这个问题在这里已经有了答案:Whydoespandasapplycalculatetwice(3个答案)关闭2年前。我有两个版本的函数使用PandasforPython2.7逐行通过inputs.csv。第一个版本在单列上使用Series.apply()，并按预期遍历每一行。第二个版本在多列上使用了DataFrame.apply()，并且出于某种原因它读取了顶行两次。然后它继续执行其余的行而不重复。知道为什么后者会读取顶行两次吗？版本#1–Series.apply()(读取顶行一次)importpandasaspddf=pd.read_csv(inputs.csv,delimiter=
我正在寻找一种在过滤查询集的基础上使用filter_horizontal的方法。我尝试将它与自定义管理器一起使用:在models.py中:classAvailEquipManager(models.Manager):defget_query_set(self):returnsuper(AvailEquipManager,self).get_query_set().filter(id=3)classEquipment(models.Model):description=models.CharField(max_length=50)manufacturer=models.Foreign
我查看了Django的文档并用Google搜索了该短语的每个变体，但我找不到任何准确描述lookuptypes行为的文档。app.objects.filter(column__lookuptype=criteria)我找到了有关我可以使用哪些查找类型的文档，但没有找到有关它们的作用或如何使用它们的文档。例如，我完全不知道__gte做了什么，但我也找不到关于它做什么的好文档。是否有我忽略的文档？任何指向正确方向的指示将不胜感激。谢谢! 最佳答案 它们在Django中被称为“字段查找”。字段查找有相当全面的文档:https://docs
给定以下列表:DNA_list=['ATAT','GTGTACGT','AAAAGGTT']我想过滤长度超过3个字符的字符串。我使用以下代码实现了这一点:使用for循环:long_dna=[]forelementinDNA_list:length=len(element)ifint(length)>3:long_dna.append(element)printlong_dna但我希望我的代码更通用，这样我以后可以过滤任意长度的字符串，所以我使用了一个函数和for循环:defget_long(dna_seq,threshold):returnlen(dna_seq)>thresholdl
我正在编写一个简短的程序，我想在其中异步调用一个函数，这样它就不会阻塞调用者。为此，我使用了python的multiprocessing模块中的Pool。在异步调用的函数中，我想返回一个namedtuple以符合我程序其余部分的逻辑，但我发现namedtuple确实似乎不是从派生进程传递到回调的受支持类型(可能是因为它不能被腌制)。这是问题的最小重现。frommultiprocessingimportPoolfromcollectionsimportnamedtuplelogEntry=namedtuple("LogEntry",['logLev','msg'])defdoSometh
目前我在Django的管理界面中通过一些选项进行过滤。例如，假设我按“按状态”过滤。是否可以选择多个状态来过滤结果？这是过滤器的屏幕截图:我可以从此列表中选择多个项目吗？ 最佳答案 不在管理界面中，但如果您修改URL，则可以使过滤条件更复杂。例如，现在URL(在您单击过滤器后)可能以类似的内容结尾?status__exact=a您可以将其更改为status__in=a%2Cm为了查看状态a和m。%2C对逗号进行编码。 关于python-在django管理过滤器list_filter中选择
我对numpy的numpy.apply_along_axis()函数何时会优于简单的Python循环感到困惑。例如，考虑一个有很多行的矩阵，您希望计算每一行的总和:x=np.ones([100000,3])sums1=np.array([np.sum(x[i,:])foriinrange(x.shape[0])])sums2=np.apply_along_axis(np.sum,1,x)在这里，我什至使用了一个内置的numpy函数，np.sum，但是计算sums1(Python循环)在计算时花费了不到400毫秒sums2(apply_along_axis)需要超过2000毫秒(Wind
df:namescoreA1A2A3A4A5B2B4B6B8想要以下面的形式获取以下新数据框:namecountmeanstdmin25%50%75%maxA53............B45............如何从df.describe()中提取信息并重新格式化？谢谢 最佳答案 还有更短的:)printdf.groupby('name').describe().unstack(1)Nothingbeatsone-liner:In[145]:printdf.groupby('name').describe().reset_in
我在我的应用程序中使用celery来运行周期性任务。让我们看下面的简单示例frommyqueueimportQueue@perodic_task(run_every=timedelta(minutes=1))defprocess_queue():queue=Queue()uid,questions=queue.pop()ifuidisNone:returnjob=group(do_stuff(q)forqinquestions)job.apply_async()defdo_stuff(question):try:...except:...raise正如您在上面的示例中看到的，我使用ce
我设置django-filter过滤我的一些列表。这是其中之一，带有自定义表单:classBookingListFiltersForm(forms.Form):state__in=forms.MultipleChoiceField(choices=Booking.STATE_CHOICES,required=False,label=_("État"),widget=forms.CheckboxSelectMultiple)source__in=forms.ModelMultipleChoiceField(queryset=Platform.objects.all(),required=
