Запитання з тегом «python»

Мені цікаво знати, як перетворити кадр даних панди в масив NumPy. кадр даних: import numpy as np import pandas as pd index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] a = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1] b = [0.2, np.nan, 0.2, 0.2, 0.2, np.nan, np.nan] c = …

465 python  arrays  pandas  numpy  dataframe 

У мене є функція, яка аналізує файл CSV разом із Pandas і створює диктант із підсумковою інформацією. Я хочу повернути результати як відповідь з перегляду колби. Як повернути відповідь JSON? @app.route("/summary") def summary(): d = make_summary() # send it back as json

464 python  json  flask 

Припустимо, у мене є: test = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) test[i]отримує мені i-й рядок масиву (наприклад [1, 2]). Як я можу отримати доступ до i-го стовпця? (наприклад [1, 3, 5]). Також це була б дорога операція?

463 python  arrays  numpy 

Я знаю, що для списку Python існує метод повернення першого індексу чогось: >>> l = [1, 2, 3] >>> l.index(2) 1 Чи є щось подібне для масивів NumPy?

463 python  arrays  numpy 

Який найкращий спосіб поширити словник на інший? Наприклад: >>> a = { "a" : 1, "b" : 2 } >>> b = { "c" : 3, "d" : 4 } >>> a {'a': 1, 'b': 2} >>> b {'c': 3, 'd': 4} Я шукаю будь-яку операцію для отримання цього forциклу …

462 python  dictionary 

class Package: def __init__(self): self.files = [] # ... def __del__(self): for file in self.files: os.unlink(file) __del__(self)вище не вдається за винятком AttributeError. Я розумію, Python не гарантує існування "глобальних змінних" (даних членів у цьому контексті?), Коли __del__()викликається. Якщо це так, і це є причиною винятку, як я переконуюсь, що об'єкт …

462 python  destructor 

Чи є якась користь у використанні компіляції для регулярних виразів у Python? h = re.compile('hello') h.match('hello world') проти re.match('hello', 'hello world')

461 python  regex 

Я починаю з документів Pandas DataFrame тут: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html Я хотів би ітеративно заповнити DataFrame значеннями у вигляді підрахунку часових рядів. Таким чином, я хотів би ініціалізувати DataFrame зі стовпцями A, B та рядками часової позначки, усі 0 або всі NaN. Тоді я б додав початкові значення та перейшов до цих …

461 python  dataframe  pandas 

Чому чи чому б ні?

460 python  range  xrange 

[] = порожній list () = порожній tuple {} = порожній dict Чи є подібне позначення для порожнього set? Або я повинен писати set()?

460 python  set  literals 

as3:~/ngokevin-site# nano content/blog/20140114_test-chinese.mkd as3:~/ngokevin-site# wok Traceback (most recent call last): File "/usr/local/bin/wok", line 4, in Engine() File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/wok/engine.py", line 104, in init self.load_pages() File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/wok/engine.py", line 238, in load_pages p = Page.from_file(os.path.join(root, f), self.options, self, renderer) File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/wok/page.py", line 111, in from_file page.meta['content'] = page.renderer.render(page.original) File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/wok/renderers.py", line 46, in …

459 python  python-2.7  chinese-locale 

У мене є дані, в яких я хочу знайти кількість NaN, так що якщо вона буде меншою за деякий поріг, я скину ці стовпці. Я подивився, але не зміг знайти для цього жодної функції. Є value_counts, але для мене це буде повільно, тому що більшість цінностей є чіткими, і я …

459 python  pandas  dataframe 

Мені потрібно запустити скрипт Python на сервері Windows. Як я можу знати, яку версію Python у мене є, і чи це навіть насправді має значення? Я думав про оновлення до останньої версії Python.

457 python  version  windows-server 

Наприклад, є рядок. EXAMPLE. Як я можу видалити середній символ, тобто Mз нього? Мені код не потрібен. Я хочу знати: Чи закінчуються рядки в Python яким-небудь спеціальним символом? Що є кращим способом - зміщення всього праворуч ліворуч, починаючи з середнього символу АБО створення нового рядка, а не копіювання середнього символу?

457 python  string 

У мене є кадр даних, як показано нижче itm Date Amount 67 420 2012-09-30 00:00:00 65211 68 421 2012-09-09 00:00:00 29424 69 421 2012-09-16 00:00:00 29877 70 421 2012-09-23 00:00:00 30990 71 421 2012-09-30 00:00:00 61303 72 485 2012-09-09 00:00:00 71781 73 485 2012-09-16 00:00:00 NaN 74 485 2012-09-23 00:00:00 …

457 python  pandas  dataframe