我正在处理一些数据并最终遇到这样的情况，我想剪下这样的系列:df=pd.DataFrame({'A':10000*[1],'B':np.random.randint(0,1001,10000)})df['level']=pd.cut(df.B,bins=[0,200,400,600,800,1000],labels=['i','ii','iii','iv','v'])为了计算每个级别中值的数量，我在执行以下操作时发现了两个不同的答案:df.level.value_counts(sort=False)i1934ii1994iii2055iv2056v1952Name:level,dtyp

看起来Mock.call_count不能与线程一起正常工作。例如:importthreadingimporttimefrommockimportMagicMockdeff():time.sleep(0.1)deftest_1():mock=MagicMock(side_effect=f)nb_threads=100000threads=[]for_inrange(nb_threads):thread=threading.Thread(target=mock)threads.append(thread)thread.start()forthreadinthreads:thread.joi

我正在尝试弄清楚如何在对话框窗口中对绑定(bind)命令进行单元测试。我正在尝试使用tkinter的event_generate.它没有按我预期的方式工作。对于这个StackOverflow问题，我设置了一些代码，只需一次调用event_generate.有时这条线有效，有时好像这条线根本不存在。对话框中的绑定(bind)__init__方法如下所示:self.bind('',#Print"BackSpaceeventgenerated."lambdaevent:print(event.keysym,'eventgenerated.'))对话框中的任何操作都会回调到它的终止方法(该对话

我有一个包含日期和每个日期售出的各种汽车的表格，格式如下(这些只是许多列中的2列):DATECAR2012/01/01BMW2012/01/01MercedesBenz2012/01/01BMW2012/01/02Volvo2012/01/02BMW2012/01/03MercedesBenz...2012/09/01BMW2012/09/02Volvo我执行以下操作来查找每天销售的BMW汽车数量df[df.CAR=='BMW']['DATE'].value_counts()结果是这样的:2012/07/04152012/07/088...2012/01/021但也有宝马车卖不出去的日

Event和Lock在这些场景中做同样的事情吗？classMyThread1(threading.Thread):def__init__(event):self.event=eventdefrun(self):self.event.wait()#dosomethingself.event.clear()另一个:classMyThread2(threading.Thread):def__init__(lock):self.lock=lockdefrun(self):self.lock.acquire()#dosomethingself.lock.release()

我是spark的新手，我正在尝试根据csv文件的某些字段制作一个distinct().count()。Csv结构(无标题):id,country,type01,AU,s102,AU,s203,GR,s203,GR,s2加载我输入的.csv:lines=sc.textFile("test.txt")然后lines上的不同计数按预期返回3:lines.distinct().count()但我不知道如何根据id和country进行不同的计数。 最佳答案 在这种情况下，您可以选择要考虑的列，然后计数:sc.textFile("test.tx

Ruby的each_slice(count)在Python中的等价物是什么？我想为每次迭代从列表中获取2个元素。像[1,2,3,4,5,6]我想在第一次迭代中处理1,2然后3,4然后是5,6。当然，有一种使用索引值的迂回方式。但是是否有直接的功能或某种方式可以直接执行此操作？ 最佳答案 有一个recipe为此在itertoolsdocumentation称为石斑鱼:fromitertoolsimportizip_longestdefgrouper(n,iterable,fillvalue=None):"grouper(3,'ABCD

假设我有以下数据:s2=pd.Series([1,2,3,4,5,2,3,333,2,123,434,1,2,3,1,11,11,432,3,2,4,3,3,3,54,34,24,2,223,2535334,3,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,30000,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2])s2.value_counts(normalize=True).plot()我想在图中显示的是，有几个数字构成了大多数情况。问题是，这将在图表的最左侧看到，然后会有一条直

我是一家动画工作室的中端Python开发人员，收到了一个独特的诊断请求；评估哪些代码被使用，哪些没有。在Python模块导入模块的杂乱无章的结构中:我需要计算导入的python模块，并且可能在更深层次上，找出调用了哪些方法。至于找出调用了哪些方法，我认为可以通过编写自己的日志记录元类轻松解决。但是，我无法想象我应该如何计算或记录不同深度的模块导入。感谢您提出任何想法。 最佳答案 如果有办法练习代码，可以运行coverage.py下的代码.它通常用于测试，但它的基本功能在这里可以发挥作用:它指示哪些代码行已运行，哪些未运行。

我正在pygame中制作一个应用程序，我需要处理事件。我从来没有真正理解我是否应该使用pygame.event.get()或pygame.event.poll()，或者它是否真的很重要。问题:我应该使用pygame.event.get()还是pygame.event.poll()？ 最佳答案 get()检索当前队列中的所有事件，通常在循环中使用:foreventinpygame.event.get():#useeventpoll()仅检索单个事件:event=pygame.event.poll()#useevent在后者中，您需要明