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啊啊啊啊啊吖

如何使用.loc将数据帧行附加到for循环中的另一个？

假设我有以下数据帧：df_t1 = pd.DataFrame([["AAA", 1 ,2],["BBB", 0, 3],["CCC", 1, 2],["DDD", 0, 0],["EEE", 0, 3]], columns=list('ABC')) A B C0 AAA 1 21 BBB 0 32 CCC 1 23 DDD 0 04

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啊啊啊啊啊吖

根据条件删除多行

下面是pandas dataframe我的一个子集，我试图根据某些条件删除多行。 code1 code2 grp1 grp2 dist_km0 M001 M002 AAA AAA 1121 M001 M003 AAA IHH 2752 M002 M005 AAA XXY 1503 M002 M004 AAA AAA

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PGC123

重新加载模块的时候报错 not defined

在使用reload()重新加载模块的时候提示 NameError: name 'test' is not defined，我已经导入了呀from test import add答：使用from 导入的时候命名空间中并没有test 只有add,所以应该先import test然后再reload(test)

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zxq997

好用的zip函数

这个函数返回一个含元组的列表，代码如下：l1 = ('You gotta', 'the')l2 = ('love', 'built-in')out = []if len(l1) == len(l2): for i in range(len(l1)): out.append((l1[i], l2[i]))# out = [('You gotta', 'love')

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zxq997

python中计算距离的函数isinstance？

如果 object 参数是 classinfo 参数的一个实例或者子类(直接或者间接)的话返回 True 。当你想检验一个对象的类型的时候，第一个想到的应该是使用 type() 函数。if type(obj) == type(dict): # do stuffelif type(obj) == type(list): # do other stuff...

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zxq997

字典的dict函数的新用法

dict([arg])使用 arg 提供的条目生成一个新的字典。arg 通常是未知的，但是它很方便！比如说，如果我们想把一个含两个元组的列表转换成一个字典，我们可以这么做。l = [('Knights', 'Ni'), ('Monty', 'Python'), ('SPAM', 'SPAAAM')]d = dict()for tuple in l: d[tuple[0]] =

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zxq997

python中的cmp函数的用法是什么呢？

比较两个对象 x 和 y 。 x < y 的时候返回负数， x ==y 的时候返回 0， x > y 的时候返回正数。def compare(x,y): if x < y: return -1 elif x == y: return 0 else: return 1完全可以使用一句 cmp(x, y) 来替代。

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zxq997

python中的any函数的作用是什么？

如果可迭代的对象中任何一个元素为 true 的话返回 True 。如果可迭代的对象为空则返回 False 。_any = Falsefor item in iterable: if item: _any = True breakif _any: # do stuff更容易的写法：if any(iterable): # do stuf

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zxq997

python的内置函数all的用法是什么？

解释：如果可迭代的对象(数组，字符串，列表等，下同)中的元素都是 true (或者为空)的话返回 True 。代码如下：_all = Truefor item in iterable: if not item: _all = False breakif _all: # do stuff

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zxq997

列表如何去重？

代码如下：lst = [1,2,3,4,5,1,2,3,3]lst=set(lst) #将列表转化成元祖lst = [x for x in lst] #再转化成列表lst结果如下：

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zxq997

字典如何合并2个字典？

具体如下：dic = {'name':"Alice","age":18}dic2 = {"sex":"男"}dic.update(dic2)dic

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zxq997

字典如何删除键？

代码如下：dic = {'name':"Alice","age":18}del dic['name'] #删除键dic结果：

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zxq997

如何在一个函数内部修改全局变量？

利用global 修改全局变量。如图，将a定义为全局变量之后，打印的a的结果就是4

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lluotuo

安装Python以匹配OS X 10.5中的目录布局

OS X 10.5上的默认Python安装是2.5.1，带有FAT 32位（Intel和PPC）客户端。我想设置apache和mysql来运行django。在过去，我运行Apache和MySQL以匹配32位模式的安装（甚至从Apache中删除64位的东西以使其工作）。我想将Python升级到64位。我完全可以通过一个警告从源代码编译它。如何匹配默认安装的布局方式？特别是，/Library/Pyt

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dreamhappy2012

距离度量——汉明距离定义与公式

定义：两个等长字符串s1与s2的汉明距离为：将其中一个变为另外一个所需要作的最小字符替换次数。例如: The Hamming distance between "1011101" and "1001001" is 2. The Hamming distance between "2143896" and "2233796" is 3. The Hamming d

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dreamhappy2012

距离度量——余弦距离定义与公式

几何中，夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异；机器学习中，借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式：a两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦为：a即：a夹角余弦取值范围为[-1,1]。余弦越大表示两个向量的夹角越小，余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的

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dreamhappy2012

距离度量——马氏距离定义与公式

马氏距离的引出：a上图有两个正态分布的总体，它们的均值分别为a和b，但方差不一样，则图中的A点离哪个总体更近？或者说A有更大的概率属于谁？显然，A离左边的更近，A属于左边总体的概率更大，尽管A与a的欧式距离远一些。这就是马氏距离的直观解释。概念：马氏距离是基于样本分布的一种距离。物理意义就是在规范化的主成分空间中的欧氏距离。所谓规范化的主成分空间就是利用主成分分析对一些数据进行主成分分解

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dreamhappy2012

距离度量——标准化欧氏距离

定义：标准化欧氏距离是针对欧氏距离的缺点而作的一种改进。标准欧氏距离的思路：既然数据各维分量的分布不一样，那先将各个分量都“标准化”到均值、方差相等。假设样本集X的均值(mean)为m，标准差(standard deviation)为s，X的“标准化变量”表示为：a标准化欧氏距离公式：a如果将方差的倒数看成一个权重，也可称之为加权欧氏距离(Weighted Euclidean

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dreamhappy2012

距离度量——闵可夫斯基距离的定义与公式

闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义，是对多个距离度量公式的概括性的表述。闵氏距离定义：两个n维变量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为：a其中p是一个变参数：当p=1时，就是曼哈顿距离；当p=2时，就是欧氏距离；当p→∞时，就是切比雪夫距离。因此，根据变参数的不同，闵氏距离可以表示某一类/种的距离。闵氏距离，包括曼哈

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dreamhappy2012

距离度量——切比雪夫距离

切比雪夫距离的定义：国际象棋中，国王可以直行、横行、斜行，所以国王走一步可以移动到相邻8个方格中的任意一个。国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？这个距离就叫切比雪夫距离。二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离：an维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)的切比雪夫距离：a

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