小编sku*_*z00的帖子

我的项目看起来像这样:

running-pycharm-project-at-cmd
 - main.py
 - c
    - run_project.py
    - z
       - __init__.py
       - the_module.py
       - y
          - __init__.py
          - template.md
          - the_module_module.py
          - the_support_function.py

.py文件的内容如下所示:

main.py

from c.run_project import run

print('running main.py...')
run()

C/run_project.py

from c.z.the_module import the_module_function, the_module_write_function

def run():
    print('Running run_project.py!')
    the_module_function()
    # write a file:
    the_module_write_function(read_file='./z/y/template.md', write_file='../README.md')

if __name__ == '__main__':
    run()

C/Z/the_module.py

from c.z.y.the_module_module import the_module_module_function

def the_module_function():
    print('the_module_function is running!')
    the_module_module_function()
    pass

def the_module_write_function(read_file, write_file):
    with open(read_file, 'r') as fid:
        with open(write_file, 'w') as fid_out: …

我正在使用Python.NET加载一个C#程序集来从Python调用C#代码.这非常干净,但我遇到一个问题,调用一个如下所示的方法:

Our.Namespace.Proj.MyRepo中的方法:

OutputObject GetData(string user, int anID, int? anOptionalID= null)

我可以为存在可选的第三个参数的情况调用该方法,但是无法确定要为第三个参数传递什么以匹配null情况.

import clr
clr.AddReference("Our.Namespace.Proj")
import System
from Our.Namespace.Proj import MyRepo

_repo = MyRepo()

_repo.GetData('me', System.Int32(1), System.Int32(2))  # works!

_repo.GetData('me', System.Int32(1))  # fails! TypeError: No method matches given arguments

_repo.GetData('me', System.Int32(1), None)  # fails! TypeError: No method matches given arguments

iPython Notebook表明最后一个参数应该是类型:

System.Nullable`1[System.Int32]

只是不确定如何创建一个与Null案例匹配的对象.

有关如何创建C#认可的Null对象的任何建议？我假设传递原生Python没有用,但事实并非如此.

我正在寻找使 Pandas DataFrame 列保持一致的优雅的 Pythonic 方式。意义：

1. 确保主列表中的所有列都存在，如果没有，则添加一个空的占位符列。
2. 确保列与主列表的顺序相同。

我有以下示例有效，但是是否有内置的 Pandas 方法可以实现相同的目标？

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data=[{'a':1,'b':32, 'c':32}])
print df1

   美国广播公司
0 1 32 32

column_master_list = ['b', 'c', 'e', 'd', 'a']
def get_dataframe_with_consistent_header(df, headers):
    for col in headers:
        if col not in df.columns:
            df[col] = pd.np.NaN
    return df[headers]

print get_dataframe_with_consistent_header(df1, column_master_list)

   西达
0 32 32 NaN NaN 1