我正在尝试使用高度值格式化列表，但某些元素不是值
hei=['NN', '99.0m', '99.0m', '99.0m', '99.0m', '97.0m', '97.0m', '97.0m','rat_v2']
所以我想用rstrip删除'm'并替换'_'的非数值
这是我的尝试
heiFormat=[k.rstrip('m') if k[0].isdigit else k.replace(k,'_') for k in hei]
但结果并不完全正确，好像没有替换非数字
heiFormat=['NN', '99.0', '99.0', '99.0', '99.0', '97.0', '97.0', '97.0','rat_v2']
虽然我想要类似的东西
heiFormat=['_', '99.0', '99.0', '99.0', '99.0', '97.0', '97.0', '97.0','_']
有什么问题或缺少什么？
下面是我的数据框架，具有两级索引。我希望“仅”将外部索引转置为列。我想要的输出将是2X2数据帧，而不是现在的4X1数据帧。你们任何人能帮忙吗？
0
0 0 232
1 3453
1 0 443
1 3241
我需要读这样的文本文件
bruce
chung
bruce@outlook.com
8893243
costarricense
divisa del informe colones
['nokia', 5277100.0, 'china']
['samsung', 10554200.0, 'turkey']
['apple', 52771000.0, 'argentina']
但我需要只读取文件中的列表并将它们分配给一个新变量.
我用过这个
data =[ast.literal_eval(x) for x in open("test.txt")]
registros = data
它之前运行良好,直到我添加了下面的用户信息.
有没有办法只阅读文本中的列表？
我们如何在python中获取内置打印函数的函数指针.
它似乎与其他内置函数的行为不同:
>>> a = print
SyntaxError: invalid syntax
>>>> dir(print)
SyntaxError: invalid syntax
>>>> m = map
OK
>>>> dir(map)
['__call__', '__class__', [...] '__str__', '__subclasshook__']
刚开始学编程，一章又一章，遇到问题。最大的问题之一就是遇到python生成随机数的问题。”生成20个随机唯一数，按顺序排序按升序或降序“。我已经研究过我该怎么做，但我现在很困惑，想放弃。谁能给我一个关于如何做到这一点的例子并对此进行解释。
def isPalindrome(word):
n1 = word
n2 = word[::-1]
if n1 == n2 :
return True
else:
return False
我试过这个,但得到像Traceback一样的错误(最近一次调用最后一次):
File "Code", line 3, in isPalindrome
TypeError: 'int' object has no attribute '__getitem__'.
如何处理数字？
对 python 来说相对较新，我在工作中使用它来实现实验室设备自动化。
我有一个脚本位于目录 B 中。目录 B 的父目录是目录 A。目录 A 包含另一个我需要输入和导入模块的目录。结构如下：
A
B C
myscript.py
E F
m1.py m2.py
我需要将 m1.py 和 m2.py 导入到我的脚本中。我无法将上面的脚本移动到 A 目录中，因为它正在访问我编写并转储到 B 中的一堆其他模块。出于公司特定原因，我需要维护目录 C 及其下的所有内容的目录结构（不要获取我开始了。）
我的问题是，如何智能地导入这些？我不想对它们的路径进行硬编码，因为它们将存在于 SVN 中并且根可能会改变。我正在考虑使用循环来扫描？我只是不熟悉使这成为可能的语法。欢迎所有解决方案！
有什么方法可以用键作为所有 128 个 ascii 字符和值作为它们对应的 ascii 值在 python 中初始化字典？
基本的 Python csv to json 脚本在最终的 JSON 中混合了列顺序。知道为什么吗？
测试文件
animal,age,count,legs
dogs,3,5,4
cats,6,4,4
birds,2,1,2
脚本
import csv
import json
csvfile = open('test.csv', 'r')
jsonfile = open('test.json', 'w')
reader = csv.DictReader( csvfile)
jsonfile.write('[')
for row in reader:
json.dump(row, jsonfile)
jsonfile.write(',\n')
jsonfile.write(']')
测试文件
[{"count": "5", "age": "3", "legs": "4", "animal": "dogs"},
{"count": "4", "age": "6", "legs": "4", "animal": "cats"},
{"count": "1", "age": "2", "legs": "2", "animal": "birds"},
]
我是bigdata的新手,我想解析整个数据,所以当我尝试使用numpy数组处理1 GB数据需要4GB内存(实时处理大量数据)时,我无法拆分它.是否有任何优化方法可以将这些数组用于这么多数据或任何特殊函数来处理大量数据.