小编ayh*_*han的帖子

例如,如果传递以下内容:

a = []

如何检查是否a为空？

我想弄清楚Python lambdas.lambda是现实生活中应该被遗忘的"有趣"语言项目之一吗？

我确信有一些可能需要它的边缘情况,但考虑到它的模糊性,它在未来版本中重新定义的可能性(我基于它的各种定义的假设)和降低的编码清晰度 - 应该是要避免吗？

这让我想起C类型的溢出(缓冲区溢出) - 指向顶部变量并重载以设置其他字段值.感觉就像是一种技术表演,但维护编码器的噩梦.

我的数据框看起来像这样:

import pandas
import numpy as np
df = DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = list('abcd'))
df
      a         b         c         d
0  0.418762  0.042369  0.869203  0.972314
1  0.991058  0.510228  0.594784  0.534366
2  0.407472  0.259811  0.396664  0.894202
3  0.726168  0.139531  0.324932  0.906575

除了以外我怎么能得到所有列column b？

我在本地计算机上有一个文本文件,它由在cron中运行的每日Python脚本生成.

我想添加一些代码,以便通过SSH将该文件安全地发送到我的服务器.

今天最后一个新手大熊猫问题:如何为单个系列生成一个表？

例如:

my_series = pandas.Series([1,2,2,3,3,3])
pandas.magical_frequency_function( my_series )

>> {
     1 : 1,
     2 : 2, 
     3 : 3
   }

很多谷歌搜索让我进入了Series.describe()和pandas.crosstabs,但这些都不是我需要的:一个变量,按类别计算.哦,如果它适用于不同的数据类型会很好:字符串,整数等.

我试过用random.randint(0, 100),但有些数字是一样的.是否有方法/模块来创建列表唯一的随机数？

def getScores():
    # open files to read and write
    f1 = open("page.txt", "r");
    p1 = open("pgRes.txt", "a");

    gScores = [];
    bScores = [];
    yScores = [];

    # run 50 tests of 40 random queries to implement "bootstrapping" method 
    for i in range(50):
        # get 40 random queries from the 50
        lines = random.sample(f1.readlines(), 40);

我有一个像这样的简单模型:

class Order(models.Model):
    created = model.DateTimeField(auto_now_add=True)
    total = models.IntegerField() # monetary value

我想逐个输出:

• 一个月有多少销售额(COUNT)
• 合并值(SUM)

我不确定攻击它的最佳方法是什么.我已经看到了一些相当可怕的额外选择查询,但我简单的想法告诉我,我可能会更好的只是迭代数字,从任意的开始年/月开始计算直到我到达当前月份,抛弃简单查询过滤该月份.更多数据库工作 - 减少开发人员的压

什么对你最有意义？有没有一种很好的方法可以撤回快速的数据表？或者我的脏方法可能是最好的主意？

我正在使用Django 1.3.不确定他们最近是否添加了更好的方式GROUP_BY.

有没有办法在pandas DataFrame对象中选择除一列之外的所有列？我已经看到了删除列的方法,但我不想这样做.

我有一组数据框,其中一列包含一个分类变量.我想将它转换为几个虚拟变量,在这种情况下我通常会使用get_dummies.

会发生什么是get_dummies查看每个数据帧中可用的数据以找出有多少类别,从而创建适当数量的虚拟变量.但是,在我现在正在工作的问题中,我实际上事先知道可能的类别是什么.但是,当单独查看每个数据框时,并非所有类别都必须出现.

我的问题是:有没有办法传递get_dummies(或等效函数)类别的名称,这样,对于没有出现在给定数据框中的类别,它只是创建一个0的列？

会有这样的东西:

categories = ['a', 'b', 'c']

   cat
1   a
2   b
3   a

成为这个:

  cat_a  cat_b  cat_c
1   1      0      0
2   0      1      0
3   1      0      0

Python库pandas可以读取Excel电子表格并将它们转换为pandas.DataFramewith pandas.read_excel(file)命令.在引擎盖下,它使用不支持 ods文件的xlrd库.

是否有相当于pandas.read_excelods文件？如果没有,我如何为Open Document Formatted电子表格(ods文件)做同样的事情？LibreOffice和OpenOffice使用ODF.