假设你有一个名为proj的项目，在这个项目中你有以下结构:proj/dists/doc/src/__init__.pyxyz.pyabc.pytest/setup.py如您所见，项目的所有内容都在src子文件夹中。如何从src文件夹中制作distutils分发包？我的幼稚想法，跟随thetutorial，本来应该像这样编写setup.py:#omittingbasicssetup(name='proj',packages=['src'],package_dir={'proj':'src'})但是在将生成的包安装到我的系统后，我仍然需要导入src.xyz而不是proj.xyz，这本来就是
假设你有一个名为proj的项目，在这个项目中你有以下结构:proj/dists/doc/src/__init__.pyxyz.pyabc.pytest/setup.py如您所见，项目的所有内容都在src子文件夹中。如何从src文件夹中制作distutils分发包？我的幼稚想法，跟随thetutorial，本来应该像这样编写setup.py:#omittingbasicssetup(name='proj',packages=['src'],package_dir={'proj':'src'})但是在将生成的包安装到我的系统后，我仍然需要导入src.xyz而不是proj.xyz，这本来就是
给定这样的列表:mylist=["name","state","name","city","name","zip","zip"]我想通过附加一个数字来重命名重复项以获得以下结果:mylist=["name1","state","name2","city","name3","zip1","zip2"]我不想更改原始列表的顺序。建议的解决方案relatedStackOverflowquestion对列表进行排序，我不想这样做。 最佳答案 我使用map和lambda的解决方案:printmap(lambdax:x[1]+str(mylis
给定这样的列表:mylist=["name","state","name","city","name","zip","zip"]我想通过附加一个数字来重命名重复项以获得以下结果:mylist=["name1","state","name2","city","name3","zip1","zip2"]我不想更改原始列表的顺序。建议的解决方案relatedStackOverflowquestion对列表进行排序，我不想这样做。 最佳答案 我使用map和lambda的解决方案:printmap(lambdax:x[1]+str(mylis
我正在编写一个使用argparse的程序，用于解析我需要的一些参数。现在我有这个:parser.add_argument('--rename',type=str,nargs=2,help='somehelp')当我运行这个脚本时，我看到了这个:optionalarguments:-h,--helpshowthishelpmessageandexit--renameRENAMERENAMEsomehelp如何以帮助“页面”显示的方式更改我的代码:--renameOLDFILENEWFILE然后我可以这样使用OLDFILE和NEWFILE值吗？args.rename.oldfileargs
我正在编写一个使用argparse的程序，用于解析我需要的一些参数。现在我有这个:parser.add_argument('--rename',type=str,nargs=2,help='somehelp')当我运行这个脚本时，我看到了这个:optionalarguments:-h,--helpshowthishelpmessageandexit--renameRENAMERENAMEsomehelp如何以帮助“页面”显示的方式更改我的代码:--renameOLDFILENEWFILE然后我可以这样使用OLDFILE和NEWFILE值吗？args.rename.oldfileargs
我正在尝试对pandas数据框进行一些聚合。这是一个示例代码:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"User":["user1","user2","user2","user3","user2","user1"],"Amount":[10.0,5.0,8.0,10.5,7.5,8.0]})df.groupby(["User"]).agg({"Amount":{"Sum":"sum","Count":"count"}})Out[1]:AmountSumCountUseruser118.02user220.53user310.51这会产生以下警告:FutureW
我正在尝试对pandas数据框进行一些聚合。这是一个示例代码:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"User":["user1","user2","user2","user3","user2","user1"],"Amount":[10.0,5.0,8.0,10.5,7.5,8.0]})df.groupby(["User"]).agg({"Amount":{"Sum":"sum","Count":"count"}})Out[1]:AmountSumCountUseruser118.02user220.53user310.51这会产生以下警告:FutureW
这个问题在这里已经有了答案:MultipleaggregationsofthesamecolumnusingpandasGroupBy.agg()(4个回答)关闭3年前.Q1)我想做一个groupby、SQL风格的聚合并重命名输出列:示例数据集:>>>dfIDRegioncount0100Asia21101Europe32102US13103Africa54100Russia55101Australia76102US87104Asia108105Europe119110Africa23我想按ID和Region对这个数据集的观察结果进行分组，并对每个组的count求和。所以我用了这样的东
这个问题在这里已经有了答案:MultipleaggregationsofthesamecolumnusingpandasGroupBy.agg()(4个回答)关闭3年前.Q1)我想做一个groupby、SQL风格的聚合并重命名输出列:示例数据集:>>>dfIDRegioncount0100Asia21101Europe32102US13103Africa54100Russia55101Australia76102US87104Asia108105Europe119110Africa23我想按ID和Region对这个数据集的观察结果进行分组，并对每个组的count求和。所以我用了这样的东
