Questions tagged «python»

考虑数据框 df df = pd.DataFrame(dict(A=[1, 2], B=['X', 'Y'])) df A B 0 1 X 1 2 Y 如果我前进axis=0（默认） df.shift() A B 0 NaN NaN 1 1.0 X 它按预期将所有行向下推一行。 但是当我前进时 axis=1 df.shift(axis=1) A B 0 NaN NaN 1 NaN NaN 一切都为零 A B 0 NaN 1 1 NaN 2 我知道为什么会这样。对于axis=0，Pandas逐列进行操作，其中每一列都是单个的，dtype并且在移动时，对于如何NaN在开始或结束时处理引入的值有明确的协议。但是，当axis=1我们继续前进时，我们会引入dtype从一列到另一列的潜在歧义。在这种情况下，我尝试将力int64插入object列中，而Pandas决定只将这些值设为空。 当dtypesare …

9 python  pandas 

我想改进这段代码的编写方式。现在，我有六种方法几乎都是复制粘贴的，只有一行正在更改。如何制作通用方法，并根据数据输入的属性更改计算？我当时在考虑使用函数式编程来实现这一目标，但是我不确定如何正确地做到这一点。 该方法正在获取dict对象。然后将此对象转换为JSON。该mid变量存储的JSON具有来自外部API的中值货币，必须在for循环之前，否则该API将在每次迭代中调用，这会大大减慢该过程！然后在for循环中，我遍历输入中的数据。方法之间的唯一区别是将其插入列表之前的计算。.append(mid_current - bankMSell) def margin_to_exchange_rate_sell(data): j = data.to_JSON() list_p = [] mid = midrate.get_midrate(j["fromCurrency"][0]) for idx, val in enumerate(j['toCurrency']): try: mid_current = 1/get_key(mid, j['toCurrency'][idx]) bankMSell = float(j['sellMargin'][idx]) list_p.append(mid_current - bankMSell) except Exception as e: list_p.append(0) print(str(e)) return list_p 另一方法： def margin_to_exchange_rate_buy(data): j = data.to_JSON() list_p = [] mid = …

9 python  python-3.x 

现在，Anaconda上的官方TensorFlow是2.0。我的问题是如何迫使Anaconda改为安装早期版本的TensorFlow。因此，例如，我希望Anaconda安装TensorFlow 1.14，因为我的许多项目都依赖于此版本。

9 python  python-3.x  tensorflow  anaconda  version 

我有一个数据框 A B C 1 nan nan 2 nan 5 3 3 nan 4 nan nan 我如何只填充每个系列的NULL（以0表示），直到第一个非NULL值，导致 A B C 1 0 0 2 0 5 3 3 nan 4 nan nan

9 python  pandas  dataframe  null 

我只整理了以下“最小”复制案例（最小引号，因为我想确保pylint没有抛出其他错误，警告，提示或建议-这意味着有些重复）： pylint_error.py： """ Docstring """ import numpy as np def main(): """ Main entrypoint """ test = np.array([1]) print(test.shape[0]) if __name__ == "__main__": main() 当我pylint在此代码（pylint pylint_error.py）上运行时，得到以下输出： $> pylint pylint_error.py ************* Module pylint_error pylint_error.py:13:10: E1136: Value 'test.shape' is unsubscriptable (unsubscriptable-object) ------------------------------------------------------------------ Your code has been rated at 1.67/10 (previous run: 1.67/10, …

9 python  numpy  pylint 

首先，我想说如果有人可以在这里提供帮助，您真是不可思议。 一般问题 我的Python程序需要与MSMQ进行交互。基本上，我想窥视一个队列，如果队列中没有任何内容，则指定一个超时。 但是，尽管我已尽力而为，但当队列中先前没有任何值时，我无法让Peek（）等待超时间隔。 您能否指出此代码中缺少的内容？ 我当前的代码 现在是我的代码： from socket import gethostname import win32com.client import pythoncom import clr clr.AddReference("System") clr.AddReference("System.Messaging") from System import TimeSpan from System.Messaging import MessageQueue # Source: [1] # [1] https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/windows/desktop/msmq/ms707027%28v%3dvs.85%29 MQ_DENY_NONE = 0x0 MQ_PEEK_ACCESS = 0x1 MQ_SEND_ACCESS = 0x2 # Set up queue pythoncom.CoInitialize() qinfo = win32com.client.Dispatch("MSMQ.MSMQQueueInfo") …

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我正在构建用于python脚本的Dockerfile，它将在下面的minikube Windows 10系统中运行 使用以下命令构建docker docker build -t python-helloworld . 并将其加载到minikube docker demon中 docker save python-helloworld | (eval $(minikube docker-env) && docker load) Docker文件 FROM python:3.7-alpine #add user group and ass user to that group RUN addgroup -S appgroup && adduser -S appuser -G appgroup #creates work dir WORKDIR /app #copy …

9 python  docker  kubernetes  dockerfile  minikube 

在文档中，据说uniform(0,1)可以生成值0和1。 我已经运行了uniform(0, 1)10000次，但从未产生过零。即使在uniform(0, 0.001)。 能否random.uniform(0,1)产生0或1？

9 python  random  uniform-distribution 

我需要对列表中的所有数字求和。如果发生0，则开始减法，直到另一个0，开始加法。 例如： [1, 2, 0, 3, 0, 4] -> 1 + 2 - 3 + 4 = 4 [0, 2, 1, 0, 1, 0, 2] -> -2 - 1 + 1 - 2 = -4 [1, 2] -> 1 + 2 = 3 [4, 0, 2, 3] = 4 - …

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我已经用python编写了一个脚本来登录网站并解析用户名，以确保我确实能够登录。使用下面尝试的方法似乎可以使我到达那里。但是，我使用了脚本中chrome开发工具中的硬编码cookie来获得成功。 我尝试过： import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://secure.imdb.com/ap/signin?openid.pape.max_auth_age=0&openid.return_to=https%3A%2F%2Fwww.imdb.com%2Fap-signin-handler&openid.identity=http%3A%2F%2Fspecs.openid.net%2Fauth%2F2.0%2Fidentifier_select&openid.assoc_handle=imdb_pro_us&openid.mode=checkid_setup&siteState=eyJvcGVuaWQuYXNzb2NfaGFuZGxlIjoiaW1kYl9wcm9fdXMiLCJyZWRpcmVjdFRvIjoiaHR0cHM6Ly9wcm8uaW1kYi5jb20vIn0&openid.claimed_id=http%3A%2F%2Fspecs.openid.net%2Fauth%2F2.0%2Fidentifier_select&openid.ns=http%3A%2F%2Fspecs.openid.net%2Fauth%2F2.0' signin = 'https://secure.imdb.com/ap/signin' mainurl = 'https://pro.imdb.com/' with requests.Session() as s: res = s.get(url,headers={"User-agent":"Mozilla/5.0"}) soup = BeautifulSoup(res.text,"lxml") payload = {i['name']: i.get('value', '') for i in soup.select('input[name]')} payload['email'] = 'some username' payload['password'] = 'some password' s.post(signin,data=payload,headers={ "User-agent":"Mozilla/5.0", "Cookie": 'adblk=adblk_yes; ubid-main=130-2884709-6520735; _msuuid_518k2z41603=95C56F3B-E3C1-40E5-A47B-C4F7BAF2FF5D; …

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