小编RMc*_*McG的帖子

我在理解这个功能是如何工作方面遇到了一些麻烦.

a, b = scipy.linalg.lstsq(X, w*signal)[0]

我知道信号是代表信号的数组,目前w只是[1,1,1,1,1...]

我该如何操纵X或w模仿加权最小二乘法或迭代重新加权最小二乘？

我正在使用Python正则表达式分析一些非常大的日志文件.我需要替换日志文件中的每个数字,除了前面带有'java:'的数字(日志文件由java程序生成).

这意味着,鉴于我们有一句话:

这是一个伪造的测试线,限制= 300做53轮,错误在(Abc.java:417)还有一些

数字300和53应该被替换,但不是417.

我按行过滤,应该注意并非所有行都包含java:[number].

我得到的最接近的是 ((?<!java:)[0-9]+)

我有一个需要在 Python 中聚合的字典列表：

data = [{"startDate": 123, "endDate": 456, "campaignName": "abc", "campaignCfid": 789, "budgetImpressions": 10}, 
{"startDate": 123, "endDate": 456, "campaignName": "abc", "campaignCfid": 789, "budgetImpressions": 50}, 
{"startDate": 456, "endDate": 789, "campaignName": "def", "campaignCfid": 123, "budgetImpressions": 80}]

我希望根据budgetImpressions 进行汇总。

所以最终的结果应该是：

data = [{"startDate": 123, "endDate": 456, "campaignName": "abc", "campaignCfid": 789, "budgetImpressions": 60}, 
{"startDate": 456, "endDate": 789, "campaignName": "def", "campaignCfid": 123, "budgetImpressions": 80}]

请注意，具有特定活动名称的每个条目将始终具有相同的对应活动 Cfid、开始日期和结束日期。

这可以在 Python 中完成吗？我试过使用 itertools 没有太大成功。使用 Pandas 会是更好的方法吗？