我试图知道事件发生的频率,并且通过将布尔值设置为"TRUE"并且非出现将其设置为"FALSE"来记录我的数据库中此事件的出现.
但是,当我尝试使用函数avg()选择值时,它返回我的错误:错误:函数avg(布尔值)不存在
如何衡量事件频率并在某个时间保持良好的性能？
谢谢.
若昂
我想从几个不同的元素创建一个元组,其中一个是列表,但我希望在创建元组时将此列表转换为单个元素.
a = range(0,10)
b = 'a'
c = 3
tuple_ex = (a,b,c)
tuple_ex中存储的值为:([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],'a',3)
我希望存储在tuple_ex中的值是:(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,'a',3)
有一种简单的方法可以做到这一点,还是我需要编码？
是否有一个内置(或只是优化)的python功能,可以在两个单独的变量中同时获得分区和余数？
例:
a, b = 10 divided by 4
期望的结果:
a = 2
b = 2
我需要这个是一个优化的解决方案.
表现结果:
第一段代码:
for i in range(10000000):
a, b = divmod(i, 5)
took 3.99 seconds to run
第二段代码:
for i in range(10000000):
a = i // 5
b = i % 5
took 2.56 seconds to run
备注:
阅读@casevh答案以获得更详细的解释.
tldr:如果数字很大,divmod()效果会更好.
我使用以下代码将 ohlc（开盘价、最高价、最低价、收盘价）价格分组为每月总计。
df = df.groupby(pd.Grouper(freq='M',level=0,label='left')).agg(ohlc_dict)
该代码可以完美地聚合几分钟、几天和几周的时间。但是，当我聚合几个月时，它会返回上个月最后一天的日期时间值（而不是实际月份的第一天）。例如：
datetime
2004-05-31 20:59:00
正在聚合为：
datetime
2004-04-30
如果我使用label='right'它就会返回我2005-05-31，这条语句所需的值是2005-05-01。为什么会发生这种情况？实现预期效果的最佳方法是什么？
谢谢