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python - 在 Panda Dataframe 中附加 bool 列

我正在学习pandas,但在这里遇到了这个问题。我创建了一个数据框来跟踪所有用户以及他们做某事的次数。为了更好地理解问题,我创建了这个示例:importpandasaspddata=[{'username':'me','bought_apples':2,'bought_pears':0},{'username':'you','bought_apples':1,'bought_pears':1}]df=pd.DataFrame(data)df['bought_something']=df['bought_apples']>0ordf['bought_pears']>0在最后一行中,我想添

python - Python 中列表的 bool 值

将列表转换为boolean值的最佳方法是什么?我正在寻找类似的东西:returneval_bool(my_list)我有一个自定义容器,我在其中实现了__nonzero__方法,它应该像这样工作:ifself.my_list:returnTruereturnFalse但是它足够pythonic了吗?:)无论如何,我很好奇Python如何解释if语句中列表的值,因为这段代码的工作方式不同:returnmy_list==TrueJ. 最佳答案 只需使用:bool(my_list)将其评估为Python“真实性”并返回一个真正的boole

python - 聚合 Python 字典的 bool 值的最佳方法是什么?

对于以下Python字典:dict={'stackoverflow':True,'superuser':False,'serverfault':False,'meta':True,}我想将上面的bool值聚合成下面的bool表达式:dict['stackoverflow']anddict['superuser']anddict['serverfault']anddict['meta']上面的代码应该返回False。我使用的是上面已知名称的key,但我希望它能正常工作,以便可以有大量未知的key名称。 最佳答案 在python2.5+

python gettext 错误 : Can't convert '__proxy__' object to str implicitly

我突然在之前运行的代码中遇到了一个奇怪的错误。我最近从1.9.4升级到Django1.9.6。在我的一个观点中,我有:fromdjango.contribimportmessagesfromdjango.utils.translationimportugettext_lazyas_messages.success(request,str(_('Astringwitha')+''+_('link!')+'.'),extra_tags="safehtml")这现在在倒数第二行给出了一个TypeError:Can'tconvert'__proxy__'objecttostrimplicitl

Python Pandas read_excel dtype str 在读取或通过 to_csv 写入时用空白 ('' 替换 nan

Python版本:Python2.7.13::Anaconda自定义(64位)Pandas版本:Pandas0.20.2你好,我有一个非常简单的要求。我想读取一个excel文件并将特定工作表写入csv文件。写入csv文件时,应将源Excel文件中的空白值视为/写入空白。但是,我的空白记录总是以“nan”形式写入输出文件。(没有引号)我通过方法读取了Excel文件read_excel(xlsx,sheetname='sheet1',dtype=str)我指定dtype是因为我有一些列是数字但应该被视为字符串。(否则他们可能会丢失前导0等)即我想从每个单元格中读取确切的值。现在我通过to_

python - 3d 矩阵中的 2d bool 选择

Inarelatedquestion我了解到,如果我有一个形状为MxMxN的数组,并且我想根据形状为MxM的bool矩阵进行选择,我可以简单地做data[select,...]并完成它。不幸的是,现在我的数据顺序不同了:importnumpyasnpdata=np.arange(36).reshape((3,4,3))select=np.random.choice([0,1],size=9).reshape((3,3)).astype(bool)对于data中索引为i0,i1,i2的每个元素,如果select[i0,i2]==True,则应该选择它>。我怎样才能继续我的选择,而不必做一

python成员str性能太慢

我在python2.7.3中添加到str类成员时遇到了一个奇怪的性能问题。我知道访问局部变量更快,但是,在下面的问题中,两个循环之间的速度差异超过100倍。访问a.accum_的开始快但慢,就好像striadd是O(n^2)和str的长度。有谁知道原因吗?#Fast(5mins):classFoo:passa=Foo()a.accum_=str()foriiinrange(1000000):if(ii%10000)==0:print'slowcnt',iia.accum_+='zzzzz\n' 最佳答案 对于第一个例子,很明显它是单

python - 我自己的方法用于 list_display 和值作为 bool 图标

我自己编写了用于list_display(管理类)的方法,如下所示:classMyClassAdmin(admin.ModelAdmin):list_display=('my_own_method')defmy_own_method(self,obj):if[condition]:returnTrueelse:returnFalse但是这个值在列表中显示为文本(True或False),而不是像这样的默认djangobool图标:我应该怎么做才能改变它? 最佳答案 将您的代码更改为以下内容:classMyClassAdmin(admi

Python 的 `str.format()` 、填充字符和 ANSI 颜色

在Python2中,我使用str.format()来对齐我正在打印到终端的一堆文本列。基本上,它是一个表格,但我没有打印任何边框或任何东西——它只是文本行,与列对齐。没有颜色调整,一切都按预期打印。如果我用ANSI颜色代码包裹一整行(即一个print语句),所有内容都会按预期打印。但是:如果我试图让一行中的每一列都具有不同的颜色,对齐就会被抛出。从技术上讲,对齐方式得到了保留;填充字符(空格)未按要求打印;事实上,填充字符似乎已完全删除。我已经用colorama验证了同样的问题和xtermcolor.结果是一样的。因此,我确定问题与str.format()不能很好地处理字符串中间的AN

python - Pandas 根据 bool 数组就地修改列值

我知道如何根据另一列的值使用apply或np.where创建一个新列,但是有选择地更改现有列的值的方法专栏正在逃避我;我怀疑涉及df.ix?我接近了吗?例如,这是一个简单的数据框(我的有数万行)。如果名称以字母“e”结尾,我想更改“标志”列中的值(假设为“蓝色”):>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({'name':['Mick','John','Christine','Stevie','Lindsey'],\'flag':['Purple','Red',nan,nan,nan]})[['name','flag']]>>>printdfnamef