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팬더 데이터 프레임에 목록 가져오기 나는 판다의 스프레드시트 내용을 읽고 있다.DataNitro에는 직사각형 셀 선택을 목록으로 반환하는 메서드가 있습니다.그렇게 table = Cell("A1").table 주다 table = [['Heading1', 'Heading2'], [1 , 2], [3, 4]] headers = table.pop(0) # gives the headers as list and leaves data 번역하기 위해 코드를 쓰느라 바쁘지만, 매우 간단한 사용법이기 때문에 방법이 있을 것이라고 생각합니다.문서에서는 찾을 수 없는 것 같습니다.이것을 단순화할 수 있는 방법에 대한 포인트는?문의처pd.DataFrame직접 생성자: df = pd.DataFrame(table, columns=..

정의된 모든 변수 보기 이 질문에는 이미 답변이 있습니다. [여기서 즐겨찾는 언어]의 프로그램에서 모든 변수를 열거 또는 나열합니다. (16개 답변) 닫힘8년 전. 저는 현재 파이썬 쉘에서 계산 작업을 하고 있습니다.원하는 것은 Matlab 스타일의 리스트아웃입니다.이 리스트아웃에서는 지금까지 정의된 모든 변수를 확인할 수 있습니다(사용한 이름, 값 등을 알 수 있습니다). 방법이 있을까요? 어떻게 하면 될까요?사용할 수 있는 몇 가지 사항: dir()는 범위 내 변수 목록을 제공합니다. globals()글로벌 변수 사전 제공 locals()로컬 변수 사전을 제공합니다. 가능하면 IPython을 사용할 수 있습니다. 현재 모든 사용자 정의 변수의 목록을 가져오기 위해 IPython은 다음과 같은 마법 명..

python의 바이트 배열에 대한 16진수 문자열 다른 유형의 일련의 값을 나타내는 긴 16진수 문자열이 있습니다.이 Hex String을 바이트 배열로 변환하여 각 값을 변환하고 적절한 데이터 유형으로 변환합니다. 당신의 16진수 문자열이 >>> hex_string = "deadbeef" Bearray로 변환합니다(Python 3 및 2.7). >>> bytearray.fromhex(hex_string) bytearray(b'\xde\xad\xbe\xef') 바이트 개체(Python 3)로 변환: >>> bytes.fromhex(hex_string) b'\xde\xad\xbe\xef' 주의:bytes의 불변의 버전입니다.bytearray. 문자열로 변환(Python ≤ 2.7): >>> hex_data..

파일에 기록하고 stdout에 인쇄하는 로거 구성 Python의 로깅 모듈을 사용하여 디버깅 문자열을 파일에 기록하고 있습니다.또한 이 모듈을 사용하여 스트링을 stdout으로 출력합니다.이거 어떻게 해?파일에 문자열을 기록하려면 다음 코드를 사용합니다. import logging import logging.handlers logger = logging.getLogger("") logger.setLevel(logging.DEBUG) handler = logging.handlers.RotatingFileHandler( LOGFILE, maxBytes=(1048576*5), backupCount=7 ) formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(l..

잘못된 매직 넘버 오류는 무엇입니까? "Bad Magic Number" ImportError는 python으로 무엇이며 어떻게 수정해야 합니까? 온라인에서 찾을 수 있는 유일한 것은 이것이 .py -> .pyc 파일을 컴파일하여 잘못된 버전의 python과 함께 사용하려고 하는 것에 기인한다는 것입니다.다만, 제 경우는, 파일이 Import 되는 경우도 있습니다만, 다른 경우는 Import 되지 않는 경우도 있어, 그 이유를 알 수 없습니다. python이 traceback에서 제공하는 정보는 특별히 도움이 되지 않습니다(그래서 제가 여기서 물어본 것입니다). 하지만 다음과 같은 경우에 도움이 됩니다. Traceback (most recent call last): File "run.py", line 7,..

일반 Python 목록에 비해 NumPy의 장점은 무엇입니까? 일반 Python 목록에 비해 NumPy의 장점은 무엇입니까? 저는 약 100개의 금융 시장 시리즈를 가지고 있으며, 100x100x100=100만 셀의 큐브 배열을 만들 예정입니다.각 x를 각각 y와 z로 회귀시켜 배열에 표준 오차를 채웁니다. "대형 매트릭스"의 경우 성능과 확장성을 위해 Python 목록이 아닌 NumPy를 사용해야 한다고 들었습니다.문제는 파이썬 목록을 알고 있는데 그게 나한테 효과가 있는 것 같아. NumPy로 옮기면 어떤 혜택이 있나요? 1000시리즈(즉, 큐브에 10억개의 부동소수점 셀)가 있는 경우는 어떻게 해야 합니까? NumPy의 배열은 Python의 목록보다 더 콤팩트합니다.Python의 경우 리스트는 적어..

numpy.random.seed(0)의 역할은 무엇입니까? 뭐 하는 거야? np.random.seed(0) np.random.seed(0) 번호를 가능하게 >>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55, 0.72, 0.6 , 0.54]) >>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55, 0.72, 0.6 , 0.54]) 시드 리셋으로(매회) 같은 번호 세트가 표시됩니다. 랜덤 시드가 리셋되지 않으면 호출할 때마다 다른 번호가 표시됩니다. >>> numpy.random.rand(4) array([ 0.42, 0.65, 0.44, 0.89]) >>> numpy.random.rand(4)..

Python 3.7 데이터 클래스 상속 현재 Python 3.7에서 도입된 새로운 데이터 클래스 구조를 시험하고 있습니다.나는 지금 부모 수업을 물려받으려고 애쓰고 있다.자식 클래스의 bool 매개 변수가 다른 매개 변수보다 먼저 전달되도록 현재 접근 방식에 의해 인수 순서가 엉망이 된 것 같습니다.이로 인해 타입 에러가 발생. from dataclasses import dataclass @dataclass class Parent: name: str age: int ugly: bool = False def print_name(self): print(self.name) def print_age(self): print(self.age) def print_id(self): print(f'The Name is ..

NumPy bool 배열의 참 요소 수를 계산하는 방법 부울형 NumPy 배열 'boolar'가 있습니다.값이 다음과 같은 요소의 수를 세고 싶다.True이 태스크 전용 NumPy 또는 Python 루틴이 있습니까?아니면 스크립트의 요소를 반복해야 합니까?여러 가지 옵션이 있습니다.다음 두 가지 옵션이 있습니다. boolarr.sum() numpy.count_nonzero(boolarr) 다음은 예를 제시하겠습니다. >>> import numpy as np >>> boolarr = np.array([[0, 0, 1], [1, 0, 1], [1, 0, 1]], dtype=np.bool) >>> boolarr array([[False, False, True], [ True, False, True], [ Tr..

Python 사전 저장 CSV 파일을 사용하여 Python에서 데이터를 가져오거나 내보내는 데 익숙하지만 여기에는 분명한 과제가 있습니다.사전(또는 사전 세트)을 JSON 또는 피클 파일에 저장하는 간단한 방법이 있습니까? 예를 들어 다음과 같습니다. data = {} data ['key1'] = "keyinfo" data ['key2'] = "keyinfo2" 저장 방법과 다시 로드하는 방법을 모두 알고 싶습니다.피클 저장: try: import cPickle as pickle except ImportError: # Python 3.x import pickle with open('data.p', 'wb') as fp: pickle.dump(data, fp, protocol=pickle.HIGHEST_P..