假设我有一个具有string实例属性的类。我应该使用""值还是None来初始化此属性？两者都可以吗？def__init__(self,mystr="")self.mystr=mystr或def__init__(self,mystr=None)self.mystr=mystr编辑:我的想法是，如果我使用""作为初始值，我会“声明”一个变量字符串类型。然后我以后将无法为其分配任何其他类型。我说的对吗？编辑:我认为这里需要注意的是，我的建议是错误的。并且为变量分配另一种类型是没有问题的。我喜欢S.Lott的评论:“既然Python中没有任何东西是“声明”的，那么你的想法就不是正确的。”
假设我有一个具有string实例属性的类。我应该使用""值还是None来初始化此属性？两者都可以吗？def__init__(self,mystr="")self.mystr=mystr或def__init__(self,mystr=None)self.mystr=mystr编辑:我的想法是，如果我使用""作为初始值，我会“声明”一个变量字符串类型。然后我以后将无法为其分配任何其他类型。我说的对吗？编辑:我认为这里需要注意的是，我的建议是错误的。并且为变量分配另一种类型是没有问题的。我喜欢S.Lott的评论:“既然Python中没有任何东西是“声明”的，那么你的想法就不是正确的。”
有没有什么方法可以在Python中的Pandas中用None替换值？您可以使用df.replace('pre','post')并且可以将一个值替换为另一个值，但是如果您想用None替换，则无法这样做值，如果你尝试，你会得到一个奇怪的结果。下面是一个例子:df=DataFrame(['-',3,2,5,1,-5,-1,'-',9])df.replace('-',0)返回一个成功的结果。但是，df.replace('-',None)返回以下结果:00-//thisisn'treplaced132235415-56-17-1//thisischangedto`-1`...89为什么会返回这么
有没有什么方法可以在Python中的Pandas中用None替换值？您可以使用df.replace('pre','post')并且可以将一个值替换为另一个值，但是如果您想用None替换，则无法这样做值，如果你尝试，你会得到一个奇怪的结果。下面是一个例子:df=DataFrame(['-',3,2,5,1,-5,-1,'-',9])df.replace('-',0)返回一个成功的结果。但是，df.replace('-',None)返回以下结果:00-//thisisn'treplaced132235415-56-17-1//thisischangedto`-1`...89为什么会返回这么
为什么random.shuffle在Python中返回None？>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>fromrandomimportshuffle>>>printshuffle(x)None如何获得洗牌后的值而不是None？ 最佳答案 random.shuffle()更改x列表就地。就地改变结构的PythonAPI方法通常返回None，而不是修改后的数据结构。>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>random.shuffle(x)>>>x['black','b
为什么random.shuffle在Python中返回None？>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>fromrandomimportshuffle>>>printshuffle(x)None如何获得洗牌后的值而不是None？ 最佳答案 random.shuffle()更改x列表就地。就地改变结构的PythonAPI方法通常返回None，而不是修改后的数据结构。>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>random.shuffle(x)>>>x['black','b
我正在尝试过滤具有None作为行值的PySpark数据帧:df.select('dt_mvmt').distinct().collect()[Row(dt_mvmt=u'2016-03-27'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-28'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-29'),Row(dt_mvmt=None),Row(dt_mvmt=u'2016-03-30'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-31')]我可以用字符串值正确过滤:df[df.dt_mvmt=='2016-03-31']#someresultshere但这失败了:df[df.dt_
我正在尝试过滤具有None作为行值的PySpark数据帧:df.select('dt_mvmt').distinct().collect()[Row(dt_mvmt=u'2016-03-27'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-28'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-29'),Row(dt_mvmt=None),Row(dt_mvmt=u'2016-03-30'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-31')]我可以用字符串值正确过滤:df[df.dt_mvmt=='2016-03-31']#someresultshere但这失败了:df[df.dt_
我想检查变量是None还是numpy.array。我已经实现了check_a函数来做到这一点。defcheck_a(a):ifnota:print"pleaseinitializea"a=Nonecheck_a(a)a=np.array([1,2])check_a(a)但是，这段代码引发了ValueError。什么是直截了当的方法？ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()6check_a(a)7a=np.array([1,2])---->8check_a(a)incheck_a(a)1defcheck_a(a):---->2ifnota:3
我想检查变量是None还是numpy.array。我已经实现了check_a函数来做到这一点。defcheck_a(a):ifnota:print"pleaseinitializea"a=Nonecheck_a(a)a=np.array([1,2])check_a(a)但是，这段代码引发了ValueError。什么是直截了当的方法？ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()6check_a(a)7a=np.array([1,2])---->8check_a(a)incheck_a(a)1defcheck_a(a):---->2ifnota:3
