这是一个简短的问题.在某些时候,我的线程明白它应该自杀.最好的方法是什么:
那么,为什么在第一种情况下我们需要使用currentThread？是Thread不是指当前的线程？
我看到了一个代码示例,其中hash函数应用于元组.结果它返回一个负整数.我想知道这个功能是做什么的.谷歌没有帮助.我找到了一个页面,解释了如何计算哈希,但它没有解释为什么我们需要这个函数.
我有以下数据框:
df = pandas.DataFrame([{'c1':3,'c2':10},{'c1':2, 'c2':30},{'c1':1,'c2':20},{'c1':2,'c2':15},{'c1':2,'c2':100}])
或者,以人类可读的形式:
c1 c2
0 3 10
1 2 30
2 1 20
3 2 15
4 2 100
以下排序命令按预期工作:
df.sort(['c1','c2'], ascending=False)
输出:
c1 c2
0 3 10
4 2 100
1 2 30
3 2 15
2 1 20
但是以下命令:
df.sort(['c1','c2'], ascending=[False,True])
结果是
c1 c2
2 1 20
3 2 15
1 2 30
4 2 100
0 3 10
这不是我所期望的.我希望第一列中的值从最大到最小排序,如果第一列中有相同的值,则按第二列中的升序值排序.
有人知道它为什么不能按预期工作吗？
添加
这是复制粘贴:
>>> df.sort(['c1','c2'], ascending=[False,True])
c1 c2
2 1 20
3 2 15 …我需要使用存储在文件中的数据创建数据框.为此,我想使用read_csv方法.但是,分隔符不是很规则.有些列由tabs(\t)分隔,其他列由空格分隔.此外,一些列可以通过2或3个或更多个空格分隔,或者甚至通过空格和标签的组合(例如3个空格,两个标签然后1个空格).
有没有办法告诉大熊猫正确对待这些文件？
顺便说一下,如果我使用Python,我就没有这个问题.我用:
for line in file(file_name):
fld = line.split()
它完美无缺.它不关心字段之间是否有2或3个空格.即使空格和制表符的组合也不会造成任何问题.大熊猫可以这样做吗？
X是一个2D数组.我想要一个Y与数组具有相同值的新变量X.而且,对Y的任何进一步操作都不应该影响X的值.
在我看来这么自然使用y = x.但它不适用于数组.如果我这样做然后改变y,x也会改变.我发现问题可以像这样解决:y = x[:]
但它不适用于2D阵列.例如:
x = [[1,2],[3,4]]
y = x[:]
y[0][0]= 1000
print x
回报[ [1000, 2], [3, 4] ].它还如果我更换于事无补y=x[:]的y = x[:][:].
有人知道什么是正确而简单的方法吗？
这是一个IPython笔记本的例子,除了输入和输出单元,我们还有一个纯文本.我如何在我的IPython笔记本中做同样的事情？此刻我有inly In和Out细胞.
我在网上找到的答案是使用request.args.get.但是,我无法管理它.我有以下简单示例:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/hello")
def hello():
print request.args['x']
return "Hello World!"
if __name__ == "__main__":
app.run()
我进入127.0.0.1:5000/hello?x=2浏览器,结果得到:
Internal Server Error
The server encountered an internal error and was unable to complete your request. Either the server is overloaded or there is an error in the application.
我究竟做错了什么？
我有一个数据框,我想知道给定列有多少次具有最频繁的值.
我试着用以下方式做到这一点:
items_counts = df['item'].value_counts()
max_item = items_counts.max()
结果我得到:
ValueError: cannot convert float NaN to integer
据我所知,在第一行我得到的系列中,列的值被用作键,这些值的频率被用作值.所以,我只需要找到该系列中最大的值,并且由于某种原因,它不起作用.有谁知道如何解决这个问题？
我scipy.optimize用来最小化12个参数的函数.
我刚刚开始优化并仍在等待结果.
有没有办法强制scipy.optimize显示其进度(比如已经完成了多少,目前最好的点是什么)？