小编U10*_*ard的帖子

我有一个这样的数据框：

name     value
ray     20
sun     20
mom     10
ate     10
pea      7
kite     6
dance    5

我想这样安排：

ray 20
sun 20
ate 10
mom 10
pea 7
kite 6
dance 5

日期是日期时间的数据帧：

   Column   |       Date             
:-----------|----------------------:
    A       |   2018-08-05 17:06:01 
    A       |   2018-08-05 17:06:02 
    A       |   2018-08-05 17:06:03 
    B       |   2018-08-05 17:06:07 
    B       |   2018-08-05 17:06:09 
    B       |   2018-08-05 17:06:11 

返回表是；

   Column   |       Date            
:-----------|----------------------:
    A       |   2018-08-05 17:06:02 
    B       |   2018-08-05 17:06:09 

刚刚发现两种语法都有效.

哪个更有效率？

element not in list

要么:

not element in list

？

基本上我的问题是标题,

例如在shell中:

>>> import sys
>>> sys.stdout.write('Hello')
Hello5

(与stderr)相同

但是从一个文件:

import sys
sys.stdout.write('Hello')

输出:

Hello

(与stderr)相同

那为什么会这样呢???

所以这是我的时间:

>>> import timeit
>>> timeit.timeit(lambda: set(l))
0.7210583936611334
>>> timeit.timeit(lambda: {*l})
0.5386332845236943

为什么这样,我的意见是平等的,但事实并非如此.

因此,从这个例子中拆包很快,对吧？

opencv python中HSV、YCrCb和LAB颜色空间的值范围是多少。例如在 RGB 中，R -> 0-255、G -> 0-255 和 B -> 0-255。所提到的色彩空间的有效范围是多少。

谢谢

不要忘记，请参阅下面我的自我回答

假设我有一本字典，名为d：

d = {'a': {1: (1,2,3), 2: (4,5,6)},'b': {1: (3,2,1), 2: (6,5,4)}}

正如你所看到的，它是一个嵌套字典，我如何检测它是否是？

这里有些例子：

d = {'a':{1:(1,2,3),2:(4,5,6)},'b':{1:(3,2,1),2:(6,5,4)}}
d = {'a':1,'b':2}

我想要输出：

True
False

PS 字典列表不算。

为了为 ML 任务正确准备数据，我需要能够将原始数据帧拆分为多个较小的数据帧。我想获得上面的所有行，包括“BOOL”列的值为 1 的行 - 每次出现 1 时。即 n 个数据帧，其中 n 是 1 的出现次数。

数据示例：

df = pd.DataFrame({"USER_ID": ['001', '001', '001', '001', '001'],
'VALUE' : [1, 2, 3, 4, 5], "BOOL": [0, 1, 0, 1, 0]})

预期输出是 2 个数据帧，如图所示：

和：

我已经考虑过使用 if-else 语句来附加行的 for 循环 - 但对于我正在使用的数据集来说效率非常低。寻找一种更pythonic的方式来做到这一点。

我想找到一个模式，并用另一个替换它，假设我有：

"Name":"hello"

并想这样做

Name= "hello"

使用Python正则表达式的字符串可能是双引号里的任何东西，所以我需要找到模式“ ‘：’ ”，取而代之的是=” “

我有一个包含数字和单词类型 str 的列：

前任。

['2','3','Amy','199','Happy']

我想将所有“str number”转换为 int 并删除（带有）“str words”的行。

所以我的预期输出将是一个如下所示的列表：

[2, 3, 199]

由于我有一个 Pandas 数据框，并且这应该是其中一列，如果它可以是Series如下所示，那就更好了：

0      2.0
1      3.0
3    199.0
dtype: float64