我正在尝试制作一个脚本，其中输入是一个带有随机数的数组。我尝试删除数组中的最低数字，这没有问题。但是，如果该数字在数组中多次出现，我如何确保只有该数字第一次出现才被删除？
假设我们有以下数组：
a = np.array([2,6,2,1,6,1,9])
这里最低的数字是 1，但由于它出现了两次，我只想删除第一次出现，因此我得到以下数组：
a = np.array([2,6,2,6,1,9])
我正在尝试对以下形式的字符串进行日期时间格式编码：“06JAN2018”或“31DEC2017”。
我认为这是 format = '%d[xxxx]%Y' 但我不知道如何对其月份部分进行编码。
是否有可能的每种编码类型的列表？
我有一个并排放置的数据列表.如何汇总和映射其值:
我的列表:
country = ['Australia', 'Australia', 'UAE', 'Australia', 'Israel', 'Ghana', 'Ghana']
views = [1, 2, 4, 5, 77, 5, 2]
虽然我已经能够将它们并排映射...像这样:
"Australia: 1",
"Australia: 2",
"UAE: 4",
"Australia: 5",
"Israel: 77",
"Ghana: 5",
"Ghana: "2"
我尝试了什么:
result = dict(zip(country, views))
{'Australia': 5, 'UAE': 4, 'Israel': 77, 'Ghana': 2}
我想得到双方的总结和总结......像这样:
"data": {
"countries": [
"Australia: 8",
"UAE: 4",
"Israel: 77",
"Ghana: 7"]}
我正在尝试在 Python 类中创建一个名为“tilt”的方法，该方法使用 Pandas 将 DataFrame 颠倒过来。但每当我在此类创建的实例上使用此“倾斜”方法时，我都会收到此错误“该对象没有属性“iloc””。
import numpy as np
import pandas as pd
class Board():
def __init__(self):
pass
def arrange(self):
board=pd.DataFrame(np.arange(1,65).reshape(8,8),index=[1,2,3,4,5,6,7,8],columns=[1,2,3,4,5,6,7,8])
self = board.copy()
self.loc[1]=['BP1','BP2','BP3','BP4','BP5','BP6','BP7','BP8']
self.loc[2]=['blR','blK','blB','bQ','bK','brB','brK','brR']
self.loc[7]=['wlR','wlK','wlB','wK','wQ','wrB','wrK','wrR']
self.loc[8]=['WP1','WP2','WP3','WP4','WP5','WP6','WP7','WP8']
print(self)
def tilt(self):
self.iloc[::-1]
print(self)
我觉得我对异步 IO 的理解存在差距：在较大的协程范围内将小函数包装到协程中是否有好处？ 正确地发出事件循环信号有好处吗？这种好处的程度是否取决于包装的函数是 IO 还是 CPU 密集型？
示例：我有一个协程，download()其中：
aiohttp。bz2.compress()- 这本身不是可等待的aioboto3因此，第 1 部分和第 3 部分使用这些库中的预定义协程；默认情况下，第 2 部分没有。
简化的例子：
import bz2
import io
import aiohttp
import aioboto3
async def download(endpoint, bucket_name, key):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.request("GET", endpoint, raise_for_status=True) as resp:
raw = await resp.read() # payload (bytes)
# Yikes - isn't it bad to throw a …我有一个如下表（此处为示例）：
CREATE TABLE topics (
name varchar(64),
url varchar(253),
statistic integer,
pubdate timestamp
);
INSERT INTO topics VALUES
('a', 'b', 100, TIMESTAMP '2011-05-16 15:36:38'),
('a', 'c', 110, TIMESTAMP '2014-04-01 00:00:00'),
('a', 'd', 120, TIMESTAMP '2014-04-01 00:00:00'),
('a', 'e', 90, TIMESTAMP '2011-05-16 15:36:38'),
('a', 'f', 80, TIMESTAMP '2014-04-01 00:00:00'),
('a', 'g', 70, TIMESTAMP '2011-05-16 15:36:38'),
('a', 'h', 150, TIMESTAMP '2014-04-01 00:00:00'),
('a', 'i', 50, TIMESTAMP '2011-05-16 15:36:38'),
('b', 'j', 10, TIMESTAMP '2014-04-01 00:00:00'),
('b', 'k', 11, TIMESTAMP '2011-05-16 15:36:38'), …我试图从一个现有的列中生成一个随机的分类变量列，以创建一些综合数据。例如，如果我的列具有3个值0,1,2，其中0出现在50％的时间中，而1和2出现在30％和20％的时间中，则我希望新的随机列也具有相似（但不相同）的比例
关于交叉验证，有一个类似的问题已经使用R解决了。https://stats.stackexchange.com/questions/14158/how-to-generate-random-categorical-data。但是我想要一个Python解决方案
假设我的SQL数据库中有三列
ID | NAME | PHONE
-----------------
1 | JEFF | 467
2 | JEFF | 489
3 | JOHN | 234
4 | JACK | 323
5 | JEFF | 378
我想编写一个SQL查询,删除删除每个双NAME列的所有列.这意味着在运行SQL查询后,表应如下所示:
ID | NAME | PHONE
-----------------
1 | JEFF | 467
2 | JOHN | 234
3 | JACK | 323
非常感谢你提前!
非常感谢,我现在把它改成了这个
delete from product_list y
where exists (select 1 from product_list y2 where y.model = y2.model and y2.linkid < y.linkid);
但我总是得到这个错误:
#1064 - …是否可以将 DataFrame 传递给apply这样的函数？
df2 = df1.apply(func,axis=1,args=df2)
def func(df1,df2):
# do stuff in df2 for each row of df1
return df2
两个 DataFrame 的长度不同。
我正在尝试将Johnson SU分布拟合到一组经验丰富的标准普尔 500 指数回报中。我的理解（免责声明：不是数学专家）是这个分布包含了第三和第四时刻（偏斜和峰度）。除了loc（均值）和scale（标准差）johnsonsu之外，a还有两个额外的参数，和b。但是这些参数的顺序和规格令人困惑。
这就是我的困惑源于：如果我将回报纳入 SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY)，我会得到以下经验统计数据：
from pandas_datareader.data import DataReader as dr
r = dr('SPY', 'google', start='2000')['Close'].pct_change().dropna()
mean, var, std, skew, kurt = r.mean(), r.var(0), r.std(0), r.skew(), r.kurt() # ddof = 0
# mean: 0.00027732907268771364
# var: 0.00014416720067485022
# std: 0.012006964673673785
现在，如果我对这个经验数据拟合正态分布，.fit应该返回loc和scale参数。（正态分布所需的一切。）检查：
import scipy.stats as scs
normmean, normstd = scs.norm.fit(r)
print(np.allclose(normmean, mean))
print(np.allclose(normstd, std))
True
True
但不太清楚返回的是什么 …