我是Python世界的新手，正在尝试将其用作数据分析的后备平台。我通常使用data.table来满足我的数据分析需求。问题是，当我对大型CSV文件(随机化、压缩、上传到http://www.filedropper.com/ddataredact_1)运行组聚合操作时，Python抛出:groupingpandasreturngetattr(obj,method)(*args,**kwds)ValueError:negativedimensionsarenotallowed或者(我什至遇到过...)File"C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\co
我在普通的pythonshell中，在尝试导入我的项目模型时遇到此错误:fromresults.modelsimportTestResultTraceback(mostrecentcalllast):File"C:\ProgramFiles(x86)\WingIDE3.2\src\debug\tserver\_sandbox.py",line1,in#UsedinternallyfordebugsandboxunderexternalinterpreterFile"C:\Users\audrey_moreau\myProject\results\models.py",line1,inf
我在使用命令时遇到问题importmatplotlib.pyplotasplt我以前用过我的脚本，但自从我更新了我的anaconda之后它们就不再工作了conda-updateall我收到一条很长的错误消息，但我不太明白问题出在哪里，请参阅附加代码。有人知道如何解决它吗？我什至卸载了anaconda并重新安装了它，但还没有修复它？我还使用condo仅更新了marplotlib，但没有帮助。有什么建议吗？runtransform.py/Users/tfridrich/anaconda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/font_manager.
这个问题是关于在堆叠和取消堆叠操作期间提升Pandas的性能。问题是我有一个大数据框(~2GB)。我关注了thisblog成功将其压缩到~150MB。但是，我的入栈和出栈操作会花费无限长的时间，以至于我必须终止内核并重新启动所有程序。我也用过R的data.table包，飞起来了，我在SO上对此进行了研究。似乎有人在Dataframeunstackperformance-pandas上指向map-reduce线程，但我不确定它有两个原因:stack和unstack在未压缩的情况下在pandas中运行良好，但由于内存问题，我无法在我的原始数据集上执行此操作。R的data.table很容易(
我有一个生成多个表的脚本，它们都具有相同的列名和非常相似的数据。到现在为止，我一直在通过在每张表前打印一个标题来使每张表独一无二，即:print("ResultsforMethodFoo")#table1print("ResultsforMethodBar")#table2等等。但这不是很漂亮..虽然这似乎是一个明显的用例，但我无法在任何地方找到执行类似操作的选项:关于如何实现这一点有什么想法吗？以防万一:我正在使用python3.4，带有virtualenv和prettytable版本0.7.2 最佳答案 这可以使用PTable来
我在Django应用程序中使用Decimal对象，发现了这个奇怪的错误:ipdb>decimal.Decimal(10)%1Decimal('0')ipdb>decimal.Decimal(100)%1***decimal.InvalidOperation:[]ipdb>decimal.Decimal(150)%1***decimal.InvalidOperation:[]ipdb>decimal.Decimal(79)%1Decimal('0')ipdb>decimal.Decimal(100.1)%2Decimal('0.10')ipdb>decimal.Decimal(1000)
使用matplotlib时，笔记本中的绘图不会内联显示这些图看起来完全空白。有什么想法吗？ 最佳答案 在调用“Restart&Runall”时遇到同样的问题。按照这个%matplotlibnotebookshowingablankhistogram我可以通过添加来解决问题%matplotlibinline在单元格的开头。另请注意，您可以通过将;添加到行尾来阻止字符串输出。 关于python-当我'runall'时，Matplotlib图没有显示在JupyterNotebook上，我们在S
我需要以编程方式为我的Django应用程序中给定的非托管模型生成CREATETABLE语句(managed=False)由于我在遗留数据库上工作，我不想创建迁移并使用sqlmigrate。./manage.pysql命令可用于此目的，但已在Django1.8中删除您知道任何替代方案吗？ 最佳答案 按照建议，我发布了案例的完整答案，问题可能暗示了这一点。假设您有一个外部数据库表，您决定将其作为Django模型进行访问，因此将其描述为非托管模型(Meta:managed=False)。稍后您需要能够在您的代码中创建它，例如使用本地数据库
我正在设置跨平台python应用程序(Python3)的脚本构建，我想从linux创建所有可分发文件。这可能吗？ 最佳答案 简答:否我最近一直在做类似的事情(在Python3中使用cx_Freeze)。如果您在Wine中设置Python，您可以生成一个Windows版本，但我必须在它正常工作之前复制一些DLL(cx_Freeze调用一个未在Wine中实现的WindowsAPI函数)。在没有Mac的情况下，我还没有遇到过任何为Mac打包应用程序的方法。也许有人应该建立一个社区构建服务，这样人们就可以为彼此的不同平台构建可分发文件。不过
我正在尝试使用BeautifulSoup4.4.0抓取一个xml文件，该文件的标签名称采用驼峰命名法，而find_all似乎无法找到它们。示例代码:frombs4importBeautifulSoupxml="""world"""soup=BeautifulSoup(xml,"lxml")forxinsoup.find_all("hello"):printxxml2=""":-)"""soup=BeautifulSoup(xml2,"lxml")forxinsoup.find_all("helloWorld"):printx我得到的输出是:$pythonsoup_test.pyworl
