我尝试从应用引擎数据存储中获取数据。按“标题”(或任何其他属性)过滤查询有效:obj=db.Query(PageModel).filter('title',title)[0]但与ID相同的是:obj=db.Query(PageModel).filter('ID',page_id)[0]我认为数据存储中的ID和KEY有一些特别之处，但我找不到如何实现通过ID获取数据。 最佳答案 尝试obj=PageModel.get_by_id(page_id)相反。这假定您正在使用的ID是数据存储key的数字ID(即，来自obj.key().id(
我正在尝试找到一种有效的方法来查找数据库中与其分数相关的对象的排名。我天真的解决方案如下所示:rank=0forqinModel.objects.all().order_by('score'):ifq.name=='searching_for_this'returnrankrank+=1应该可以使用order_by让数据库进行过滤:Model.objects.all().order_by('score').filter(name='searching_for_this')但是似乎没有办法在过滤器之后检索order_by步骤的索引。有更好的方法吗？(使用python/django和/或原
看看下面的字符串:E|1256280||2014-01-0517:54:00|1|2014-01-0518:59:53|True我想把它分开。管道符号“|”。因此，我使用以下python代码(其中line是包含上述字符串的字符串):printlineprintstr(type(line))printstr(line[1])parts=line.split['|']printstr(parts)但是，当使用这段代码时，出现以下错误:E|1256280||2014-01-0517:54:00|1|2014-01-0518:59:53|True|Traceback(mostrecentcal
我想在Python(2.7)中将两个列表相交。我需要结果是可迭代的:list1=[1,2,3,4]list2=[3,4,5,6]result=(3,4)#anykindofiterable提供一个完整的迭代将在交集之后首先执行，以下哪个更有效？使用生成器:result=(xforxinlist1ifxinlist2)使用过滤器():result=filter(lambdax:xinlist2,list1)其他建议？提前致谢，阿姆农 最佳答案 这些都不是。最好的方法是使用集合。list1=[1,2,3,4]list2=[3,4,5,6
多亏了django调试工具栏，我注意到每个django管理列表页面总是在我的所有查询中添加一个“ORDERBYidDESC”，即使我手动覆盖admin.ModelAdmin的get_queryset方法(我通常这样做是因为我想在我的一些管理页面上进行自定义排序)我想这其实没什么好担心的，但这是数据库需要做的额外排序操作，即使它根本没有意义。有什么办法可以避免这种情况吗？似乎在某些模型上(甚至不是所有模型)如果我添加订购元数据，那么它不会自动按ID添加订单，但它会按该字段添加，这也是我不知道的'想要，因为这样做会将该orderby添加到代码中的所有其他查询中。编辑:似乎罪魁祸首在Chan
我正在阅读PEP0008(thepythonstyleguide)，并遇到以下原因不遵循风格指南中的任何规则。它说打破规则是可以的beconsistentwithsurroundingcodethatalsobreaksit(maybeforhistoricreasons)--althoughthisisalsoanopportunitytocleanupsomeoneelse'smess(intrueXPstyle).“真正的XP风格”是什么意思？ 最佳答案 评论中提到，这里的XP是指ExtremeProgramming.我认为评
根据他们的文档Matlabfilter()和SciPylfilter()，看起来它们应该是“兼容的”。但是我有一个问题，在Python中移植更大的Matlab代码，为此我得到了ValueError:objectoftoosmalldepthfordesiredarray。由于我想不出如何在不使它复杂化的情况下展示我的源代码，我将使用Matlab文档中提供的示例:data=[1:0.2:4]';windowSize=5;filter(ones(1,windowSize)/windowSize,1,data)我用Python翻译成:importnumpyasnpfromscipy.sign
假设我有一个DataFrame，其中有一列y变量和许多列x变量。我希望能够运行y与x1、y与x2的多个单变量回归，...,等等，并将预测存储回DataFrame。我还需要通过组变量来执行此操作。importstatsmodels.apiassmimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'y':np.random.randn(20),'x1':np.random.randn(20),'x2':np.random.randn(20),'grp':['a','b']*10})defols_res(x,y):returnsm.OLS(y,x).fit().predict
我试图在pandas数据框上使用过滤器来过滤掉所有匹配重复值的行(当存在重复时需要删除所有行，而不仅仅是第一行或最后一行)。这就是我在编辑器中的工作方式:df=df.groupby("student_id").filter(lambdax:x.count()==1)但是当我用这段代码运行我的脚本时，我得到了错误:TypeError:filterfunctionreturnedaSeries,butexpectedascalarbool在尝试应用过滤器之前，我通过连接另外两个帧来创建数据帧。 最佳答案 应该是:In[32]:group
我很难过滤pandas中的groupby项。我想做selectemail,count(1)ascntfromcustomersgroupbyemailhavingcount(email)>1orderbycntdesc我做到了customers.groupby('Email')['CustomerID'].size()它正确地给出了电子邮件列表及其各自的计数，但我无法实现havingcount(email)>1部分。email_cnt[email_cnt.size>1]返回1email_cnt=customers.groupby('Email')email_dup=email_cnt.
