我用C#编写了这段代码来检查文件是否已过期:DateTime?lastTimeModified=file.getLastTimeModified();if(!lastTimeModified.HasValue){//Filedoesnotexist,soitisoutofdatereturntrue;}if(lastTimeModified.Value我如何用python编写这个？我在python中试过了。statbuf=os.stat(filename)if(statbuf.st_mtime我得到以下异常messagestr:unsupportedoperandtype(s)for-
我想向我的pandas.Series添加一个整数这是我的代码:importpandasaspdinput=pd.Series([1,2,3,4,5])input.append(6)当我运行它时，出现以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inf.append(6)File"C:\Python33\lib\site-packages\pandas\core\series.py",line2047,inappendverify_integrity=verify_integrity)File"C:\Python33\lib\site-p
我有一个类似于这个的pandas框架:importpandasaspdimportnumpyasnpdata={'Col1':[4,5,6,7],'Col2':[10,20,30,40],'Col3':[100,50,-30,-50],'Col4':['AAA','BBB','AAA','CCC']}df=pd.DataFrame(data=data,index=['R1','R2','R3','R4'])Col1Col2Col3Col4R1410100AAAR252050BBBR3630-30AAAR4740-50CCC给定一个目标数组:target_array=np.array([
我想将pandas.Series列表转换为pandas.Series的numpy数组。但是当我调用数组构造函数时，它也会转换我的系列。>>>l=[Series([1,2,3]),Series([4,5,6])]>>>np.array(l)array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int64)我的列表很小(约10个元素)，所以对于performancesissues我想避免创建pandas.DataFrame。有简单的解决方法吗？提前致谢 最佳答案 你应该在赋值时设置数组的dtype:l=[pd.Series([1,
我正在尝试解决机器学习问题。我有一个包含时间序列元素的特定数据集。对于这个问题，我使用了著名的python库-sklearn。这个库中有很多交叉验证迭代器。还有几个迭代器用于自己定义交叉验证。问题是我真的不知道如何为时间序列定义简单的交叉验证。这是我想要获得的一个很好的例子:假设我们有几个时期(年)，我们想将我们的数据集分成几个block，如下所示:data=[1,2,3,4,5,6,7]train:[1]test:[2](ortest:[2,3,4,5,6,7])train:[1,2]test:[3](ortest:[3,4,5,6,7])train:[1,2,3]test:[4](
我提前为提出这样一个基本问题道歉，但我很困惑。这是一个非常简单的虚拟示例。我在Pandas中匹配日期时遇到一些问题，我不知道为什么。df=pd.DataFrame([[1,'2016-01-01'],[2,'2016-01-01'],[3,'2016-01-02'],[4,'2016-01-03']],columns=['ID','Date'])df['Date']=df['Date'].astype('datetime64')假设我想匹配上面df中的第1行。我事先知道我要匹配ID1。而且我也知道我想要的日期，事实上，我将直接从df的第1行提取该日期以使其无懈可击。some_id=1s
我有一个将日期时间存储为UTC的数据库。我需要查找特定时间的信息，但日期和时间是以本地时间给出的，比方说“欧洲/哥本哈根”。我得到的是:year=2012;month=12;day=2;hour=13;min=1;因此，我需要将它们转换为UTC，以便我可以在数据库中查找它们。我想使用pytz来做到这一点。我正在查看localize:local_tz=timezone('Europe/Copenhagen')t=local_tz.localize(datetime.datetime(year,month,day,hour,min))但我对localize()感到困惑。这是假设年份等是在本
这就是我要解释的:>>>pd.Series([7,20,22,22]).std()7.2284161474004804>>>np.std([7,20,22,22])6.2599920127744575回答:这由Bessel'scorrection解释,N-1而不是标准差公式的分母中的N。我希望Pandas使用与numpy相同的约定。有相关讨论here,但他们的建议也不起作用。我有很多不同餐厅的数据。这是我的数据框(想象不止一家餐厅，但效果只用一家再现):>>>dfrestaurant_idpriceid11040773104072061040722131040722问题:r.mi.gr
这个问题不太可能帮助任何future的访问者；它只与一个小的地理区域、一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况有关，这些情况并不普遍适用于互联网的全局受众。为了帮助使这个问题更广泛地适用，visitthehelpcenter.关闭10年前。我正在尝试通过datetime.datetime.strptime将字符串'2012-11-1414:32:30'转换为datetime.datetime对象方法使用格式字符串'%Y-%m-%d%H:%M:%S'。这样做，我得到一个错误:ValueError:timedata'%Y-%m-%d%H:%M:%S'doesnotmatchformat'201
考虑以下Python(在2.x或3.x中运行):classOuter(object):passclassInner(object):def__init__(self):print("Inner.self",self)o=Outer()i=o.Inner()我想在Inner.__init__()中接触到o。但是:我不希望o成为Inner的显式参数。我希望O.Inner和o.Inner成为一个类对象，而不是像闭包那样奇怪的东西。你能建议我如何实现这一目标吗？目前我最好的想法是使用线程本地存储。在我的用例中，每当我构造一个o.Inner()时，我已经在某个地方的o上的方法中，这没什么大不了的
