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python - 如何在 order_by 之后获取结果在列表中的位置?

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

python - django admin 错误地将 order by 添加到查询中

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

python - 比 numpy 的 in1d 掩码函数 : ordered arrays? 做得更好

此操作需要尽可能快地应用于包含数百万个元素的实际数组。这是问题的简单版本。所以,我有一个唯一整数的随机数组(通常有数百万个元素)。totalIDs=[5,4,3,1,2,9,7,6,8...]我有另一个数组(通常是数万个)我可以创建一个掩码的唯一整数。subsampleIDs1=[5,1,9]subsampleIDs2=[3,7,8]subsampleIDs3=[2,6,9]...我可以用numpy来做mask=np.in1d(totalIDs,subsampleIDs,assume_unique=True)然后我可以使用掩码从另一个数组中提取我想要的信息(比如第0列包含我想要的信息)

c++ - 等效于 Python 的列表排序与键/施瓦兹变换

在Python中,给定一个列表,我可以通过关键函数对其进行排序,例如:>>>defget_value(k):...print"heavycomputationfor",k...return{"a":100,"b":30,"c":50,"d":0}[k]...>>>items=['a','b','c','d']>>>items.sort(key=get_value)heavycomputationforaheavycomputationforbheavycomputationforcheavycomputationford>>>items['d','b','c','a']如您所见,列表不

python - Python list.extend() 是 Order Presserving 吗?

我想知道扩展函数是否保留了两个列表中的顺序。>>list=[1,2,3]>>list.extend([4,5])>>list[1,2,3,4,5]extend总是这样工作吗? 最佳答案 是的。list.extend()只是扩展给定的参数到列表的末尾。根据docs:Extendthelistbyappendingalltheitemsinthegivenlist;equivalenttoa[len(a):]=L.所以:>>>a=[1,2,3]>>>a[len(a):]=[4,5]>>>a[1,2,3,4,5]顺便说一句,不要通过将列表

python - 对 namedtuple 类进行自定义排序

我使用namedtuple很多课。我今天一直在想,是否有一种很好的方法可以为这样的类实现自定义排序,即使默认排序键不是namedtuple的第一个元素(然后是第二个、第三个等)。我的第一直觉是实现__lt__和__eq__并让total_ordering做剩下的(它填写le,ne,gt,ge):fromcollectionsimportnamedtuplefromfunctoolsimporttotal_ordering@total_orderingclassB(namedtuple('B','xy')):def__lt__(self,other):returnself.y但是:def

python - 生成序列的 "ordered subsets"的最有效方法

我需要在Python中生成一个序列的所有“有序子集”(如果我没有使用正确的数学术语,我深表歉意),将省略的元素替换为None。给定[1,2],我想要[(1,2),(1,None),(None,2),(None,None)]。每个“有序子集”都应具有以下属性:在每个位置,它要么是与种子序列中的元素完全相同的元素,要么是None。我可以很容易地生成带有以下遗漏元素的子集:fromitertoolsimportcombinationsforlengthinxrange(len(items),0,-1):forcombinationincombinations(items,length):yi

Python Jupyter 笔记本 : Specify cell execution order

我有一个Jupyter笔记本。在单元格1中,我定义了很多功能,这些功能需要在其他事情之前运行。然后在下面的单元格中,我开始呈现结果。但是,当我转换为HTML时,这种布局很难看。读者必须滚动很长时间才能看到结果,他们可能根本不关心这些功能。但我必须按此顺序放置代码,因为我需要这些功能。所以我的问题是,有没有一种方法可以在我点击全部运行后控制单元格的运行顺序?或者有没有办法我可以做类似下面的事情。我将所有函数定义放在单元格20中,然后放在单元格1中,我可以说告诉Jupyter类似“运行单元格20”的内容。只是好奇这是否可行。谢谢。 最佳答案

python - 将 JSON 读取到 pandas 数据框 - ValueError : Mixing dicts with non-Series may lead to ambiguous ordering

我试图将下面的JSON结构读入pandas数据框,但它抛出了错误消息:ValueError:Mixingdictswithnon-Seriesmayleadtoambiguousordering.Json数据:{"status":{"statuscode":200,"statusmessage":"EverythingOK"},"result":[{"id":22,"club_id":16182},{"id":23,"club_id":16182},{"id":24,"club_id":16182},{"id":25,"club_id":16182},{"id":26,"club_id

python - FutureWarning : specifying 'categories' or 'ordered' in . astype() 已弃用;改为传递 CategoricalDtype

标题中的警告是由pandas0.21.0在Python3.6.3上产生的,代码如pd.Series(["a","b","b"]).astype("category",类别=["a","b","c"])。现在应该怎么写这个? 最佳答案 警告中提到的CategoricalDtype可用pd.api.types.CategoricalDtype.所以,你可以这样写pd.Series(["a","b","b"]).astype(pd.api.types.CategoricalDtype(categories=["a","b","c"])).