小编doz*_*tin的帖子

在 Pycharm 中调试代码时，有没有办法在继续之前保存当前状态？这样，如果下游存在错误，我就不必重新处理已调试的所有内容。

谢谢

让我们有一个小的数据框： df = pd.DataFrame({'CID': [1,2,3,4,12345, 6]})

当我搜索会员资格时，根据我要搜索in df.CID还是in 的速度差异很大df['CID']。

In[25]:%timeit 12345 in df.CID
Out[25]:89.8 µs ± 254 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In[26]:%timeit 12345 in df['CID']
Out[26]:42.3 µs ± 334 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In[27]:type( df.CID)
Out[27]: pandas.core.series.Series

In[28]:type( df['CID'])
Out[28]: pandas.core.series.Series

这是为什么？

我已经坚持了一段时间，似乎没有任何帮助。

我正在读很多原始数据。由于变量由于各种原因（我不在乎）而使用字母，因此某些变量作为对象进入对象。

因此，我想通过运行一个相当大的列子集，pandas.to_numeric(___ ,error='coerce')以强制将它们强制转换为int或float（再次，我不太在乎哪一个，只是它们是数字。

我可以很容易地逐列进行此操作：

df['col_name'] = pd.to_numeric(df['col_name'], errors='coerce') 

但是，我有60列要转换为..所以我认为这样可以工作：

numeric = ['lots', 'a', 'columns']
for item in numeric:
    df_[item] = pd.to_numeric(df[item], errors='coerce')

我得到的错误是：

Traceback (most recent call last):

File "/Users/____/anaconda/lib/python2.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2885, in run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)

File "<ipython-input-53-43b873fbd712>", line 2, in <module>
df_detail[item] = pd.to_numeric(dfl[item], errors='coerce')

File "/Users/____/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/tools/util.py", line 101, in to_numeric
raise TypeError('arg must be a list, tuple, 1-d array, or Series')

TypeError: arg must be a list, tuple, 1-d array, or Series

我尝试了许多版本。这与列表或浏览列表有关。当for循环简单地要求df(item).describe() …

所以我正在尝试为服务建立一个数据仓库,其中每个客户都有自己的数据库和唯一的模式.我如何设置仓库,以便每个客户自动设置自己的语义层/关系模型(因为我们(集中)不知道每个数据库中的内容)这样每个客户都可以轻松地报告他们的数据？我们可以遵循任何自动流程吗？我错过了什么吗？