python Requests包中的data和json参数有什么区别？
从文档中不清楚
这段代码是:
import requests
import json
d = {'a': 1}
response = requests.post(url, data=json.dumps(d))
做任何不同于:
import requests
import json
d = {'a': 1}
response = requests.post(url, json=d)
如果是这样,什么？后者是否自动将content-type标题设置为application/json？
使用Anacoda Python发行版时,安装不能通过Anaconda直接获得的PyPi包的最佳方法是什么？现在我正在使用:
conda pipbuild [pypi_name]
conda install --use-local [package_spec]
但我不清楚这是否是最佳方式,如果conda update --all在更新可用时更新这些包.我也不清楚当PyPi已经存在时binstar的意义何在.
我有一个逻辑回归和一个随机森林,我想通过取平均值将它们(整体)组合起来进行最终的分类概率计算.
在sci-kit学习中是否有内置的方法可以做到这一点？在某些方面我可以使用两者的集合作为分类器本身？或者我需要滚动自己的分类器？
如何使用iPython%time或%% timeit magic命令计时执行Python脚本？例如,我有script.py,我想知道执行需要多长时间.细微差别:script.py需要输入参数.以下似乎不起作用.
%%time script.py input_param1 input_param2
我实现了弗洛伊德-沃肖尔返回每对节点/顶点和一之间的最短路径的距离,单这些对之间的最短路径.
是否有任何方法可以让它返回每条最短路径,即使有多条路径都是最短路径,对于每对节点？(我只是想知道我是否在浪费时间去尝试)
我是pandas的新手,并试图找出如何将格式化为字符串的多列转换为float64的.目前我正在做下面的事情,但似乎apply()或applymap()应该能够更有效地完成这项任务......不幸的是,我有点太过新手了解如何.目前,这些值的格式为字符串,如'15 .5%'
for column in ['field1', 'field2', 'field3']:
data[column] = data[column].str.rstrip('%').astype('float64') / 100
rolling_apply在pandas中是否有相当于将函数应用于一系列的累积值而不是滚动值？我意识到cumsum,cumprod,cummax,以及cummin存在的,但我想申请一个自定义的功能.
如果在某处明显记录了这一点,我会道歉,但我发现它时遇到了麻烦.我有两个TimeSeries,有一些重叠的日期/索引,我想合并它们.我假设我必须指定两个系列中的哪一个从重叠日期中取出值.为了说明,我有:
s1:
2008-09-15 100
2008-10-15 101
s2:
2008-10-15 101.01
2008-11-15 102.02
而且我要:
s3:
2008-09-15 100
2008-10-15 101
2008-11-15 102.02
要么
s3:
2008-09-15 100
2008-10-15 101.01
2008-11-15 102.02
如何计算熊猫时间序列中"事件"之间的时间(天数)？例如,如果我有以下时间序列,我想在系列中的每一天知道自上次以来已经过了多少天TRUE
event
2010-01-01 False
2010-01-02 True
2010-01-03 False
2010-01-04 False
2010-01-05 True
2010-01-06 False
我做的方式似乎过于复杂,所以我希望有更优雅的东西.显然,迭代遍历行的for循环可行,但我正在寻找理想的矢量化(可扩展)解决方案.我目前的尝试如下:
date_range = pd.date_range('2010-01-01', '2010-01-06')
df = pd.DataFrame([False, True, False, False, True, False], index=date_range, columns=['event'])
event_dates = df.index[df['event']]
df2 = pd.DataFrame(event_dates, index=event_dates, columns=['max_event_date'])
df = df.join(df2)
df['max_event_date'] = df['max_event_date'].cummax(axis=0, skipna=False)
df['days_since_event'] = df.index - df['max_event_date']
event max_event_date days_since_event
2010-01-01 False NaT NaT
2010-01-02 True 2010-01-02 0 days
2010-01-03 False 2010-01-02 1 days
2010-01-04 False 2010-01-02 2 days
2010-01-05 True 2010-01-05 0 days
2010-01-06 False 2010-01-05 …在Pandas或Scikit中是否有内置函数 - 根据指定的策略学习重新采样？我想根据分类变量重新采样我的数据.
例如,如果我的数据有75%的男性和25%的女性,但我想训练我的模型50%的男性和50%的女性.(我也希望能够推广到非50/50的案例)
我需要的是根据指定的比例重新采样我的数据.