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python 공부2392

파이썬 Pandas read_csv에서 구분 기호 사용자 정의 다양한 pandas 데이터 프레임으로 다양한 데이터 파일을 읽고 있습니다. 이러한 데이터 파일의 열은 공백으로 구분됩니다. 그러나 각 파일에 대해 공간 수가 다릅니다 (일부에는 하나의 공간 만 있고 다른 파일에는 두 개의 공간이있는 등). 따라서 파일을 가져올 때마다 수동으로 해당 파일로 이동하여 사용 된 공간 수를 확인하고 sep 에 많은 수의 공간을 제공해야합니다. import pandas as pd df = pd.read_csv('myfile.dat', sep = ' ') pandas에게 구분자로 "모든 수의 공백"을 가정하도록 지시 할 수있는 방법이 있습니까? 또한 pandas에게 탭 ( \ t ) 또는 공백을 구분 기호로 사용하도록 지시 할 수있는 방법이 있습니까? 해결 방법 예, sep = '.. 2020. 10. 25.
파이썬 Python unsubscriptable 다음과 같은 TypeError 컨텍스트에서 unsubscriptable 은 무엇을 의미합니까? TypeError: 'int' object is unsubscriptable 편집하다: 이 현상을 초래하는 짧은 코드 예제입니다. a=[[1,2],[5,3],5,[5,6],[2,2]] for b in a: print b[0] > 1 > 5 > TypeError: 'int' object is unsubscriptable 해결 방법 정수를 배열로 처리하려고 시도했음을 의미합니다. 예를 들면 : a = 1337 b = [1,3,3,7] print b[0] # prints 1 print a[0] # raises your exception 참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/41.. 2020. 10. 25.
파이썬 pandas-첫 번째 발생 찾기 다음과 같이 구조화 된 데이터 프레임이 있다고 가정합니다. df = pd.DataFrame({"A":['a','a','a','b','b'], "B":[1]*5}) A 열은 이전에 정렬되었습니다. df [df.A! = 'a'] 의 첫 번째 행 인덱스를 찾고 싶습니다. 최종 목표는이 인덱스를 사용하여 데이터 프레임을 A 를 기반으로 그룹으로 나누는 것입니다. 이제 groupby 기능이 있다는 것을 깨달았습니다. 그러나 데이터 프레임은 상당히 크고 이것은 간단한 장난감 예제입니다. A 는 이미 정렬되었으므로 df.A! = 'a'의 첫 번째 색인 만 찾을 수 있다면 더 빠를 것입니다. . 따라서 어떤 방법을 사용하든 첫 번째 요소가 발견되면 검색이 중지 하는 것이 중요합니다. 해결 방법 df.A.ne ( 'a'.. 2020. 10. 25.
파이썬 JSONDecodeError : ','구분 기호 예상 : 줄 1 열 43 (문자 42) 나는 이미 여기에서 많은 예를 읽었습니다. 불행히도이 오류가 계속 발생합니다. 오류 : json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ',' delimiter: line 1 column 43 (char 42) json 파일 : {"people": [{"name": "Scott", "from": "Nebraska", "website": "stackabuse.com"}, {"name": "Larry", "from": "Michigan", "website": "google.com"}, {"name": "Tim", "from": "Alabama", "website": "apple.com"}]} 및 또 다른 별도의 json 파일 : {"scores":[{"name":"Larry","res.. 2020. 10. 25.
파이썬 Django 양식의 읽기 전용 필드 Django 양식에서 필드를 읽기 전용으로 설정하려면 어떻게해야합니까? 필드를 비활성화하는 방법을 알고 있지만 원하는 것은 아닙니다. 어떤 도움을 주시면 감사하겠습니다. 해결 방법 Field 를 정의 할 때 선택적 attrs 매개 변수를 사용할 수 있습니다. 재치 : somefield = forms.CharField( widget=forms.TextInput(attrs={'readonly':'readonly'}) ) 참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/41271979 2020. 10. 25.
파이썬 Python 프로그램의 간단한 UI에서 실시간 그래프를 어떻게 표시합니까? 배열에 저장된 3 개의 히스토그램을 업데이트하는 복잡한 알고리즘이 있습니다. 알고리즘을 디버깅하고 싶기 때문에 사용자 인터페이스에서 배열을 히스토그램으로 표시 할 생각이었습니다. 이를 수행하는 가장 쉬운 방법은 무엇입니까? (최적화 된 코드보다 신속한 애플리케이션 개발이 더 중요합니다.) Qt (C ++)에 대한 경험과 matplotlib에 대한 경험이 있습니다. (이 질문을 하루나 이틀 동안 열어 두겠습니다. 내가 가지고 있지 않은 경험이 많지 않으면 솔루션을 평가하기가 어렵 기 때문입니다. 커뮤니티의 투표가 최선의 답변을 선택하는 데 도움이되기를 바랍니다.) 해결 방법 편집 : 요즘에는 matplotlib.animation 을 사용하는 것이 더 쉽고 좋습니다. import numpy as np imp.. 2020. 10. 25.
파이썬 How to increment datetime by custom months in python without using library datetime 값의 월을 증가시켜야합니다. next_month = datetime.datetime(mydate.year, mydate.month+1, 1) 월이 12 일 때 13이되고 "month must be in 1..12"라는 오류가 발생합니다. (연도가 증가 할 것으로 예상했습니다) timedelta를 사용하고 싶었지만 월 인수가 필요하지 않습니다. time = strtotime(str(mydate)); next_month = date("Y-m-d", strtotime("+1 month", time)); datetime에서 str, time, datetime으로 변환하고 싶지 않습니다. 따라서 여전히 라이브러리입니다. 누구든지 timedelta를 사용하는 것처럼 좋고 간단한 솔루션이 있습니까? .. 2020. 10. 25.
파이썬 문자열을 사용하여 Python에서 함수 호출 며칠 전 인터넷에서 검색을하다가 파이썬 사전에 관한 흥미로운 기사를 발견했습니다. 사전에있는 키를 사용하여 함수를 호출하는 것이 었습니다. 이 기사에서 저자는 일부 기능을 정의한 다음 기능 이름과 정확히 동일한 키를 가진 사전을 정의했습니다. 그런 다음 사용자로부터 입력 매개 변수를 가져와 동일한 메서드를 호출 할 수 있습니다 (케이스 중단 구현과 같은 것). After that I realised about the same thing but somehow different. I want to know how I can implement this. 기능이있는 경우 : def fullName( name = "noName", family = "noFamily" ): return name += family 이.. 2020. 10. 25.
파이썬 PIL을 설치하려고 할 때 오류 발생 PIL을 설치하려고하는데 오류가 발생합니다. 어떻게해야합니까? $ Command Result ------------ $ pip install PIL Collecting PIL Could not find a version that satisfies the requirement PIL (from versions: ) No matching distribution found for PIL -------------------------------------------------------------------- $ pip install PIL --allow-unverified PIL --allow-all-external DEPRECATION: --allow-all-external has been deprecate.. 2020. 10. 25.
파이썬 Tensorflow 평균 제곱 오차 손실 함수 Tensorflow의 회귀 모델에 대한 다양한 게시물에서 몇 가지 다른 평균 제곱 오류 손실 함수를 보았습니다. loss = tf.reduce_sum(tf.pow(prediction - Y,2))/(n_instances) loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(prediction, Y)) loss = tf.nn.l2_loss(prediction - Y) 이들의 차이점은 무엇입니까? 해결 방법 세 번째 방정식은 다르지만 첫 번째와 두 번째 방정식은 공식적으로 동일하지만 수치 적 문제로 인해 다르게 작동한다고 말할 수 있습니다. 3 번째 방정식 ( l2_loss 사용)은 제곱 된 유클리드 노름의 1/2, 즉 입력의 요소 별 제곱의 합인 x를 반환한다고 생각합니다. = .. 2020. 10. 25.

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