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python2和python3中的可变参数有什么不同?

python2和python3中的可变参数有什么不同?def cat( *args,sep="/" ): print(sep.join(args))concat("111","aaa","222")concat("111","aaa","222",sep=".")python2中执行: def cat( *args,sep="/" ):SyntaxError: inv

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詹惠儿

如何理解 import 函数

在编写代码时，可能需要某些特定的模块。所以我们在Python中使用单行代码导入这些模块。但是如果我们只在运行时知道所需模块的名称呢？我们如何导入该模块？可以使用Python的内置 __import__()函数。它还有助于在运行时导入模块。语法： __ import [_（name，globals，locals，fromlist，level）参数：name：要导入的模块的名称globa

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詹惠儿

python如何设定返回值？

函数返回值可以为空，也可以设定特定返回值：def hello_decorator(func): def inner1(*args, **kwargs): print("before Execution") # getting the returned value returned_value = func(*args, **kwargs) print("

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啊啊啊啊啊吖

怎么使用pandas从嵌套的JSON数组中提取值

我有一个大的JSON文件（400k行）。我试图隔离以下内容：政策 - “描述”策略项 - “用户”和“数据库值”策略项目”之后的所有内容在整个文件中重复完全相同。我已经尝试过以下代码来隔离“用户”。它似乎不起作用，我试图将所有这些转换为CSV。from pandas.io.json import json_normalize as Jnormalimport jsonimport pp

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詹惠儿

python如何输出函数执行时间

使用装饰器轻松找出函数的执行时间。# importing libraries import time import math # decorator to calculate duration # taken by any function. def calculate_time(func): # added arguments inside the inner1, #

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啊啊啊啊啊吖

如何在执行计算时更新for循环中的变量名称

每当我偶然发现Python中的某种计算时，我倾向于采用unpythonic方法，因为我对语言不太熟悉：import pandas as pdimport numpy as npv = 8gf = 2.5data_a1 = np.random.randint(5, 10, 21)data_a2 = np.random.randint(5, 10, 21

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詹惠儿

First Class函数是什么（2）

2.函数可以作为参数传递给其他函数：因为函数是对象，我们可以将它们作为参数传递给其他函数。可以接受其他函数作为参数的函数也称为高阶函数。在下面的示例中，我们创建了一个函数greet，它将函数作为参数。# Python program to illustrate functions # can be passed as arguments to other functions def sho

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啊啊啊啊啊吖

如何将csv文件合并为一个数据框，包括文件名

我有一个包含多个scv文件的文件夹，每个文件的命名如下，Result_2007_01_16 Result_2007_01_17 ...... Result_2014_07_30基本上我从2007年开始每个工作日都有一个文件，我试图将所有文件附加到一个数据框中，并将文件名添加为新列，因为文件中的日期不是自己的列。我发现stackoverflow中的几行脚本有助于将所有文件保存到一个df中，有

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啊啊啊啊啊吖

我是如何将数组数组转换为展平数据帧的

我得到了具有以下结构的pandas数据帧0 [{'review_id': 4873356, 'rating': '5.0'}, {'review_id': 4973356, 'rating': '4.0'}]1 [{'review_id': 4635892, 'rating': '5.0'}, {'review_id': 4645839, 'rating': '3.0'}] .

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朝阳Tim

为什么我的pandas没有.agg()函数？

问题描述：pandas.DataFrame.agg()是可以很方便地查看数据的描述信息，但是为什么有时候会执行不了呢？解决思路：常常是因为版本过低造成，官方文档显示：New in version 0.20.0，也就是需要将pandas升级到高级版本才可以那么如何查看自己的pandas版本信息呢？可以用如下代码实现：pd.show_versions()对于版本过低的pandas

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詹惠儿

python中的显式线连续是什么

显式线连续显式线连接主要用于隐式线连接不适用时。在此方法中，您必须使用一个字符来帮助解释器理解特定语句跨越多行。反斜杠（\）用于表示语句跨越多行。需要注意的是“必须是该行中的最后一个字符，即使不允许使用空格。具体运用，请参考一下代码：# Example x = \ 1 2 \ 5 6 \ 10print(x) 输出：24 Python中的注

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詹惠儿

python中空格有什么作用

最常见的空格字符如下： Python解释器大多忽略了空格，而且大部分都不需要空格。当清楚一个命令行结束并且下一个命令行开始时，可以省略空格。当涉及特殊的非字母数字字符时通常会出现这种情况。例子：# Example 1 # This is correct but whitespace can improve readability a = 1-2 # Better wa

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詹惠儿

在excel中怎么启动powerBI加载项

1.打开“文件”选项卡，点击“选项”功能区。 2.点击“加载项”功能区。 3.在“管理”选项卡中点击下拉箭头按钮，选择“COM加载项”，然后点击“转到”。 4.把microsoft power map for excel, microsoft power pivot for excel, microsoft power view for excel都勾

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詹惠儿

python如何使用format函数格式化输出？

使用format函数格式化输出：在Python（2.6）中添加了format（）方法，而字符串的格式化方法需要更多手动操作。python可以用{}来标记变量将被替换的位置，并且可以提供详细的格式化指令，但用户还需要提供要格式化的信息。这个函数的作用是可以通过位置格式连接输出中的元素。例如：代码：# Python program showing # use of format() m

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詹惠儿

python如何调用列

python选择列：为了在Pandas DataFrame中选择一列，我们可以通过列名称调用列来访问列。# Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing employee data data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'

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啊啊啊啊啊吖

关于boost::accumulators的困惑

我使用pandas和获得不同的统计计算结果boost::accumulators，并且不确定原因。我有一个简单的例子，使用pandas来计算某些回报的均值和方差import pandasvals = [ 1, 1, 2, 1, 3, 2, 3, 4, 6, 3, 2, 1 ]rets = pandas.Series(vals).pct_change()print(f'count:

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啊啊啊啊啊吖

怎么实现虚拟编码与自定义值权重

我的形状数据如下：pd.DataFrame({'id': [1,2,3], 'item': ['item_a', 'item_a', 'item_b'], 'score': [1,-1,1]})id item score1 item_a 12 item_a -13 item_b 1我想获取项目列的虚拟代码，

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啊啊啊啊啊吖

datetime结合日期和时间戳的问题

我试图使用这个SO帖子结合日期和时间戳，但没有运气..#df= pd.read_csv('C:\\Users\\desktop\\master.csv', index_col='Date', parse_dates=True)df= pd.read_csv('C:\\Users\\desktop\\master.csv')这是我卡住的地方，我不知道如何正确导入包 ..这不起作用： fr

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如何用pandas里的广播修改数据帧

import numpy as np import pandas as pd data = pd.DataFrame(data = np.arange(16).reshape((4, 4)), index = ['Chile', 'Argentina', 'Peru', 'Bolivia'], columns

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啊啊啊啊啊吖

当我的表中还有NaN值时，我可以使用什么代替.loc？

我想通过他们的名字将一些运动员分组，从每个人那里得到最小的年龄，然后根据他们从最小到最老的年龄对他们进行排序，但在我的数据中还有一些Nan值，我得到一个FutureWarning：传递列表 - 喜欢.loc或[]以及任何缺少的标签将来会引发KeyError，您可以使用.reindex（）作为替代。是否有任何选项可以跳过具有Nan值的记录？tabYoungest=tab.sort_values(b

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