我有一个df看起来像:df.head()Out[1]:ABCcity0401273city1655610city2775871city3895349city4339890可以通过以下代码创建示例df:df=pd.DataFrame(np.random.randint(100,size=(1000000,3)),columns=list('ABC'))indx=['city'+str(x)forxinrange(0,1000000)]df.index=indx我想做的是:a)为A列确定适当的直方图桶长度，并将每个城市分配给A列的桶b)为B列确定适当的直方图桶长度，并将每个城市分配给B列的

officialPythondocs假设在Python中使用切片运算符和赋值会生成切片列表的浅拷贝。但是当我写代码的时候:o=[1,2,4,5]p=o[:]当我写的时候:id(o)id(p)我得到了不同的ID，并且附加一个列表不会反射(reflect)在另一个列表中。它不是在创建深拷贝还是我哪里出错了？ 最佳答案 您正在创建一个浅副本，因为嵌套值不会被复制，而只会被引用。深副本也会创建列表引用的值的副本。演示:>>>lst=[{}]>>>lst_copy=lst[:]>>>lst_copy[0]['foo']='bar'>>>lst

我正在使用Spark的PythonAPI并运行Spark0.8。我正在存储大量浮点向量RDD，我需要针对整个集合执行一个向量的计算。RDD中的分片和分区有区别吗？当我创建RDD时，我将100作为参数传递给它，这导致它将RDD存储为100个切片，并在执行计算时创建100个任务。我想知道对数据进行分区是否可以通过使系统更有效地处理数据来提高切片之外的性能(即，对分区执行操作与仅对切片RDD中的每个元素进行操作之间是否存在差异)。例如，这两段代码之间有什么显着差异吗？rdd=sc.textFile(demo.txt,100)对比rdd=sc.textFile(demo.txt)rdd.par

这个问题在这里已经有了答案:Python-Findsequenceofsamecharacters(3个答案)Splittingastringwithrepeatedcharactersintoalist(4个答案)关闭3年前。存在一个包含一个或多个字符的字符串。我想对列表进行切片，以便相邻的相同字符位于同一元素中。例如:'a'->['a']'abbbcc'->['a','bbb','cc']'abcabc'->['a','b','c','a','b','c']我如何在Python中制作它？

我有一个字符串，例如:s="thisisastring,a"其中','(逗号)始终是倒数第3个字符，又名s[-3]。想办法把','去掉，但只能想到把字符串转成列表，删掉，再转回字符串。然而，这对于简单的任务来说似乎有点太多了。如何以更简单的方式完成此任务？ 最佳答案 通常，你会这样做:s=s[:-3]+s[-2:]s[:-3]为您提供了一个字符串，但不包括您要删除的逗号("thisisastring")和s[-2:]为您提供了另一个字符串，该字符串开始于该逗号之后的一个字符("a")。然后，将这两个字符串连接在一起即可得到您想要的结

我想对3D数组的每个2D切片应用一个接受2D数组(并返回相同形状之一)的函数。这样做的有效方法是什么？numpy.fromiter返回一维数组，numpy.fromfunction需要分别应用于每个坐标。目前我正在做foo=np.array([func(arg,bar2D)forbar2Dinbar3D])这给了我想要的，但列表理解速度很慢。此外，func是具有特定边界条件的一维导数。numpy.gradient似乎只对数组的N维进行N维导数，但也许有另一个例程可以为我完成所有事情？编辑:列表理解有效，但我正在寻找一种更快的方法。bar3D可以很大，最大可达(500,500,1000)

我在QC审查中发现了一段有趣的代码，并对它的行为感到惊讶。我很好奇它是否在任何地方都有记录。foriinrange(0,my_array.max(),3)[:]:#othercodehere我很好奇range之后是否需要[:]，所以我测试了它:>>>range(0,10,3)range(0,10,3)>>>range(0,10,3)[:]range(0,12,3)这些范围定义的实际序列是相同的，但我没有在Pythonrange中的任何地方看到这种切片行为的记录。文档，所以我很好奇这里到底发生了什么。 最佳答案 暂时让我们假设rang

我正在使用python3.2.3IDLE，这是我的代码:originalList=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88

在我看来，itertools模块中的许多函数都有更简单的等价物。例如，据我所知，itertools.islice(range(10),2,5)与range(10)[2:5]做同样的事情>和itertools.chain([1,2,3],[4,5,6])与[1,2,3]+[4,5,6]。主要文档页面提到了速度优势，但除此之外还有选择itertools的任何理由吗？ 最佳答案 针对您提出的两个示例:importitertoolsdata1=range(10)#ThiscreatesaNEWlistdata1[2:5]#Thiscreat

在我看来，itertools模块中的许多函数都有更简单的等价物。例如，据我所知，itertools.islice(range(10),2,5)与range(10)[2:5]做同样的事情>和itertools.chain([1,2,3],[4,5,6])与[1,2,3]+[4,5,6]。主要文档页面提到了速度优势，但除此之外还有选择itertools的任何理由吗？ 最佳答案 针对您提出的两个示例:importitertoolsdata1=range(10)#ThiscreatesaNEWlistdata1[2:5]#Thiscreat