我正在尝试使用以下代码连接100个具有2个日期时间索引的数据帧:concat_df=pd.concat([df_dict[c]forcindf_dict],axis=1)但是某个数据帧(我假设它是一个，但可能更多)导致发生以下异常:Exception:cannothandleanon-uniquemulti-index!有什么想法吗？指的是第一个索引还是第二个索引？ 最佳答案 我发现它指的是第一个索引，我的解决方案是:(我不确定它的效率如何，但之后concat起作用)dup_first_index_dates=np.where(np
有一个listofclassifiers我们可以在setup.py中定义以在PyPI中对我们的python包进行分类.其中有一些语言的“NaturalLanguage”分类器。什么时候应该将这些分类器包含在项目的setup.py中？是针对自然语言处理相关的包，还是当包的源代码是用相应的语言编写的时候才应该使用？ 最佳答案 左字。虽然PyPI限制其列表中分类器的使用，但没有解释如何使用列表中的每个分类器。PyPA'ssampleproject给你一些提示(第78到99行)，并且还说使用分类器是可选的!conceptbehindclas
我正在使用langdetect来确定一组字符串的语言，我知道这些字符串是英语或法语。有时，langdetect告诉我，对于一个我知道是法语的字符串，语言是罗马尼亚语。如何让langdetect只选择英语或法语，而不是所有其他语言？谢谢! 最佳答案 选项1一个选择是使用包langid代替。然后您可以通过方法调用简单地限制语言:importlangidlangid.set_languages(['fr','en'])#ISO639-1codeslang,score=langid.classify('Thisisafrenchorengl
我有一个包含全年数据的时间序列数据集(日期是索引)。每15分钟(全年)测量一次数据，这导致每天有96个时间步长。数据已经标准化。变量是相关的。除VAR外的所有变量都是天气指标。VAR在一天和一周内是季节性的(因为它在周末看起来有点不同，但每个周末都差不多)。VAR值是固定的。我想预测接下来两天(提前192步)和接下来7天(提前672步)的VAR值。这是数据集的样本:DateIdxVARdewpthumpresstemp2017-04-1700:00:000.3693970.1550390.3867920.1967210.2388892017-04-1700:15:000.3632140
我正在尝试提高我当前从应用引擎数据存储区查询的效率。目前，我使用的是同步方法:classHospital(ndb.Model):name=ndb.StringProperty()buildings=ndb.KeyProperty(kind=Building,repeated=True)classBuilding(ndb.Model):name=ndb.StringProperty()rooms=ndb.KeyProperty(kind=Room,repeated=True)classRoom(ndb.Model):name=ndb.StringProperty()beds=ndb.Ke
在AppEngine(Python)中使用ndb.get_multi()从Memcache获取多个键时，我发现性能非常差。我正在获取约500个小对象，所有这些对象都在内存缓存中。如果我使用ndb.get_multi(keys)执行此操作，则需要1500毫秒或更多时间。以下是AppStats的典型输出:和如您所见，所有数据均由内存缓存提供。大多数时间被报告为在RPC调用之外。但是，我的代码尽可能少，所以如果时间花在CPU上，它必须在ndb中的某个地方:#Getsetofkeysforitems.Thisrunsveryquickly.item_keys=memcache.get(item
我是python的新手，正在尝试使用请求库从IMDb获取一些信息。我的代码以我的母语捕获所有数据(例如，电影标题)，但我想用英语获取它们。我如何更改请求中的接受语言来做到这一点？ 最佳答案 您需要做的就是定义自己的header:importrequestsurl="http://www.imdb.com/title/tt0089218/"headers={"Accept-Language":"en-US,en;q=0.5"}r=requests.get(url,headers=headers)您也可以添加您想要修改的任何其他head
我正在使用Django1.4的新i18n_patterns:fromdjango.conf.urlsimportpatterns,include,urlfromdjango.conf.urls.i18nimporti18n_patternsfromdjango.contribimportadminadmin.autodiscover()urlpatterns+=i18n_patterns('',url(r'^admin/',include(admin.site.urls)),)它适用于所有活跃的语言:/en/admin/#Ok/es/admin/#Ok但这失败了:/admin/#404
我如何告诉NLTK以特定语言处理文本？偶尔我会编写一个专门的NLP例程来在非英语(但仍然是印欧语)文本域上进行POS标记、分词等。这个问题似乎只针对不同的语料库，而不是代码/设置的变化:POStagginginGerman或者，是否有专门用于python的希伯来语/西类牙语/波兰语NLP模块？ 最佳答案 我不确定您所说的代码/设置更改是什么。NLTK主要依赖于机器学习，“设置”通常是从训练数据中提取的。当谈到POS标记时，结果和标记将取决于您使用/训练的标记器。如果您自己训练，您当然需要一些西类牙语/波兰语训练数据。这些可能很难找到
我需要一些帮助来为我正在从事的项目制定攻击计划。想象一下，该站点是为监督分布在世界各地的区域销售办事处的团队服务的。这个项目的目的是让super用户快速启动一个特定于每个办公室的新子站点——站点被频繁添加。办公室子站点应完全包含特定于该子站点的“管理员”用户，并且应该是用户友好的CMS。super用户应该能够介入并管理所有这些办公室子站点。除了独立的办公室子站点实例之外，每个子站点还需要管理联系人、线索等并将其存储在一个中心区域以供super用户使用。我用Django做过几个网站，但从来没有做过Multi-Tenancy的。我想要有关使用技术的建议或可能有用的教程/文档。要求:每个子网
