我有一个相当复杂的应用程序，它使用celery、mongo、redis和pyramid。我用Nose进行测试。我不是在做TDD(至少不是测试先行)，但我非常努力地尝试获得相当多的覆盖率。我被困在与上述某些服务集成的部分。例如，我在celery任务之间使用redis共享内存，但我希望能够轻松切换到memcache，因此我抽象出以下功能:importsettingsdb=StrictRedis(host=settings.db_uri,db=settings.db_name)defhas_task(correlation_id):"""ReturnTrueifataskexistsindb

我有以下数据框:amountcatcodecidcycledatedifeccandidtype01000E1600N0002928520142014-05-15DH8TX2210724K15000G4600N0002672220142013-10-22DH4TX2804624K24C2100N0003067620142014-03-26DH0MO0711324Z我想为列type中的值创建虚拟变量。大约有15个。我试过这个:pd.get_dummies(df['type'])它返回这个:24A24C24E24F24K24N24P24R24Zdate2014-05-15000010000

我正在寻找一种pythonic方法来处理以下问题。pandas.get_dummies()方法非常适合从数据框的分类列创建虚拟对象。例如，如果列在['A','B']中有值，get_dummies()会创建2个虚拟变量并相应地分配0或1。现在，我需要处理这种情况。单列，我们称之为“标签”，具有['A','B','C','D','A*C','C*D']之类的值.get_dummies()创建了6个假人，但我只想要其中的4个，这样一行就可以有多个1。有没有办法以Python的方式处理这个问题？我只能想一些逐步的算法来获得它，但这不包括get_dummies()。谢谢已编辑，希望更清楚!

我有一个数据框，其中一列是我的每个用户所属的组列表。比如:indexgroups0['a','b','c']1['c']2['b','c','e']3['a','c']4['b','e']我想做的是创建一系列虚拟列来识别每个用户所属的组，以便运行一些分析indexabcde011100100100201101310100401000pd.get_dummies(df['groups'])不起作用，因为这只会为我的列中的每个不同列表返回一列。该解决方案需要高效，因为数据框将包含500,000多行。 最佳答案 将s用于您的df['gro

HowtogetFFTW++workingonwindows?(fordummies)我正在使用Windows10和VisualStudio2015。在C中，我需要获取图像的傅里叶变换以便在其上应用过滤器。似乎FFTW是解决这个问题的理想解决方案，但是我无法编译它，这让我发疯。我对编程比较陌生，所以我不知道这有多尴尬。我使用VisualStudio中的NuGet函数来获取FFTW库。因为我在NuGet上找不到它，所以我从以下链接下载了FFTW的东西：https://sourceforge.net/projects/fftwpp/我将下载的内容复制到项目文件夹中，并将头文件包含在解决方案资源管理

HowtogetFFTW++workingonwindows?(fordummies)我正在使用Windows10和VisualStudio2015。在C中，我需要获取图像的傅里叶变换以便在其上应用过滤器。似乎FFTW是解决这个问题的理想解决方案，但是我无法编译它，这让我发疯。我对编程比较陌生，所以我不知道这有多尴尬。我使用VisualStudio中的NuGet函数来获取FFTW库。因为我在NuGet上找不到它，所以我从以下链接下载了FFTW的东西：https://sourceforge.net/projects/fftwpp/我将下载的内容复制到项目文件夹中，并将头文件包含在解决方案资源管理