我正在寻找一种从没有括号的元组打印元素的方法
继承我的元组:
mytuple = [(1.0,),(25.34,),(2.4,),(7.4,)]
我将其转换为列表,以便更轻松地使用
mylist == list(mytuple)
然后我做了以下
for item in mylist:
print item.strip()
但我得到以下错误
'tuple' object has no attribute 'strip'
这很奇怪,因为我以为我转换成了一个清单？
我希望看到的最终结果是什么样的
1.0,
25.34,
2.4,
7.4
要么
1.0, ,23.43, , 2.4, ,7.4
谢谢
我想简单地反转给定DataFrame的列顺序.
我的DataFrame:
data = {'year': [2010, 2011, 2012, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012],
'team': ['Bears', 'Bears', 'Bears', 'Packers', 'Packers', 'Lions', 'Lions', 'Lions'],
'wins': [11, 8, 10, 15, 11, 6, 10, 4],
'losses': [5, 8, 6, 1, 5, 10, 6, 12]}
football = pd.DataFrame(data, columns=['year', 'team', 'wins', 'losses'])
实际产量:
year team wins losses
0 2010 Bears 11 5
1 2011 Bears 8 8
2 2012 Bears 10 6
3 2011 Packers 15 1
4 2012 Packers 11 5
5 2010 Lions …我有一个看起来像这样的df:
df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['1','2'],['A','B']])
print df
1 2
A B A B
0 0.030626 0.494912 0.364742 0.320088
1 0.178368 0.857469 0.628677 0.705226
2 0.886296 0.833130 0.495135 0.246427
3 0.391352 0.128498 0.162211 0.011254
如何将列'1'和'2'重命名为'One'和'Two'？
我认为df.rename()会有所帮助,但事实并非如此.不知道怎么做？
您有一个多索引数据框:
tuples = [('YTA_Q3', 1), ('YTA_Q3', 2), ('YTA_Q3', 3), ('YTA_Q3', 4), ('YTA_Q3', 99), ('YTA_Q3', 96)]
# Index
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['Questions', 'Values'])
# Columns
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('YTA_Q3', '@')], names=['Questions', 'Values'])
# Data
data = [29.014949,5.0260590000000001,
6.6269119999999999,
1.3565260000000001,
41.632221999999999,
21.279499999999999]
df1 = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
如何将df索引的内部值转换为str？
我的尝试:
df1.index.astype(str)
返回TypeError
我想将一个浮点数舍入到下一个偶数.
脚步:
1)检查数字是奇数还是偶数
2)如果是奇数,则向上舍入到下一个偶数
我已准备好第1步,这是一个检查给定号码是否均匀的函数:
def is_even(num):
if int(float(num) * 10) % 2 == 0:
return "True"
else:
return "False"
但我正在努力迈出第2步......
有什么建议？
注意:所有花车都是正面的.
我一直在使用熊猫有一段时间了，我明白了什么loc和iloc做。但是直到今天，我都不知道这两件事是否代表某种意义？他们是某种缩写还是缩写？还是只是随机的？
我将其解释iloc为“基于索引的位置”，这很有意义，但loc对我来说有点问题，我将其解释为“位置”，但没有喊出“基于标签的位置”，为什么他们不能称之为“基于标签的位置” lloc？
如何将此字符串作为列表转换为正确的列表？
mylist = "['KYS_Q5Aa8', 'KYS_Q5Aa9']"
我厌倦了,但这不是我所期待的:
print mylist.split()
["['KYS_Q5Aa8',", "'KYS_Q5Aa9']"]
我喜欢这样:
['KYS_Q5Aa8','KYS_Q5Aa9']
谢谢
如何从值中获取密钥？
我的字典:
countries = {
"Normal UK project" : "1",
"UK Omnibus project" : "1-Omni",
"Nordic project" : ["11","12","13","14"],
"German project" : "21",
"French project" : "31"
}
我的半功能代码:
for k, v in countries.items():
if "1" in v:
print k
预期产量:
Normal UK project
实际产量:
French project
UK Omnibus project
German project
Normal UK project
我该如何修复我的代码？
我是PowerPoint VBA的新手,请耐心等待.
我想要:
到目前为止,我已经能够完成前3个任务,但我需要最后2个帮助.这是我的代码:
Sub test()
Dim slide As Object
Dim shape As Object
Dim shapeNames As Object
Dim chSeries As Series
i = 0
For Each slide In ActivePresentation.Slides
For Each shape In slide.Shapes
If shape.HasChart Then
i = i + 1
Debug.Print "found a chart on slide", i
End If
Next
Next
End Sub
我正在尝试根据多个条件从df中提取行,在选择任何行之前必须满足所有条件.
我的df
columns = ['is_net', 'is_pct', 'is_mean', 'is_wgted', 'is_sum']
index = ['a','b','c','d']
data = [['True','True','False','False', 'False'],
['True','True','True','False', 'False'],
['True','True','False','False', 'True'],
['True','True','False','True', 'False']]
df = pd.DataFrame(columns=columns, index=index, data=data)
df
is_net is_pct is_mean is_wgted is_sum
a True True False False False
b True True True False False
c True True False False True
d True True False True False
我的条件必须采用以下格式:
conditions = {'is_net': 'True',
'is_pct': 'True',
'is_mean': 'False',
'is_wgted': 'True',
'is_sum': 'False'}
预期产量:
is_net is_pct is_mean is_wgted is_sum
d True True False …