小编U10*_*ard的帖子

如何更改 url 的参数值？没有正则表达式。

现在我试试这个，但它很长：

from urllib.parse import parse_qs, urlencode,  urlsplit
url = 'http://example.com/?page=1&text=test#section'
param, newvalue = 'page', '2'

url, sharp, frag = url.partition('#')
base, q, query = url.partition('?')
query_dict = parse_qs(query)
query_dict[param][0] = newvalue
query_new = urlencode(query_dict, doseq=True)
url_new = f'{base}{q}{query_new}{sharp}{frag}'

另外，我通过 urlsplit 尝试过：

parsed = urlsplit(url)
query_dict = parse_qs(parsed.query)
query_dict[param][0] = newvalue
query_new = urlencode(query_dict, doseq=True)
parsed.query = query_new
url_new = urlencode(parsed)

但就urlparsed.query = query_new它上升错误AttributeError: can't set attribute。

如果a在另一个列表中有一个列表,看起来像这样......

[['Harry',9,1],['Harry',17,1],['Jake',4,1], ['Dave',9,2],['Sam',17,2],['Sam',4,2]]

我如何将中间元素添加到一起,所以对于'哈利'来说,例如,它显示为['Harry', 26]和Python也可以查看组号(第3个元素)并仅输出获胜者(分数最高的那个是中间元素).因此,对于每个群体,都需要有一个胜利者.所以最终的输出显示:

[['Harry', 26],['Sam',21]]

这个问题不是一个重复:它还有第三个元素,我被困在其中

类似的问题给了我一个答案:

grouped_scores = {}
for name, score, group_number in players_info:
    if name not in grouped_scores:
        grouped_scores[name] = score
        grouped_scores[group_number] = group_number 
    else:
        grouped_scores[name] += score

但是这只会增加得分,并不会从每个组中取得胜利者.请帮忙.

我曾经想过做这样的事情,但我不确定该做什么......

grouped_scores = {}
for name, score, group_number in players_info:
    if name not in grouped_scores:
        grouped_scores[name] = score
    else:
        grouped_scores[name] += score
    for group in group_number:
        if grouped_scores[group_number] = group_number:
            [don't know what to do here]

我正在尝试编写干净简洁的代码,并且在很多代码中,我看到有时候我看到人们的代码不一致.我问的是,有没有这样的实例

print("Cars on the road: " + cars)

比这更合适

print("Cars on the road: {}".format(cars))

或者只是一个偏好的问题？

我正在寻找的只是可能值的列表，classinfo因为该文档未提供任何值，而且我似乎无法在线找到其他任何位置，更不用说SO了。

试图用今天的日期减去created_date列填充一列，但出现以下错误：TypeError：-的不支持的操作数类型：'str'和'str'

import datetime
now = datetime.date.today()
today = '{0:%m/%d/%Y}'.format(now).format(now)
today
data['Aging'] = today
data['Aging'] = data['Aging'].sub(data['Created_Date'], axis=0)

TypeError：-：'str'和'str'不支持的操作数类型

任务:

编写一个Python函数,它返回列表中有多少个整数元素是同一列表中其他元素的精确平方.假设列表不包含负数,并且没有重复项.

此函数接受一个列表并返回计数.例如,如果x是[3,4,0,2,1,9,25],则sum返回4,因为3*3 = 9,0*0 = 0,1*1 = 1,2*2 = 4.

这是我的代码:

x = [3,4,0,2,1,9,25]
def count(x):
    sum = 0
    for i in x:
       if i*i in x is True:
            sum += 1
    return sum

当我运行count(x)时输出为0而不是4,我认为逻辑是正确的.

这听起来有点奇怪，但是我认为这正是我现在需要的：

我有几个熊猫数据框，其中包含带有浮点数的列，例如：

   a  b  c
0  0  1  2
1  3  4  5
2  6  7  8

现在，我想添加一列，仅包含一行，并且该值等于列“ a”的平均值，在这种情况下为3.0。因此，新的数据框将如下所示：

   a  b  c  average
0  0  1  2  3.0
1  3  4  5
2  6  7  8

并且下面的所有行都是空的。

我已经尝试过类似的事情，df['average'] = np.mean(df['a'])但是那使我整整达到了3.0。任何帮助将不胜感激。

我刚刚偶然发现了python解释器的奇怪行为.错误印刷,我在声明变量时放置了冒号而不是等号.

Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5050, Mar 21 2017, 01:21:04)
>>> foo: 'bar'
>>>

之前没有声明变量foo.令人惊讶的是,Python没有抛出异常,但也没有做任何其他事情.

这是某种新语法吗？它的目的是什么？

PS Python 2.7按预期抛出异常:

Python 2.7.10 (default, Aug 17 2018, 17:41:52)
>>> foo: 'bar'
  File "<stdin>", line 1
    foo: 'bar'
       ^
SyntaxError: invalid syntax
>>>

我有一个 df 像：

ID       value1   start     end
 1         100     1        2       
 1         200     2        4
 2         50      1        1
 2         30      3        5 

我想为开始和结束之间的每个值填充新行

最终的 df 应如下所示，其中 period 是开始和结束之间的每个唯一值

    ID       value1      period     
     1         100     1        
     1         100     2            
     1         200     2 
     1         200     3 
     1         200     4       
     2         50      1        
     2         30      3    
     2         30      4 
     2         30      5     

我有一个混合数据类型的数据框，我想更改 str 单元格的值（每个单元格由两个字母加三个数字组成），以便奇数变为偶数，但数字会减少。AB123 应该变成 AB122 而不会改变它之前的字母。

这是一个混合类型的示例数据框：

df = pd.DataFrame({'Opportunity':['AB122','AB123','AB125', 'AB124'],
           'Quantity': [2, 3, 4, 1],
           'Member': ["AACC", "AACC", "AACC", 'DDEE']})


print (df)
  Opportunity  Quantity Member
0       AB122         2   AACC
1       AB123         3   AACC
2       AB121         4   AACC
3       AB120         1   DDEE

我希望结果是：

print (df2)

  Opportunity  Quantity Member
0       AB122         2   AACC
1       AB122         3   AACC
2       AB120         4   AACC
3       AB120         1   DDEE