加入空间系列并再次拆分： pd.Series(' '.join(s).split())0 I1 love[详细]
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python – 在Pandas中使用Apply使用多个if语句的Lambda函数
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：193
我试图根据像这样的数据框中的人的大小来推断分类： Size1 800002 80000003 8000000000... 我希望它看起来像这样： Size Classification1 80000 1m2 8000000 1-10m3 8000000000 1bi... 我理解理想的过程是应用这样的lambda函数： df['Classification']=df['S[详细]
