如何在python中从opencv访问CAP_PROP_FRAME_COUNT？我试过这个:importcv2cap=cv2.VideoCapture('myvideo.avi')frames_count,fps,width,height=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT),cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS),cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH),cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)还有这个:importcv2importcvcap=cv2.VideoCapture('myvi

我想计算查询集中返回的项目数。例如userdesigns=Design.objects.filter(desadder=user.id)我想不使用count()获取返回的对象数。原因是我试图提高性能并减少我执行的数据库查询的数量，我注意到使用count()会ping数据库，这是我不想要的。考虑到我已经提取了完整的userdesigns，难道不应该有一种方法可以只计算返回的查询集中存储的项目数吗？ 最佳答案 len().AQuerySetisevaluatedwhenyoucalllen()onit.This,asyoumightex

我认为这是一个相当基本的问题，但我似乎找不到解决方案。我有一个类似于以下内容的Pandas数据框:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':['x','x','y','z','z'],'B':['p','p','q','r','r']})df它创建了一个这样的表:AB0xp1xp2yq3zr4zr我正在尝试创建一个表来表示该数据框中不同值的数量。所以我的目标是这样的:ABc0xp21yq12zr2不过，我找不到实现此目的的正确函数。我试过:df.groupby(['A','B']).agg('count')这会生成一个包含3行(如预期)但没有“计数”列的

如果我有如下两列:OriginDestinationChinaUSAChinaTurkeyUSAChinaUSATurkeyUSARussiaRussiaChina我将如何执行标签编码，同时确保Origin列的标签与目标列中的标签相匹配，即OriginDestination010310101021如果我分别对每一列进行编码，那么算法会认为第1列中的中国与第2列中的中国不同，但事实并非如此 最佳答案 堆栈df.stack().pipe(lambdas:pd.Series(pd.factorize(s.values)[0],s.inde

所以我有一个看起来像这样的pandasDataFrame:rvalspositions1.211.822.311.812.132.031.91......我想按位置过滤掉所有未出现至少20次的行。我见过这样的东西g=df.groupby('positions')g.filter(lambdax:len(x)>20)但这似乎不起作用，我不明白如何从中取回原始数据框。预先感谢您的帮助。 最佳答案 在您的有限数据集上，以下工作:In[125]:df.groupby('positions')['rvals'].filter(lambdax:

我有一个带有dtype的numpy结构化数组，例如:A=numpy.empty(10,dtype=([('segment','我知道我可以创建一个面具，例如:A[A['segment']==42]=...有没有办法在多列上创建掩码？例如(我知道这行不通，但我希望它行得通):A[A['segment']==42andA['material']==5]=... 最佳答案 您可以使用&运算符代替and:A[(A['segment']==42)&(A['material']==5)]请注意，需要额外的括号。

我尝试在大型pandas数据框中对包含分类数据("is"和“否”)的多个列进行编码。完整的数据框包含400多列，因此我正在寻找一种方法来对所有需要的列进行编码，而不必对它们进行逐一编码。我使用Scikit-learnLabelEncoder对分类数据进行编码。不必对数据帧的第一部分进行编码，但是我正在寻找一种方法来直接对包含分类日期的所有所需列进行编码，而无需拆分和连接数据帧。为了展示我的问题，我首先尝试在数据框的一小部分上解决它。然而，卡在数据拟合和转换的最后部分，并得到一个ValueError:badinputshape(4,3)。我运行的代码:#Createasimpledata

我正在尝试根据逗号/空格分隔将一列拆分为多列。我的数据框目前看起来像KEYS10FIT-42704000.04391FIT-42694000.0420,4000.04712FIT-42684000.04193FIT-42664000.04994FIT-42654000.0490,4000.0499,4000.0500,4000.0504,我愿意KEYS12340FIT-42704000.04391FIT-42694000.04204000.04712FIT-42684000.04193FIT-42664000.04994FIT-42654000.04904000.04994000.05

我已经查看了map、apply、mapapply和combine，但似乎找不到执行以下操作的简单方法:我有一个包含10列的数据框。我需要将其中三个传递给一个函数，该函数接受标量并返回一个标量...some_func(inta,intb,intc)returnsintd我想应用它并使用结果在数据框中创建一个新列。df['d']=some_func(a=df['a'],b=df['b'],c=df['c'])我发现的所有解决方案似乎都建议重写some_func以使用Series而不是标量，但这是不可能的，因为它是另一个包的一部分。如何优雅地执行上述操作？ 最佳答

假设我有包含列的DataFrame['X_Axis','col_2','col_3',...,'col_n',]我需要在X轴上绘制第一列，在Y轴上绘制其余列。仅供引用:所有值均已根据X轴进行分组，X轴值的范围为0-25，所有其他列值均已标准化为0-1。我希望它在同一个图表上，而不是子图中。首选:FactorPlot，法线图。 最佳答案 一些seaborn绘图将接受宽数据框sns.pointplot(data=df,x='X_Axis',y='col_2')，但sns.pointplot(data=df,x='X_Axis',y=['