例如,我使用2列(id和URL)将excel文件读入DataFrame.输入文件中的URL类似于文本(没有超链接):
input_f = pd.read_excel("input.xlsx")
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观察这个DataFrame中的内容 - 一切都已成功读取,所有URL都可以input_f.之后我不想保存这个文件to_excel
input_f.to_excel("output.xlsx", index=False)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我收到了警告
Path\worksheet.py:836:UserWarning:忽略URL "http:// here long URL",链接或位置/锚点> 255个字符,因为它超过了Excel对URL的强制限制(url)
在output.xlsx中,长URL的单元格为空,URL成为超链接.
如何解决这个问题?
如何在jupyter笔记本中更改figsize for matshow()?
例如,此代码更改图形大小
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
d = pd.DataFrame({'one' : [1, 2, 3, 4, 5],
'two' : [4, 3, 2, 1, 5]})
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(d.one, d.two)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是下面的代码不起作用
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
d = pd.DataFrame({'one' : [1, 2, 3, 4, 5],
'two' : [4, 3, 2, 1, 5]})
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.matshow(d.corr())
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有一个自定义的Django登录页面.我想在用户名或密码字段为空时抛出异常.我怎样才能做到这一点?
我的view.py登录方法:
def user_login(request):
context = RequestContext(request)
if request.method == 'POST':
# Gather the username and password provided by the user.
# This information is obtained from the login form.
username = request.POST['username']
password = request.POST['password']
user = authenticate(username=username, password=password)
print("auth",str(authenticate(username=username, password=password)))
if user:
# Is the account active? It could have been disabled.
if user.is_active:
login(request, user)
return HttpResponseRedirect('/')
else:
return HttpResponse("xxx.")
else:
# Bad login details were provided. So we can't log the user in.
print ("Invalid login …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我将应用程序从python 2移植到python 3,遇到以下问题:random.randint根据使用的Python版本返回不同的结果。所以
import random
random.seed(1)
result = random.randint(1, 100)
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在Python 2.x上,结果将为14,在Python 3.x上:18
不幸的是,我需要在python3上具有相同的输出才能具有服务的向后兼容性。
现在我只有subprocess从Python 3.x 使用模块来执行Python 2.x代码的工作思路
result = subprocess.check_output(
'''python2 -c "import random; random.seed('%s'); print(random.randint(1, 100))"''' % seed,
shell=True
)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是这种方法大约慢一些。比执行仅仅1000次random.randint(1, 100)。
也许还有其他方法可以做到这一点?
我不想在实际数据上比较LRU,SLRU,LFU等缓存算法.
这就是为什么我需要一些方法来生成真实数据来比较缓存算法或从某些应用程序获取这些数据.
我正在尝试将asyncpg与AWS Lambda一起使用,并在尝试时遇到下一个错误 import asyncpg
Unable to import module 'handler': No module named asyncpg.protocol.protocol'
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我在这个答案中导入了python依赖项,无论是否有虚拟环境.
UPD.发现这个使用自定义编译的repo psycopg2适用于AWS Lambda,但是asyncpg没有找到关于编译Lambda友好asyncpg包的替代或指令.
为什么在Python中使用set()添加以设置具有不同字符编码(ASCII,Unicode)的第一个元素?例如
list1, list2 = [u'string' , 'string'], ['string', u'string']
set1, set2 = set(list1), set(list2)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当我打印set1和set2时,它们有不同的输出
print(set1)
(set([u'string'])
print(set2)
(set(['string']))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有一个由True和False值组成的列表,我找不到简单的方法来更改False列表中的所有True值,反之亦然.
例如,我有:
array = [True, False, False, True, True]
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我需要得到
array = [False, True, True, False, False]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) python ×7
pandas ×2
asyncpg ×1
aws-lambda ×1
caching ×1
cinnamon ×1
django ×1
excel ×1
linux-mint ×1
list ×1
login ×1
matplotlib ×1
set ×1
unicode ×1
validation ×1