小编use*_*329的帖子

我有一个充满日期的数据框,我想选择月份== 12和日期== 25的所有日期,并添加用xmas1 替换列中的零.

无论如何要做到这一点？我的代码的第二行错误了.

df = DataFrame({'date':[datetime(2013,1,1).date() + timedelta(days=i) for i in range(0,365*2)], 'xmas':np.zeros(365*2)})

df[df['date'].month==12 and df['date'].day==25] = 1

我有一个熊猫数据帧df.我将它分为3列,并计算结果.当我这样做时,我会丢失一些信息,特别是name列.此列与desk_id列以1:1映射.无论如何都要在我的最终数据框中包含两者吗？

这是数据帧:

   shift_id    shift_start_time      shift_end_time        name                   end_time       desk_id  shift_hour
0  37423064 2014-01-17 08:00:00 2014-01-17 12:00:00  Adam Scott 2014-01-17 10:16:41.040000  15557987           2
1  37423064 2014-01-17 08:00:00 2014-01-17 12:00:00  Adam Scott 2014-01-17 10:16:41.096000  15557987           2
2  37423064 2014-01-17 08:00:00 2014-01-17 12:00:00  Adam Scott 2014-01-17 10:52:17.402000  15557987           2
3  37423064 2014-01-17 08:00:00 2014-01-17 12:00:00  Adam Scott 2014-01-17 11:06:59.083000  15557987           3
4  37423064 2014-01-17 08:00:00 2014-01-17 12:00:00  Adam Scott 2014-01-17 08:27:57.998000  15557987           0

我这样分组:

grouped = df.groupby(['desk_id', 'shift_id', …

我想按日期分组,并id使用sqlalchemy 计算结果的数量.

不幸的是,我的包含日期信息的列created_datetime是一个日期时间,我想使用类似的SQL函数

group by date(created_datetime)

为了按日期分组.

这是我到目前为止所拥有的......

conn = engine.connect()

s = my_db.my_table.alias()

q = select([s.c.id]).\
    group_by(s.c.created_datetime).\
    count()

result = conn.execute(q)

for i in result:
    print(i)

conn.close()

我有一个 pandas 数据框df。像这样创建：

a = np.array([0,0,0,1,1,1,2,2,2]).T

bcd = np.array([np.arange(1,10)]*3).T

df = pd.DataFrame(bcd, columns=["b","c","d"])

df["a"] = a

看起来像这样：

     b   c   d   a
0    1   1   1   0
1    2   2   2   0
2    3   3   3   0
3    4   4   4   1
4    5   5   5   1
5    6   6   6   1
6    7   7   7   2
7    8   8   8   2
8    9   9   9   2

我想在 column 中的每个分组之后插入 3 行'a'。具体来说，我想在列中进行一些自动增量'b'，并将None对象放在其他地方：类似：

     b …

我正在使用请求包来访问API（greenhouse.io）。该API是分页的，因此我需要遍历页面以获取所需的所有数据。使用类似：

results = []
for i in range(1,326+1):
    response = requests.get(url, 
                            auth=(username, password), 
                            params={'page':i,'per_page':100})
    if response.status_code == 200:
        results += response.json()

我知道通过点击headers属性有326页：

In [8]:
response.headers['link']
Out[8]:
'<https://harvest.greenhouse.io/v1/applications?page=3&per_page=100>; rel="next",<https://harvest.greenhouse.io/v1/applications?page=1&per_page=100>; rel="prev",<https://harvest.greenhouse.io/v1/applications?page=326&per_page=100>; rel="last"'

有什么方法可以自动提取此数字？使用请求包？还是我需要使用正则表达式或其他东西？

另外，我是否应该以某种方式使用while循环来获取所有这些数据？什么是最好的方法？有什么想法吗？

我有两个向量.我想要一个"交叉乘积"-esque函数,它将从第一个向量中获取每个值,并将其提升到第二个向量中每个值的指数,返回一个矩阵.有没有内置于numpy的东西呢？它可以通过循环完成,但我正在寻找一些有效的东西.

例如:

>>> cross_exp([1,2], [3,4]) 
[[1, 1],[8, 16]]

np.array([1,2,3])

我有阵容.我想把它变成一个numpy数组,每个1:1排列的元组.像这样:

np.array([
    [(1,1),(1,2),(1,3)],
    [(2,1),(2,2),(2,3)],
    [(3,1),(3,2),(3,3)],
])

有关如何有效地做到这一点的任何想法？我需要做几百万次这个操作.

我有一个数据库,列中列出了一堆ip地址.我想在每次发生ip地址时计算.但是我希望删除ip地址中最后一个句点后的所有数字,并按结果分组.所以对于像这样的IP地址192.178.168.2,我想分组192.178.168.同样,192.178.168.234将按分组192.178.168.

我该如何进行这种类型的字符串操作？

select count(*)
from tbl t
group by t.ip_address
order by count(*) desc
limit 10
;