小编cs9*_*s95的帖子

我需要以x下面的方式计算(遗留代码):

x = numpy.where(b == 0, a, 1/b) 

我认为它在python-2.x中工作(因为它在python-2.7代码中),但它在python-3.x中不起作用(if b = 0它返回错误).

如何在python-3.x中使其工作？

编辑:错误消息(Python 3.6.3):

ZeroDivisionError: division by zero

def loop():
    for i in range (0,9):
        pass
        if i == 3:
            i = i +3

        print(i)

loop()

当前输出:

0
1
2
6
4
5
6
7
8

期待输出:

0
1
2
6
7
8
9

这是否必须对Python中创建堆栈帧的方式做些什么？为什么即使我们增加i,迭代次数也不会减少？

如何设置 5 分钟窗口大小以通过滚动平均值重新采样数据？我尝试了不同的方法，但总是收到有关 DateTimeIndex 的错误，即使我的数据的 Index 为 DateTimeIndex..

有谁知道正确的方法吗？？

数据

                index   Speed   rolling_meanVal
DateTime            
1/1/2011 0:04   2165    0.057579    NaN
1/1/2011 0:07   3438    0.044646    NaN
1/1/2011 0:10   4713    0.043154    NaN
1/1/2011 0:13   6054    0.014403    NaN
1/1/2011 0:16   7385    0.038972    0.039751
1/1/2011 0:19   8734    0.019927    0.036447
1/1/2011 0:21   10045   0.039548    0.03689
1/1/2011 0:24   11374   0.089709    0.043492
1/1/2011 0:27   12661   0.102816    0.050084
1/1/2011 0:30   13960   0.119699    0.057045
1/1/2011 0:33   15261   0.095108    0.060505
1/1/2011 0:36   16579   0.051854    0.059784
1/1/2011 0:40   17848   0.035654    0.057928
1/1/2011 …

在python3中:

>>> abs(-5) == 5

和

>>> abs(5) == 5

但

>> abs(5+0j) == 5.0

给定以下数组:

fields1 = [ 'A1', 'B1', 'C1']
fields2 = [ 'A2', 'B2', 'C2']
array = [fields1, fields2, ...., fieldsN]

我需要以编程方式将数据重新组织到以下对象中:

the_fields = {
       'column1' : ['A1', 'A2'],
       'column2' : ['B1', 'B2'],
       'column3' : ['C1', 'C2']}

怎么能实现这一目标？

我有 2 列 - _a，_b。

import numpy as np 
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'_a':[1,1,1,2,2,3,3],'_b':[3,4,5,3,3,3,9], 'a_b_3':[3,3,3,1,1,2,2]})
df

    _a  _b  a_b_3   
0   1   3   3
1   1   4   3
2   1   5   3
3   2   3   1
4   2   3   1
5   3   3   2
6   3   9   2

我需要使用 pandas 的 groupby 创建列 a_b_3 （来自列“_b”的唯一计数）。先感谢您。

我有一个 JSON 文件，其中包含超过 46k 条英语和其他语言的推文，我想将其保存为 csv 文件。以下是 json 文件的一部分。

    [{"user_id": 938118866135343104, "date_time": "03/20/2018 18:38:35", "tweet_content": "RT @PTISPOfficial: \xd9\xbe\xd8\xa7\xda\xa9\xd8\xb3\xd8\xaa\xd8\xa7\xd9\x86 \xd8\xaa\xd8\xad\xd8\xb1\xdb\x8c\xda\xa9 \xd8\xa7\xd9\x86\xd8\xb5\xd8\xa7\xd9\x81 \xda\xa9\xdb\x92 \xd9\x88\xd8\xa7\xd8\xa6\xd8\xb3 \xda\x86\xdb\x8c\xd8\xa6\xd8\xb1\xd9\x85\xdb\x8c\xd9\x86 \xd8\xb4\xd8\xa7\xdb\x81 \xd9\x85\xd8\xad\xd9\x85\xd9\x88\xd8\xaf \xd9\x82\xd8\xb1\xdb\x8c\xd8\xb4\xdb\x8c  \xd8\xa8\xd8\xba\xdb\x8c\xd8\xb1 \xda\xa9\xd8\xb3\xdb\x8c \xd9\xbe\xd8\xb1\xd9\x88\xd9\xb9\xd9\x88\xda\xa9\xd9\x88\xd9\x84 \xda\xa9\xdb\x92 \xd9\xbe\xd8\xa7\xda\xa9\xd8\xb3\xd8\xaa\xd8\xa7\xd9\x86 \xd8\xb3\xd9\xbe\xd8\xb1 \xd9\x84\xdb\x8c\xda\xaf \xda\xa9\xd8\xa7 \xd9\x85\xdb\x8c\xda\x86 \xd8\xaf\xdb\x8c\xda\xa9\xda\xbe\xd9\x86\xdb\x92 \xda\xa9\xdb\x92 \xd9\x84\xd8\xa6\xdb\x92 \xd8\xa7\xd8\xb3\xd9\xb9\xdb\x8c\xda\x88\xdb\x8c\xd9\x85 \xd9\x85\xe2\x80\xa6", "tweet_id": 976166125502427136}\n{"user_id": 959235642, "date_time": "03/20/2018 18:38:35", "tweet_content": "At last, Pakistan Have Witnessed The Most Thrilling Match Of Cricket In Pakistan, The Home. \\n\\n#PZvQG \\n#ABC", "tweet_id": 976166125535973378}\n{"user_id": 395163528, "date_time": "03/20/2018 18:38:35", "tweet_content": "RT @thePSLt20: SIX! 19.4 Liam Dawson to Anwar …

我有一个字符串格式的列表列表:

arg = '[[ABC, DEF], 10.10.10.10, 12345]'

我喜欢将它转换为字符串对象列表: ['[ABC, DEF]', '10.10.10.10', '12345']

我尝试使用ast.literal_eval(arg)和转换为列表类型的python对象,json.loads(arg)但这两种方法都会抛出错误,因为我的"arg"由无法计算的字符串组成.

有没有更简单的方法来实现这一目标？

我有此数据框，并希望添加另一列累加直到不等于星形符号*，然后在星形符号再次出现时从1重新开始。

    Star
0   *
1   *
2   *
3   *
4   s
5   s
6   *
7   *

预期输出：

    Star  Number
0   *     1
1   *     2
2   *     3
3   *     4
4   s     NaN
5   s     NaN
6   *     1
7   *     2

我有一个示例数据框文本列，其中包含包含单词 'eng' 和单词 'engine' 的字符串。

ID  Text
1   eng is here
2   engine needs washing
3   eng is overheating 

我想用“引擎”这个词代替“eng”这个词。我使用下面的代码：

df['Text'] = df['Text'].str.replace('eng', 'engine')

但这弄乱了我第二行的文字。第二行变成

ID  Text
2   engineine needs washing

有没有办法做这个词替换，以便它只在整个词说“eng”时才替换？