タグ付けされた質問 「python」

Pandasデータフレームを使用しています。最初のデータフレームがありますD。次のようにして、2つのデータフレームを抽出します。 A = D[D.label == k] B = D[D.label != k] 次に、ラベルを変更しA、B A.label = 1 B.label = -1 AとBを結合して、それらを1つのデータフレームとして、ユニオン演算のようなものにしたいと考えています。データの順序は重要ではありません。ただし、DからAとBをサンプリングすると、Dからのインデックスが保持されます。

105 python  pandas 

MacにPython 3.2をインストールしました。/ Applications / Python 3.2 / Update Shell Profile.commandを実行した後、ターミナルでpython -Vと入力すると、Python 2.6.1と表示されて混乱するのですが、どうすればデフォルトのpythonバージョンを変更できますか？

105 python  macos 

長いリストが1つある場合：myList = [0,2,1,0,2,1]2つのリストに分割します。 a = [0,2,1] b = [0,2,1] これらの2つのリストを比較して、それらが同じであるかどうかを確認し、同じ順序にする必要があるという制約付きで確認するにはどうすればよいですか？ 2つのリストを並べ替えて比較することを求める質問を見てきましたが、私の特定のケースでは、並べ替えた比較ではなく、同じリスト比較をチェックしています。

105 python 

私はデータフレームdfを持っています： 20060930 10.103 NaN 10.103 7.981 20061231 15.915 NaN 15.915 12.686 20070331 3.196 NaN 3.196 2.710 20070630 7.907 NaN 7.907 6.459 次に、リストに示されている特定のシーケンス番号を持つ行を選択します。ここが[1,3]であるとします。 20061231 15.915 NaN 15.915 12.686 20070630 7.907 NaN 7.907 6.459 どのように、またはどのような機能でそれを行うことができますか？

105 python  pandas 

棒グラフを生成しましたが、各棒の棒の値をどのように表示できますか？ 現在のプロット： 私が取得しようとしているもの： 私のコード： import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = [u'INFO', u'CUISINE', u'TYPE_OF_PLACE', u'DRINK', u'PLACE', u'MEAL_TIME', u'DISH', u'NEIGHBOURHOOD'] y = [160, 167, 137, 18, 120, 36, 155, 130] fig, ax = plt.subplots() width = 0.75 # the width of the bars ind = np.arange(len(y)) …

105 python  matplotlib  bar-chart 

これは非常にばかげた方法です： def divisorGenerator(n): for i in xrange(1,n/2+1): if n%i == 0: yield i yield n 私が得たい結果はこれに似ていますが、よりスマートなアルゴリズムが必要です（このアルゴリズムは非常に遅くて馬鹿げています:-) 素因数とその多様性を十分に速く見つけることができます。私はこのように因子を生成するジェネレーターを持っています： （factor1、multiplicity1） （factor2、multiplicity2） （factor3、multiplicity3） など... すなわちの出力 for i in factorGenerator(100): print i です： (2, 2) (5, 2) これが自分のやりたいことにどれほど役立つかわかりません（他の問題のためにコード化しました）。とにかく、よりスマートな方法で for i in divisorGen(100): print i これを出力： 1 2 4 5 10 20 25 50 100 …

105 python  algorithm  math 

複数行にわたるテキストと照合するときに、Python正規表現を機能させるのに少し問題があります。テキストの例は（ '\ n'は改行です） some Varying TEXT\n \n DSJFKDAFJKDAFJDSAKFJADSFLKDLAFKDSAF\n [more of the above, ending with a newline]\n [yep, there is a variable number of lines here]\n \n (repeat the above a few hundred times). 「some_Varying_TEXT」の部分と、1回のキャプチャで2行下に来るすべての大文字のテキスト行をキャプチャします（後で改行文字を削除できます）。私はいくつかのアプローチで試しました： re.compile(r"^>(\w+)$$([.$]+)^$", re.MULTILINE) # try to capture both parts re.compile(r"(^[^>][\w\s]+)$", re.MULTILINE|re.DOTALL) # just textlines そして、運のないこの多くのバリエーション。最後の1つはテキストの行と1つずつ一致するようですが、これは私が本当に望んでいることではありません。最初の部分は問題なく捕捉できますが、4〜5行の大文字のテキストは捕捉できません。空の行に遭遇するまで、match.group（1）をsome_Varying_Textに、group（2）をline1 + line2 …

105 python  regex  multiline 

matplotlibを使用してプロットをプロットする場合： 伝説の箱を取り除くには？ 凡例ボックスの境界線の色を変更するにはどうすればよいですか？ 凡例のボックスのボーダーのみを削除する方法は？

105 python  matplotlib 

派手な2D配列を3次元にコピーしたいのですが。たとえば、（2D）numpy配列があるとします。 import numpy as np arr = np.array([[1,2],[1,2]]) # arr.shape = (2, 2) 新しい次元でN個のそのようなコピーを持つ3Dマトリックスに変換します。作用するarrN = 3と、出力は次のようになります。 new_arr = np.array([[[1,2],[1,2]],[[1,2],[1,2]],[[1,2],[1,2]]]) # new_arr.shape = (3, 2, 2)

105 python  arrays  numpy 

あるforループは、実際には「悪いですか」？そうでない場合、どのような状況で、従来の「ベクトル化された」アプローチを使用するよりも優れていますか？1 私は「ベクトル化」の概念と、パンダが計算を高速化するためにベクトル化された手法をどのように使用するかをよく知っています。ベクトル化された関数は、シリーズ全体またはDataFrame全体に操作をブロードキャストし、従来のデータの反復よりはるかに高速化します。 しかし、forループとリスト内包表記を使用してデータをループすることを含む問題の解決策を提供する多くのコード（Stack Overflowでの回答を含む）を提供していることに驚いています。ドキュメントとAPIは、ループは「悪い」ものであり、配列、系列、またはデータフレームを反復することは「決して」すべきではないと述べています。それで、ループベースのソリューションを提案しているユーザーを時々見るのはなぜですか？ 1-質問がいくぶん広範に聞こえることは事実ですが、forループは通常、従来のデータの反復よりも優れているという非常に特殊な状況があります。この投稿は、後世のためにこれを捉えることを目的としています。

105 python  pandas  iteration  vectorization  list-comprehension 

ここにあるチュートリアルに従って、500または404のカスタムエラーページを作成できません。不適切なURLを入力した場合、ページにはデフォルトのエラーページが表示されます。カスタムページが表示されないようにするために確認すべきことはありますか？ ファイルディレクトリ： mysite/ mysite/ __init__.py __init__.pyc settings.py settings.pyc urls.py urls.pyc wsgi.py wsgi.pyc polls/ templates/ admin/ base_site.html 404.html 500.html polls/ detail.html index.html __init__.py __init__.pyc admin.py admin.pyc models.py models.pyc tests.py urls.py urls.pyc view.py views.pyc templates/ manage.py mysite / settings.py内で、これらを有効にします。 DEBUG = False TEMPLATE_DEBUG = DEBUG #.... TEMPLATE_DIRS = ( 'C:/Users/Me/Django/mysite/templates', ) mysite …

105 python  django  django-templates  http-status-code-404 

私はリスト「abc」とデータフレーム「df」を持っています： abc = ['foo', 'bar'] df = A B 0 12 NaN 1 23 NaN リストをセル1Bに挿入したいので、次の結果が必要です。 A B 0 12 NaN 1 23 ['foo', 'bar'] どうすればいいですか？ 1）これを使用する場合： df.ix[1,'B'] = abc 次のエラーメッセージが表示されます。 ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable これは、リスト（2つの要素を持つ）を行/列に挿入しようとしますが、セルには挿入しないためです。 2）これを使用する場合： df.ix[1,'B'] = [abc] 次に、 …

105 python  list  pandas  insert  dataframe 

tarファイルからpython virtualenvにインストールする外部パッケージがあります。パッケージをインストールする最良の方法は何ですか？ 私はそれを行うことができる2つの方法を発見しました： tarファイルをpython setup.py install抽出し、抽出したディレクトリ内で実行します。 pip install packagename.tar.gzhttps://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#examplesの例7から これらの2つの方法でそれらを行うことに違いがあるかどうかです。

105 python  virtualenv  pip  setup.py 

Python 3.4では、マルチプロセッシング/スレッディング用のいくつかの異なるライブラリがあることを発見しました：マルチプロセッシング vs スレッディング vs asyncio。 しかし、どちらを使用するか、または「推奨されるもの」かわかりません。彼らは同じことをしますか、それとも異なりますか？もしそうなら、どれが何のために使用されますか？コンピューターでマルチコアを使用するプログラムを書きたいのですが。しかし、どのライブラリを学ぶべきかわかりません。

105 python  multithreading  python-3.x  multiprocessing  python-asyncio 

botoでは、次のようにS3に接続するときに資格情報を指定していました。 import boto from boto.s3.connection import Key, S3Connection S3 = S3Connection( settings.AWS_SERVER_PUBLIC_KEY, settings.AWS_SERVER_SECRET_KEY ) 次に、S3を使用して操作を実行できます（私の場合はバケットからオブジェクトを削除します）。 boto3で私が見つけたすべての例はそのようなものです： import boto3 S3 = boto3.resource( 's3' ) S3.Object( bucket_name, key_name ).delete() 資格情報を指定できなかったため、すべての試行がInvalidAccessKeyIdエラーで失敗します。 boto3で資格情報を指定するにはどうすればよいですか？

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