这个问题在这里已经有了答案:selectingacrossmultiplecolumnswithpandas(3个回答)关闭9年前。尽管至少有twogood关于如何在Python的pandas库中索引DataFrame的教程，我仍然无法找到一种优雅的方式来对多个列进行SELECTing。>>>d=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[4,5,6,7,8]})>>>dxy014125236347458>>>d[d['x']>2]#Thisworksfinexy236347458>>>d[d['x']>2&d['y']>7]#Ihadexpectedthis
这个问题在这里已经有了答案:selectingacrossmultiplecolumnswithpandas(3个回答)关闭9年前。尽管至少有twogood关于如何在Python的pandas库中索引DataFrame的教程，我仍然无法找到一种优雅的方式来对多个列进行SELECTing。>>>d=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[4,5,6,7,8]})>>>dxy014125236347458>>>d[d['x']>2]#Thisworksfinexy236347458>>>d[d['x']>2&d['y']>7]#Ihadexpectedthis
正如所料，1不包含在空元组中>>>1in()False但是返回的False值不等于False>>>1in()==FalseFalse换个角度看，in运算符返回一个bool，它既不是True也不是False:>>>type(1in())>>>1in()==True,1in()==False(False,False)但是，如果原始表达式被括号括起来，则正常行为会恢复>>>(1in())==FalseTrue或者它的值存储在一个变量中>>>value=1in()>>>value==FalseTrue在Python2和Python3中都观察到了这种行为。你能解释一下发生了什么吗？
正如所料，1不包含在空元组中>>>1in()False但是返回的False值不等于False>>>1in()==FalseFalse换个角度看，in运算符返回一个bool，它既不是True也不是False:>>>type(1in())>>>1in()==True,1in()==False(False,False)但是，如果原始表达式被括号括起来，则正常行为会恢复>>>(1in())==FalseTrue或者它的值存储在一个变量中>>>value=1in()>>>value==FalseTrue在Python2和Python3中都观察到了这种行为。你能解释一下发生了什么吗？
众所周知，Python对对象有boolean值:如果一个类有一个__len__方法，那么__len__()碰巧返回0的每个实例都会被评估为boolean值False(例如，空列表)。事实上，如果每个可迭代的空自定义对象出现在boolean表达式中，它都会被评估为False。现在假设我有一个带有属性bar的类foo。我如何定义它的真值，例如，如果bar%2==0和False否则它将被评估为True？例如:myfoo=foo()myfoo.bar=3defa(foo):iffoo:print"spam"else:print"eggs"所以，a(myfoo)应该打印"eggs"。
众所周知，Python对对象有boolean值:如果一个类有一个__len__方法，那么__len__()碰巧返回0的每个实例都会被评估为boolean值False(例如，空列表)。事实上，如果每个可迭代的空自定义对象出现在boolean表达式中，它都会被评估为False。现在假设我有一个带有属性bar的类foo。我如何定义它的真值，例如，如果bar%2==0和False否则它将被评估为True？例如:myfoo=foo()myfoo.bar=3defa(foo):iffoo:print"spam"else:print"eggs"所以，a(myfoo)应该打印"eggs"。
内置函数vars()在我看来更像Pythonic，但我发现__dict__的使用频率更高。Python文档表明它们是等效的。一位博主claimsthat__dict__isfasterthanvars().我应该使用哪个？ 最佳答案 通常，您应该将dunder/magic方法视为实现并将函数/方法作为API调用，因此最好使用vars()而不是__dict__，就像你会做len(a_list)而不是a_list.__len__()或a_dict["key"]而不是a_dict.__getitem__('key')
内置函数vars()在我看来更像Pythonic，但我发现__dict__的使用频率更高。Python文档表明它们是等效的。一位博主claimsthat__dict__isfasterthanvars().我应该使用哪个？ 最佳答案 通常，您应该将dunder/magic方法视为实现并将函数/方法作为API调用，因此最好使用vars()而不是__dict__，就像你会做len(a_list)而不是a_list.__len__()或a_dict["key"]而不是a_dict.__getitem__('key')
有人知道Django有多“模块化”吗？我可以只使用ORM部分来获取映射到DB表并知道如何从这些表中读取/写入的类吗？如果不是，您会推荐什么作为“Hibernate的Python等价物”？ 最佳答案 如果你喜欢Django的ORM，那么“独立”使用它是非常简单的；我有writtenupseveraltechniquesforusingpartsofDjangooutsideofawebcontext，并且您可以自由使用其中的任何一个(或自己滚动)。上面的Shane似乎对这一点和其他几点有点误解——例如，Django可以做多个不同的数据
有人知道Django有多“模块化”吗？我可以只使用ORM部分来获取映射到DB表并知道如何从这些表中读取/写入的类吗？如果不是，您会推荐什么作为“Hibernate的Python等价物”？ 最佳答案 如果你喜欢Django的ORM，那么“独立”使用它是非常简单的；我有writtenupseveraltechniquesforusingpartsofDjangooutsideofawebcontext，并且您可以自由使用其中的任何一个(或自己滚动)。上面的Shane似乎对这一点和其他几点有点误解——例如，Django可以做多个不同的数据
