是否可以在不使用的情况下直接计算两列的乘积(或例如总和)grouped.apply(lambdax:(x.a*x.b).sum()使用起来快很多(不到我机器上一半的时间)df['helper']=df.a*df.bgrouped=df.groupby(something)grouped['helper'].sum()df.drop('helper',axis=1)但我真的不喜欢必须这样做。例如，计算每组的加权平均值很有用。这里的lambda方法是grouped.apply(lambdax:(x.a*x.b).sum()/(df.b).sum())再一次比将helper除以b.sum()

我有一个大文件(19GB左右)，我想将其加载到内存中以对某些列执行聚合。文件看起来像这样:id,col1,col2,col3,1,12,15,132,18,15,133,14,15,133,14,185,213请注意，我在加载到数据框后使用列(id,col1)进行聚合，还要注意这些键​​可能会连续重复几次，例如:3,14,15,133,14,185,213对于一个小文件，下面的脚本可以完成这项工作importpandasaspddata=pd.read_csv("data_file",delimiter=",")data=data.reset_index(drop=True).grou

假设我有一个数组式的十进制数容器。我要总数。在Python中我会这样做:x=[1.2,3.4,5.6]sum(x)在JavaScript中有类似的简洁方法吗？ 最佳答案 另一种方法，一个简单的迭代函数:functionsum(arr){varresult=0,n=arr.length||0;//mayuse>>>0toensurelengthisUint32while(n--){result+=+arr[n];//unaryoperatortoensureToNumberconversion}returnresult;}varx=[

正在做我的第一个真正的Django项目，需要指导。背景:我的项目是一个reddit克隆。用户提交链接+文本。访客投票赞成或反对。有一个social_ranking算法，作为后台脚本每约2分钟运行一次，根据净票数和内容的新鲜度重新排列所有提交。相当普通的东西。问题:按votes排序无法正常工作，因为votes被初始化为None而不是0。这会导致投了None票的提交排名低于投反对票的提交。我已经调试了这个问题好几天了-运气不好。细节:我已经覆盖了模型的模型管理器，为查询集注释了一个Sum聚合函数，然后按“社会排名”和投票对所述查询集进行排序。下面是我的models.py。我使用的是Djan

我有一个一维numpy数组(array_)和一个Python列表(list_)。以下代码有效，但效率低下，因为切片涉及不必要的副本(当然适用于Python列表，我相信也适用于numpy数组？):result=sum(array_[1:])result=sum(list_[1:])重写它的好方法是什么？ 最佳答案 切片numpy数组不会生成副本，就像在列表的情况下那样。作为一个基本的例子:importnumpyasnpx=np.arange(100)y=x[1:5]y[:]=1000printx[:10]这会产生:[010001000

我一直在努力在flask-admin中实现的一个功能是当用户编辑表单时，在设置字段1后限制字段2的值。让我用文字举个简化的例子(实际用例比较复杂)。然后我将展示实现该示例的完整要点，减去“约束”功能。假设我们有一个数据库可以跟踪一些软件“配方”以输出各种格式的报告。我们示例数据库的recipe表有两个配方:“SeriousReport”、“ASCIIArt”。为了实现每个配方，我们从几种方法中选择一种。我们数据库的method表有两个方法:“tabulate_results”、“pretty_print”。每个方法都有参数。methodarg表有两个参数名称“tabulate_resu

我是Python的新手，目前面临一个我无法解决的问题。我真的希望你能帮助我。英语不是我的母语，所以如果我不能正确表达自己，我很抱歉。假设我有一个包含两列的简单数据框:indexNum_AlbumsNum_authors01041152443710004144538Num_Abums_tot=sum(Num_Albums)=30我需要对Num_Albums中的数据进行累加，直到达到某个条件。注册满足条件的索引，并从Num_authors中获取对应的值。例子:Num_Albums的累积总和，直到总和等于30的50%±1/15(-->15±2):10=15±2?No,thencontinue

最近我接触了NLP，我尝试使用NLTK和TextBlob用于分析文本。我想开发一个分析旅行者评论的应用程序，因此我必须管理大量用不同语言编写的文本。我需要做两个主要操作:词性标注和词形还原。我已经看到，在NLTK中，可以像这样为句子标记化选择正确的语言:tokenizer=nltk.data.load('tokenizers/punkt/PY3/italian.pickle')我还没有找到正确的方法来为不同语言的POS标记和Lemmatizer设置语言。如何为意大利语、法语、西类牙语或德语等非英语文本设置正确的语料库/词典？我还看到可以导入“TreeBank”或“WordNet”模块，

在您希望对存储在pandas数据框中的一列文本进行POS标记的情况下，每行1个句子，SO上的大多数实现都使用apply方法dfData['POSTags']=dfData['SourceText'].apply(lamdarow:[pos_tag(word_tokenize(row)foriteminrow])NLTK文档recommendsusingthepos_tag_sents()用于有效标记多个句子。这是否适用于此示例？如果适用，代码是否会像将pso_tag更改为pos_tag_sents一样简单，或者NLTK是否表示段落的文本源如评论中所述，pos_tag_sents()旨在

我是spaCy的新手。我添加了这篇文章作为文档，并使它对像我这样的新手来说很简单。importspacynlp=spacy.load('en')doc=nlp(u'KEEPCALMbecauseTOGETHERWeRock!')forwordindoc:print(word.text,word.lemma,word.lemma_,word.tag,word.tag_,word.pos,word.pos_)print(word.orth_)我想了解orth、lemma、tag和pos的含义？此代码还打印出值print(word)与print(word.orth_)之间的区别