タグ付けされた質問 「python」

Pythonは、マルチパラダイム、動的型付け、多目的プログラミング言語です。これは、学習、理解、使用が迅速で、クリーンで統一された構文を適用できるように設計されています。Python 2は2020年1月1日をもって正式にサポートされなくなりました。それでも、バージョン固有のPythonの質問については、[python-2.7]または[python-3.x]タグを追加します。Pythonのバリアントまたはライブラリ(Jython、PyPy、Pandas、Numpyなど)を使用する場合は、タグに含めてください。

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パスのターゲットにファイルを作成せずに、パスがPythonで有効かどうかを確認します
パス(ディレクトリとファイル名を含む)があります。 ファイル名が有効かどうかをテストする必要があります。たとえば、ファイルシステムでそのような名前のファイルを作成できるかどうかを確認します。 ファイル名にはいくつかのUnicode文字が含まれています。 パスのディレクトリセグメントが有効でアクセス可能であると想定するのは安全です(私は質問をより一般的に適用できるようにしようとしていました、そして明らかに私は行き過ぎです)。 私は非常に私がない限り、何をエスケープする必要がありますする必要はありません持っています。 私が扱っているサンプル文字のいくつかを投稿しますが、どうやらそれらはスタック交換システムによって自動的に削除されます。とにかく、私はのような標準のユニコードエンティティを保持öし、ファイル名で無効なものだけをエスケープしたいと思います。 これがキャッチです。パスのターゲットにファイルがすでに存在する場合と存在しない場合があります。そのファイルが存在する場合は保持する必要があり、存在しない場合はファイルを作成しない必要があります。 基本的に、書き込み用のパスを実際に開かずにパスに書き込むことができるかどうかを確認したいと思います(そして、通常は自動ファイル作成/ファイルクローバーが必要です)。 など: try: open(filename, 'w') except OSError: # handle error here ここから 触れたくない既存のファイル(そこにある場合)を上書きするか、そうでない場合はそのファイルを作成するため、受け入れられません。 私は私ができることを知っています: if not os.access(filePath, os.W_OK): try: open(filePath, 'w').close() os.unlink(filePath) except OSError: # handle error here しかし、それはでファイルを作成しfilePath、それを私はしなければならないでしょうos.unlink。 結局、6行か7行を費やしてos.isvalidpath(filePath)、同じくらい単純なことをする必要があるようです。 余談ですが、(少なくとも)WindowsとMacOSで実行するにはこれが必要なので、プラットフォーム固有のものは避けたいと思います。 「


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タイムスタンプのTとZは正確にはどういう意味ですか?
このタイムスタンプ値がWebサービスによって返されています "2014-09-12T19:34:29Z" タイムゾーンを意味することは知っていますが、正確にはどういう意味ですか? そして、私はこのWebサービスをモックしようとしているのでstrftime、Pythonでこのタイムスタンプを生成する方法はありますか? これが痛々しいほど明白な場合は申し訳ありませんが、Googleはあまり役に立ちませんでしたし、strftime()リファレンスページも役に立ちませんでした。 私は現在これを使用しています: x.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S%Z") '2015-03-26T10:58:51'

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パンダで特定の条件が満たされた行の値を更新します
次のデータフレームがあるとします。 ストリームが2番の場合、列featおよびanother_featの値を更新する最も効率的な方法は何ですか? これでしょうか? for index, row in df.iterrows(): if df1.loc[index,'stream'] == 2: # do something 更新: 100を超える列がある場合はどうすればよいですか?更新する列に明示的に名前を付けたくありません。各列の値を2で割りたい(ストリーム列を除く)。 だから私の目標が何であるかを明確にするために: すべての値をストリーム2を持つすべての行の2で除算しますが、ストリーム列は変更しません

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Pythonで高速フーリエ変換をプロットする
NumPyとSciPyにアクセスでき、データセットの単純なFFTを作成したいと思います。2つのリストがあります。1つはy値で、もう1つはそれらのy値のタイムスタンプです。 これらのリストをSciPyまたはNumPyメソッドにフィードし、結果のFFTをプロットする最も簡単な方法は何ですか? 例を調べましたが、それらはすべて、特定の数のデータポイント、頻度などを使用して偽のデータのセットを作成することに依存しており、データのセットと対応するタイムスタンプだけでそれを行う方法を実際には示していません。 。 私は次の例を試しました: from scipy.fftpack import fft # Number of samplepoints N = 600 # Sample spacing T = 1.0 / 800.0 x = np.linspace(0.0, N*T, N) y = np.sin(50.0 * 2.0*np.pi*x) + 0.5*np.sin(80.0 * 2.0*np.pi*x) yf = fft(y) xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N/2) import matplotlib.pyplot as plt …
98 python  numpy  scipy  fft 

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パンダシリーズをフィルタリングする方法
groupby( 'name')を実行し、他の列でmean()関数を使用した後、このようなシリーズがあります name 383 3.000000 663 1.000000 726 1.000000 737 9.000000 833 8.166667 1.000000の平均値で行を除外する方法を教えてもらえますか?ありがとう、そして私はあなたの助けに大いに感謝します。
98 python  pandas 

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PythonでのAWSLambdaインポートモジュールエラー
AWS Lambdapythonデプロイメントパッケージを作成しています。1つの外部依存関係リクエストを使用しています。AWSドキュメントhttp://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-python-how-to-create-deployment-package.htmlを使用して外部依存関係をインストールしました。以下は私のPythonコードです。 import requests print('Loading function') s3 = boto3.client('s3') def lambda_handler(event, context): #print("Received event: " + json.dumps(event, indent=2)) # Get the object from the event and show its content type bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name'] key = urllib.unquote_plus(event['Records'][0]['s3']['object']['key']).decode('utf8') try: response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key) s3.download_file(bucket,key, '/tmp/data.txt') lines = [line.rstrip('\n') for line in open('/tmp/data.txt')] …

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pipキャッシュフォルダはどこにありますか
Python pipキャッシュフォルダはどこにありますか?インストール中にエラーが発生し、キャッシュファイルを使用してパッケージを再インストールしました そのディレクトリはどこにありますか?将来インストールするためにバックアップしたいです。出来ますか ? たとえば、私はこれを持っています: Using cached cssselect-0.9.1.tar.gz 私はグーグルでこのディレクトリを検索しましたが、私が見たものはすべて、フォルダからインストールする方法を学び、デフォルトのキャッシュディレクトリを見つけたいと思っています。 そして別の質問ですが、これらのキャッシュファイルはそのディレクトリにとどまるのでしょうか、それともすぐに削除されるのでしょうか?
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パンダのデータフレームを日付で並べ替える
私は次のようにパンダのデータフレームを持っています: Symbol Date A 02/20/2015 A 01/15/2016 A 08/21/2015 で並べ替えたいのですDateが、列はただのobjectです。 列を日付オブジェクトにしようとしましたが、その形式が必要な形式ではないという問題が発生しました。必要なフォーマットは2015-02-20,などです。 だから今、私はnumpyに「アメリカの」日付をISO標準に変換させて、それらを日付オブジェクトにして、それらでソートできるようにする方法を理解しようとしています。 これらのアメリカの日付をISO標準に変換するにはどうすればよいですか、それともパンダに欠けているもっと簡単な方法がありますか?
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Django:クエリを使用して列の値の合計を計算します
私はモデルを持っています class ItemPrice( models.Model ): price = models.DecimalField ( max_digits = 8, decimal_places=2 ) .... priceこのクエリセットの合計を計算するためにこれを試しました: items = ItemPrice.objects.all().annotate(Sum('price')) このクエリの何が問題になっていますか?または、price列の合計を計算する他の方法はありますか? これはクエリセットでforループを使用して実行できることはわかっていますが、洗練されたソリューションが必要です。 ありがとう!
98 python  django 

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pythonpandasデータフレーム列がdictキーと値に変換されます
複数の列を持つパンダデータフレームがあり、2つの列からdictを作成したいと思います。1つはdictのキーとして、もう1つはdictの値として使用します。どうやってやるの? データフレーム: area count co tp DE Lake 10 7 Forest 20 5 FR Lake 30 2 Forest 40 3 エリアをキーとして定義し、dictの値としてカウントする必要があります。前もって感謝します。

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ベアラートークンを必要とするAPIを使用してPythonでAPI呼び出しを行う
JSONAPI呼び出しをPythonプログラムに統合するためのヘルプを探しています。 次のAPIをPython.pyプログラムに統合して、APIを呼び出し、応答を出力できるようにすることを検討しています。 APIガイダンスでは、APIの呼び出しを許可するには、ベアラートークンを生成する必要があると記載されていますが、これは正常に実行されました。ただし、このトークンをPythonAPIリクエストのベアラートークン認証として含める構文がわかりません。 トークンを含めたcURLを使用して、上記のリクエストを正常に完了することができます。「urllib」ルートと「requests」ルートを試しましたが、役に立ちませんでした。 APIの詳細:IBM X-Force ExchangeAPIドキュメント-IPレピュテーション

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日時月ごとのパンダデータフレームグループ
csvファイルについて考えてみます。 string,date,number a string,2/5/11 9:16am,1.0 a string,3/5/11 10:44pm,2.0 a string,4/22/11 12:07pm,3.0 a string,4/22/11 12:10pm,4.0 a string,4/29/11 11:59am,1.0 a string,5/2/11 1:41pm,2.0 a string,5/2/11 2:02pm,3.0 a string,5/2/11 2:56pm,4.0 a string,5/2/11 3:00pm,5.0 a string,5/2/14 3:02pm,6.0 a string,5/2/14 3:18pm,7.0 これを読み込んで、日付列を日時形式に再フォーマットできます。 b=pd.read_csv('b.dat') b['date']=pd.to_datetime(b['date'],format='%m/%d/%y %I:%M%p') 私は月ごとにデータをグループ化しようとしています。月にアクセスし、それによってグループ化する明白な方法があるはずのようです。しかし、私はそれをすることができないようです。誰かが方法を知っていますか? 私が現在試しているのは、日付によるインデックスの再作成です。 b.index=b['date'] 私は次のように月にアクセスできます: b.index.month ただ、月ごとにまとめる機能が見つからないようです。

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ipynbは別のipynbファイルをインポートします
インタラクティブPython(ipython)は、特にその場で物事をつなぎ合わせているので、単純に驚くべきものです...そして、簡単に戻ることができるようにそれを行います。 ただし、興味深いと思われるのは、複数のipythonノートブック(ipynbファイル)を使用する場合です。ノートブックが他のノートブックと関係を持つことは想定されていないようです。他のipynbファイルをインポートしたい場合を除いて、これは理にかなっています。 私が目にする唯一の回避策は、*。ipynbファイルを* .pyファイルに変換することです。これは、ノートブックにインポートできます。1つのファイルにプロジェクト内のすべてを保持させることは、特にコードの再利用を本当にプッシュしたい場合は少し奇妙です(それはPythonの中心的な信条ではありませんか?)。 私は何かが足りないのですか?これは、ipythonノートブックのサポートされているユースケースではありませんか?ipynbファイルを別のノートブックにインポートするために使用できる別のソリューションはありますか?引き続きipynbを使用したいのですが、今はワークフローがめちゃくちゃになっています:(

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python-pandasとmysqlのようなデータベース
Pandasのドキュメントには、さまざまな形式で保存されたデータを操作するためのベストプラクティスの例が多数あります。 ただし、MySQLなどのデータベースを操作するための良い例を見つけることができません。 誰かがリンクを参照するように指示したり、mysql-pythonを使用してクエリ結果をPandasのデータフレームに効率的に変換する方法のコードスニペットを提供したりできますか?
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