这是我正在使用的查询集:
模型:
class Category(models.Model):
categoryText = models.CharField(max_length=50)
parentCat = models.ForeignKey('self',null=True,blank=True)
我试图查询parentCat为空/未设置的所有条目.
queryset=Category.objects.all().filter(parent=null)
显然这不起作用 - 执行此查询的正确方法是什么？
如何正确排序这个结构？
struct Person
{
public string Name;
public int Age;
}
List<Person> People = new List<Person>();
// Add several hundred records
// sort by age
People.Sort(Person.Age);
我有一大堆数字:
n = [ 1.2,0,-0.5,0.3,0,-0.8]
我想创建一个numpy数组使用上面只保存数字的符号,结果应该是:
s = [1,0,-1,1,0,-1]
我可以用循环创建它:
s= np.zeros(n.shape[0])
for i in range (n.shape[0]):
if n[i]>0: s[i]=1
if n[i]<0: s[i]=-1
有没有办法使用列表理解与numpy数组,可以做同样的高性能？
我有一个清单：
lst = [ 1,2,3,4,5,6,7,8]
我想增加索引 4 以上的所有数字。
for i in range(4,len(lst)):
lst[i]+=2
由于此操作需要进行多次，因此我想以最有效的方式进行。我怎么能这么快。
我有一个数据框,其中的列包含数字列表:
idx codes new_column
0 [12,18,5]
1 [22,15]
2 [4]
3 [15,1]
如何向包含代码列的第一个列表条目的数据框添加新列:
idx codes new_column
0 [12,18,5] 12
1 [22,15] 22
2 [4] 4
3 [15,1] 15
I tried:
df['new_column']=df['codes'][0]
However, that didn't work.
我有一系列包含大熊猫数据帧的 hdf5 文件。一个典型的文件大约有 1000,000 行。我使用 complib='blosc',complevel=9 进行压缩。原始 hdf5 文件保存为 1 个平面文件。
然后，我尝试将数据帧逻辑分割为 30 个较小的数据帧，并将它们保存在具有 30 个不同键和相同压缩的同一个 hdf5 文件中。
令人震惊的问题是，具有 30 个较小数据帧的文件比平面文件大 40 倍。
平面 hdf5 文件保存如下：
dfx.to_hdf(file_name, key='opp',mode='a',complib='blosc',complevel=9, append=True)
分段的hdf5文件保存如下：
for i in range(30): dfx_small[i].to_hdf(file_name,key='d'+str(i), mode='a',complib='blosc',complevel=9
我做错了什么或者这个尺寸增加是预期的吗？
我比较了生成为 1) 平面数据帧与 2)30 块数据帧的所有 hdf5 文件 - 当数据帧保存为 30 个较小的数据帧时，最大的文件大小似乎增加了 8 倍到 10 倍，同时较小的文件大小增加了 100 倍到 1000 倍。然后我尝试在压缩和不压缩的情况下保存 30 个块的 hdf5 文件。看来，当多个具有唯一键的数据帧放置在同一个 hdf5 文件中时，压缩几乎不起作用。我尝试了所有压缩选项，结果相似。
保存具有多个数据集的 hdf5 文件时存在压缩错误。
我添加了问题#45286