小编Lon*_*Rob的帖子

我怎样才能实现SQL的的等价物IN和NOT IN？

我有一个包含所需值的列表.这是场景:

df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']})
countries = ['UK','China']

# pseudo-code:
df[df['countries'] not in countries]

我目前的做法如下:

df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']})
countries = pd.DataFrame({'countries':['UK','China'], 'matched':True})

# IN
df.merge(countries,how='inner',on='countries')

# NOT IN
not_in = df.merge(countries,how='left',on='countries')
not_in = not_in[pd.isnull(not_in['matched'])]

但这似乎是一个可怕的kludge.任何人都可以改进吗？

我该如何显示:

十进制('40800000000.00000000000000')为'4.08E + 10'？

我试过这个:

>>> '%E' % Decimal('40800000000.00000000000000')
'4.080000E+10'

但它有额外的0.

如果你有一个Colormap

cmap = matplotlib.cm.get_cmap('Spectral')

如何在0和1之间获得特定的颜色,其中0.0是地图中的第一种颜色,1.0是地图中的最后一种颜色？

理想情况下,我可以通过以下方式获得地图中的中间颜色:

>>> do_some_magic(cmap, 0.5) # Return an RGBA tuplet
(0.1, 0.2, 0.3, 1.0)

在下面的例子中,我希望所有元素都是元组,为什么元组只包含一个字符串时转换为字符串？

>>> a = [('a'), ('b'), ('c', 'd')]
>>> a
['a', 'b', ('c', 'd')]
>>> 
>>> for elem in a:
...     print type(elem)
... 
<type 'str'>
<type 'str'>
<type 'tuple'>

我想制作一个脚本将文件上传到FTP.

登录系统如何工作？我正在寻找这样的东西:

ftp.login=(mylogin)
ftp.pass=(mypass)

还有任何其他签到凭证.

我有时会看到人们在withRouter导出它们时将它们包装起来:

import { withRouter } from 'react-router-dom';

class Foo extends React.Component {
  // ...
}

export default withRouter(Foo);

这是什么,我什么时候应该使用它？

我有一个pandas数据帧如下:

Symbol  Date
A       02/20/2015
A       01/15/2016
A       08/21/2015

我想按它排序Date,但列只是一个object.

我试图使列成为日期对象,但我遇到了一个问题,即该格式不是所需的格式.所需格式2015-02-20,等

所以现在我想弄清楚如何将'美国'日期转换为ISO标准,以便我可以将它们作为日期对象,以便我可以按它们排序.

我如何将这些美国日期转换为ISO标准,还是我在熊猫中缺少一种更直接的方法？

完成后:set wrap,Vim包裹比窗口更长的行.

但是,是否可以让Vim仅在空格上换行到新行,而不是在单词的中途？

在问题和答案中,用户经常发布DataFrame他们的问题/答案适用的示例:

In []: x
Out[]: 
   bar  foo
0    4    1
1    5    2
2    6    3

能够将它DataFrame放入我的Python解释器中是非常有用的,这样我就可以开始调试问题,或者测试答案.

我怎样才能做到这一点？

对于这个问题,这是一个相当类似的问题,但有一个关键的区别:我选择的数据不是通过索引而是通过某些标准来改变.

如果我应用的条件返回单行,我希望能够以一种简单的方式设置该行中某列的值,但我的第一次尝试不起作用:

>>> d = pd.DataFrame({'year':[2008,2008,2008,2008,2009,2009,2009,2009], 
...                   'flavour':['strawberry','strawberry','banana','banana',
...                   'strawberry','strawberry','banana','banana'],
...                   'day':['sat','sun','sat','sun','sat','sun','sat','sun'],
...                   'sales':[10,12,22,23,11,13,23,24]})

>>> d
   day     flavour  sales  year
0  sat  strawberry     10  2008
1  sun  strawberry     12  2008
2  sat      banana     22  2008
3  sun      banana     23  2008
4  sat  strawberry     11  2009
5  sun  strawberry     13  2009
6  sat      banana     23  2009
7  sun      banana     24  2009

>>> d[d.sales==24]
   day flavour  sales  year
7  sun  banana     24  2009

>>> d[d.sales==24].sales = 100
>>> d
   day …