我想解析 2 个（可能）不同长度的生成器zip：
for el1, el2 in zip(gen1, gen2):
print(el1, el2)
但是，如果gen2元素较少，gen1则“消耗”一个额外的元素。
例如，
def my_gen(n:int):
for i in range(n):
yield i
gen1 = my_gen(10)
gen2 = my_gen(8)
list(zip(gen1, gen2)) # Last tuple is (7, 7)
print(next(gen1)) # printed value is "9" => 8 is missing
gen1 = my_gen(8)
gen2 = my_gen(10)
list(zip(gen1, gen2)) # Last tuple is (7, 7)
print(next(gen2)) # printed value is "8" => OK
显然，缺少一个值（8在我之前的示例中），因为在它意识到没有更多元素之前gen1被读取（从而生成值8） …
这是我的意思的一个例子：
def foo():
foo = 5
print(foo + 5)
foo()
# => 10
该代码不会产生任何错误并且运行完美。这与变量和函数不应具有相同名称（除非覆盖它们）的想法相矛盾。为什么它有效？当应用于实际代码时，我应该使用不同的函数/局部变量名称，还是这完全没问题？
此代码使用 GCC 13 和 Clang 17 可以正常编译和执行，但无法在 MSVC 上编译。我想知道代码是否需要按照标准工作，或者这是否是 MSVC 的问题。 演示
#include <utility>
#include <iostream>
enum e : int { A=5, B, C, D };
auto x = std::integer_sequence<e, A, B, C, D>{};
auto y = std::integer_sequence<unsigned, 9, 4, 3, 8>{};
auto z = std::integer_sequence<int, 0, 1, 2, 3>{};
template<typename T, T... ints>
void print_sequence(std::integer_sequence<T, ints...> int_seq)
{
std::cout << "The sequence of size " << int_seq.size() << ": ";
((std::cout << ints << ' '), ...);
std::cout << …说我们有这个
>>> x = {'a': 1, 'b': 2}
>>> y = {}
>>> for k, y[k] in x.items(): pass
...
>>> y
{'a': 1, 'b': 2}
为什么这有效？
注意：我第一次在这里看到这个
by = "B" 块在 case1 和 case2 中都有重复的索引，
为什么 case1 可以工作，而 case2 不行。
情况1
df1 = pd.DataFrame({"a":[0,100,200], "by":["A","B","B"]}, index=[0,1,1])
df1.groupby("by").diff()
# result is okay
案例2
df2 = pd.DataFrame({"a":[0,100,200], "by":["C","B","B"]}, index=[0,1,1])
df2.groupby("by").diff()
# throws ValueError: cannot reindex from a duplicate axis
关于 python f 字符串的基本问题，但找不到答案：如何强制浮点数或整数的符号显示？即什么 f 字符串使3显示为+3？
我有一个具有以下格式的数据框列：
col1 col2
A [{'Id':42,'prices':['30',’78’]},{'Id': 44,'prices':['20','47',‘89’]}]
B [{'Id':47,'prices':['30',’78’]},{'Id':94,'prices':['20']},{'Id':84,'prices':['20','98']}]
如何将其转换为以下内容？
col1 Id price
A 42 ['30',’78’]
A 44 ['20','47',‘89’]
B 47 ['30',’78’]
B 94 ['20']
B 84 ['20','98']
我正在考虑使用 apply 和 lambda 作为解决方案，但我不确定如何。
编辑：为了重新创建此数据框，我使用以下代码：
data = [['A', "[{'Id':42,'prices':['30','78']},{'Id': 44,'prices':['20','47','89']}]"],
['B', "[{'Id':47,'prices':['30','78']},{'Id':94,'prices':['20']},{'Id':84,'prices':['20','98']}]"]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['col1', 'col2'])
我有一个清单Python
lst=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
访问给定值的列表中的下一个元素的最佳方法是什么？
例如我想得到：
next_element(lst, 'c')
# 'd' should return adjacent value of 'c'
Python 的做法是什么？
我已经生成了一个组合列表，使用itertools并得到如下所示的结果：
nums = [-5,5,4,-3,0,0,4,-2]
x = [x for x in set(itertools.combinations(nums, 4)) if sum(x)==target]
>>> x = [(-5, 5, 0, 4), (-5, 5, 4, 0), (5, 4, -3, -2), (5, -3, 4, -2)]
删除无序重复项（例如x[0]和x[1]是重复项）的时间复杂度最高的有效方法是什么。有没有内置的东西来处理这个问题？
我的一般方法是在一个元素中创建一个所有元素的计数器，然后与下一个元素进行比较。这会是最好的方法吗？
感谢您的任何指导。
我有一个 DataFrame，其中的列具有不同名称的重复数据：
In[1]: df
Out[1]:
X1 X2 Y1 Y2
0.0 0.0 6.0 6.0
3.0 3.0 7.1 7.1
7.6 7.6 1.2 1.2
我知道 .drop(columns = ) 存在，但是有没有一种更有效的方法可以删除它们，而不必列出列名称？或不..请告诉我，因为我可以使用 .drop()