タグ付けされた質問 「python」

私にはDataFrame4つの列があり、そのうち2つには文字列値が含まれています。特定の列に対する部分的な文字列の一致に基づいて行を選択する方法があるかどうか疑問に思いましたか？ 言い換えると、次のような関数またはラムダ関数 re.search(pattern, cell_in_question) ブール値を返します。私はの構文に精通していますがdf[df['A'] == "hello world"]、部分的な文字列一致sayで同じことを行う方法を見つけることができないようです'hello'。 誰かが私を正しい方向に向けることができるでしょうか？

447 python  string  pandas  dataframe 

import csv with open('thefile.csv', 'rb') as f: data = list(csv.reader(f)) import collections counter = collections.defaultdict(int) for row in data: counter[row[10]] += 1 with open('/pythonwork/thefile_subset11.csv', 'w') as outfile: writer = csv.writer(outfile) for row in data: if counter[row[10]] >= 504: writer.writerow(row) このコードは、読み取りthefile.csv、変更、結果の書き込みを行いthefile_subset1ます。 ただし、結果のcsvをMicrosoft Excelで開くと、各レコードの後に​​余分な空白行があります。 余分な空白行を入れないようにする方法はありますか？

446 python  windows  csv 

PythonでCのような構造を便利に定義する方法はありますか？私は次のようなものを書くのに疲れています： class MyStruct(): def __init__(self, field1, field2, field3): self.field1 = field1 self.field2 = field2 self.field3 = field3

446 python  struct 

pipでインストールできるPythonパッケージの名前を考えると、pipがインストールできるすべての可能なバージョンのリストを見つける方法はありますか？現在、それは試行錯誤です。 サードパーティライブラリのバージョンをインストールしようとしていますが、最新バージョンが新しすぎるため、下位互換性のない変更が行われました。それで、pipが知っているすべてのバージョンのリストをどうにかして、テストできるようにしたいと思います。

445 python  pip 

これは、入力がlist/ tupleではなく、/ではないことを確認するために通常行うことですstr。関数がstr誤ってオブジェクトを渡すバグに何度も遭遇したため、ターゲット関数はfor x in lstそれlstが実際にlistまたはであると想定しているためtupleです。 assert isinstance(lst, (list, tuple)) 私の質問は、これを達成するためのより良い方法はありますか？

443 python  list  types  assert 

具体的にはpsycopg2 v2.4.1をインストールする必要があります。私は誤ってしました： pip install psycopg2 の代わりに： pip install psycopg2==2.4.1 以前のバージョンの代わりに2.4.4がインストールされます。 これで、psycopg2をpipでアンインストールして正しいバージョンで再インストールしようとした後でも、pipが最初にダウンロードしたキャッシュを再利用しているようです。 pipがダウンロードキャッシュをクリアして、コマンドに含めている特定のバージョンを使用するようにするにはどうすればよいですか？

443 python  pip 

Pythonの「反復可能」、「反復子」、「反復」の最も基本的な定義は何ですか？ 複数の定義を読みましたが、まだ理解できないため、正確な意味を特定できません。 誰かが簡単な言葉で3つの定義を手伝ってくれませんか？

442 python  iterator  iteration  terminology  iterable 

Ubuntu 11でeasy_installを使用してlxmlをインストールするのに問題があります。 入力すると、次のよう$ easy_install lxmlになります。 Searching for lxml Reading http://pypi.python.org/simple/lxml/ Reading http://codespeak.net/lxml Best match: lxml 2.3 Downloading http://lxml.de/files/lxml-2.3.tgz Processing lxml-2.3.tgz Running lxml-2.3/setup.py -q bdist_egg --dist-dir /tmp/easy_install-7UdQOZ/lxml-2.3/egg-dist-tmp-GacQGy Building lxml version 2.3. Building without Cython. ERROR: /bin/sh: xslt-config: not found ** make sure the development packages of libxml2 and libxslt are installed …

442 python  ubuntu  lxml  libxml2  easy-install 

Pythonに++and --演算子がないのはなぜですか？

442 python  operators 

これがFlask固有のものかどうかはわかりませんが、開発モード（http://localhost:5000）でアプリを実行すると、ネットワーク上の他のマシンから（を使用してhttp://[dev-host-ip]:5000）アクセスできません。たとえば、Railsが開発モードの場合、問題なく機能します。Flask開発サーバーの構成に関するドキュメントが見つかりませんでした。これを有効にするために何を設定すればよいですか？

442 python  flask  werkzeug 

コマンドラインプログラムの引数としてリストを渡そうとしています。ありますかargparseリストをオプションとして渡すオプションますか？ parser.add_argument('-l', '--list', type=list, action='store', dest='list', help='<Required> Set flag', required=True) スクリプトは以下のように呼ばれます python test.py -l "265340 268738 270774 270817"

441 python  argparse 

OverаэтотвопросестьответынаStack Overflowнарусском：Сделатьглубоковложенныйсписокплоскимбезветвле はい、私はこの主題が以前にカバーされたことを知っていますが（ここ、ここ、ここ、ここ、ここ）、私が知る限り、1つを除くすべてのソリューションは次のようなリストで失敗します： L = [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6] 必要な出力がある場所 [1, 2, 3, 4, 5, 6] あるいは、おそらくもっと良いのはイテレータです。任意のネストで機能することがわかった唯一の解決策は、この質問にあります： def flatten(x): result = [] for el in x: if hasattr(el, "__iter__") and not isinstance(el, basestring): result.extend(flatten(el)) else: result.append(el) return result flatten(L) これは最高のモデルですか？見落としましたか？何か問題は？

440 python  list  optimization  nested-lists  flatten 

次のようなMySQLクエリからのタプルのタプルがあります。 T1 = (('13', '17', '18', '21', '32'), ('07', '11', '13', '14', '28'), ('01', '05', '06', '08', '15', '16')) すべての文字列要素を整数に変換して、リストのリストに戻したいのですが。 T2 = [[13, 17, 18, 21, 32], [7, 11, 13, 14, 28], [1, 5, 6, 8, 15, 16]] 私はそれを達成しようとしましたがeval、まだまともな結果は得られませんでした。

438 python  string  integer 

データフレームがdfあり、そこからいくつかの列を使用してgroupby： df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() 上記の方法で、必要なテーブル（データフレーム）をほぼ取得します。欠けているのは、各グループの行数を含む追加の列です。言い換えれば、私には意地悪がありますが、これらの手段を得るために使用された数の数も知りたいのです。たとえば、最初のグループには8つの値があり、2番目のグループには10というように続きます。 つまり、データフレームのグループごとの統計情報を取得するにはどうすればよいですか？

438 python  pandas  dataframe  group-by  pandas-groupby 

Pythonでは時々、次のようなブロックが表示されます。 try: try_this(whatever) except SomeException as exception: #Handle exception else: return something try-except-elseが存在する理由は何ですか？ フロー制御を実行するために例外を使用しているので、そのようなプログラミングは好きではありません。でも、もしそれが言語に含まれているなら、それには正当な理由があるに違いないですね。 例外はエラーではなく、例外的な状況でのみ使用する必要があることを理解しています（例：ファイルをディスクに書き込もうとして、空き領域がない、または権限がない可能性があります）。フローではないコントロール。 通常、私は例外を次のように処理します： something = some_default_value try: something = try_this(whatever) except SomeException as exception: #Handle exception finally: return something または、例外が発生しても何も返さない場合は、次のようにします。 try: something = try_this(whatever) return something except SomeException as exception: #Handle exception

437 python  exception  exception-handling  try-catch