小编lxd*_*ler的帖子

以下面的例子为例:

>>> df1 = pd.DataFrame({"x":[1, 2, 3, 4, 5], 
                        "y":[3, 4, 5, 6, 7]}, 
                      index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

>>> df2 = pd.DataFrame({"y":[1, 3, 5, 7, 9], 
                        "z":[9, 8, 7, 6, 5]}, 
                      index=['b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

>>> pd.concat([df1, df2], join='inner')

输出是:

   y
a  3
b  4
c  5
d  6
e  7
b  1
c  3
d  5
e  7
f  9

由于axis=0是列,我认为concat()只考虑在两个数据帧中找到的列.但是,实际输出会考虑在两个数据帧中找到的行.

axis参数的确切含义是什么？

很难找到有关{:}在线的信息我在下面看到了一些代码:

def dateformat(date):
    day, month, year=date.split('/')
    return "{:4d}{:02d}{:02d}".format(int(year),int(month),int(day))

我有点知道它正在0以格式填充领先,但我不知道做什么'02'和'd'在{:02d}做什么？

例如，我有一个列表：

L=[-13, -24, -21, -3, -23, -15, -14, -27, -13, -12]

1. 如果在%timeit -n 10 myList = [item for item in L if item < 15] 输出中键入10 loops, best of 3: 1.25 µs per loop

2. 如果我输入myGen = (item for item in L if item < 15) 输出是1000000 loops, best of 3: 561 ns per loop

在情况2中，我不明白为什么生成器需要1000000个循环而不是10个循环？“ 3中最佳”是什么意思？我如何算出每个公共区域所需的总秒数，例如案例1的10 * 1.25 = 12.5 us？