这个问题的推论：replace values in pandas column when N number of NaNs exist in another columna b c d e 2018-05-25 0.000381 0.264318 land 2018-05-25 2018-05-26 0.000000 0.264447 land 2018-05-26 2018-05-27 0.000000 0.264791 NaN NaT 2018-05-28 0.000000 0.265253 NaN NaT 2018-05-29 0.000000 0.265720 NaN NaT ...
我有一个像这样的pandas数据帧：a b c 0 1 1 1 1 1 1 0 2 2 4 1 3 3 5 0 4 3 5 0前两列(‘a’和’b’)是ID,而最后一列(‘c’)是验证(0 = neg,1 = pos).我知道如何根据前2列的值删除重复项,但在这种情况下,我还想摆脱不一致的数据,即重复数据验证为正面和负面.因此,例如前两行是重复但不一致的,因此我应该删除整个记录,而最后两行都是重复和一致的,所以我保留其中一条记录.预期的结果是：a b c 0 2 4 1 1...
我是第一次使用Python中的类,我需要遍历我的类属性并在某些条件下删除某些实例.问题是我找不到删除某些属性的实例的任何示例.更具体一点,我的类是phone_bills,我的一个属性是minutes_used,实例将是特定月份的分钟.好吧,有时我需要删除一个月或一个实例. 我开始怀疑与这个特定项目合作是否错误. 这是我的一些代码(我在那里创建类,然后在底部我尝试deltete实例.class MeterBill:'components of MeterBill' def __init__(self,IDC,Nam...
我想对数据存储区中的实体进行级联删除.我的意思是所有的孩子和间接孩子也将被删除.我最初认为这将是默认行为但不知何故它不是…… 我的想法是这样的：ndb.delete_multi(ndb.Model.query(ancestor=key).iter(keys_only = True))但模型应该是一个通配符,因为实体可以是几个类的父级… 我还想在删除实体时删除BlobKeyProperties.对此,我在想关于：@classmethoddef _post_delete_hook(cls, key, future):# inform someone they have l...
我正在分析医学图像.所有图像都有一个带位置的标记.看起来像这样 它是此图像中的“TRH RMLO”注释,但在其他图像中可能有所不同.尺寸也各不相同.图像被裁剪,但您看到组织正在右侧开始.我发现这些标记的存在会扭曲我的分析. 我该如何删除它们？ 我像这样在python中加载图像import dicom import numpy as npimg = dicom.read_file(my_image.dcm) img_array = img.pixel_array然后图像是一个numpy数组.白色文本总是被大的黑色区域包围(...
如何在python中删除两个字符串之间的多个空格. 例如：-"Bertug 'here multiple blanks' Mete" => "Bertug Mete"至"Bertug Mete" 输入从.xls文件中读取.我尝试过使用split()但它似乎没有按预期工作.import pandas as pd , string , redataFrame = pd.read_excel("C:\\Users\\Bertug\\Desktop\\example.xlsx")#names1 = ''.join(dataFrame.Name.to_string().split()) print(type(dataFrame.Name))#print(dataFrame.Name.str....
我有一个熊猫数据框：>>df_freq = pd.DataFrame([["Z11", "Z11", "X11"], ["Y11","",""], ["Z11","Z11",""]], columns=list('ABC'))>>df_freqA B C 0 Z11 Z11 X11 1 Y11 2 Z11 Z11 我想确保每行只有唯一值.因此它应该是这样的：删除的值可以替换为零或空A B C 0 Z11 0 X11 1 Y11 2 Z11 0 我的数据框很大,有数百列和数千行.目标是计算该数据框中的唯一值.我通过将数据帧转换为矩阵并应用来实现>>...
def rm_read_only(fn, tmp, info):if os.path.isfile(tmp):os.chmod(tmp, stat.S_IWRITE)os.remove(tmp)elif os.path.isdir(tmp):os.chmod(tmp, stat.S_IWRITE)shutil.rmtree(tmp)tmp = out if os.path.isdir(tmp):shutil.rmtree(tmp, one rror=rm_read_only)
所以我知道你可以使用这样的东西来删除重复的行：the_data.drop_duplicates(subset=['the_key'])但是,如果某些值的__键为null,如下所示：the_key C D 1 NaN * * 2 NaN * 3 111 * * 4 111它将保留C列中标记的那些.是否有可能得到drop_duplicates将所有nan视为不同并获得保持D列中数据的输出？解决方法:使用duplicated链接isna并过滤boolean indexing：df = df[(~df['the_key'].duplicated()) | df['t...
我在我的python应用程序中使用gtk.Table.如何删除我附加在表中的gtk.VBox,gtk.HBox或gtk.Button等小部件？我想删除准确位置的小部件.无论如何要从表中取消附加一个子窗口小部件？如：table.attach(button,1,2,1,2) table.unattach(button,1,2,1,2)解决方法: table.remove(button)这通常适用于GTK容器,例如hbox和vbox,而不仅仅是表.
我有一个包含这样的文本文件：Cl1 Cl 0.21988(6) 0.2500 0.15016(5) 0.01587(14) Uani 1 2 d S T P . . O1 O 1.05820(17) 0.2500 0.48327(16) 0.0206(3) Uani 1 2 d DS TU P . . H2 H 1.1042 0.2224 0.3900 0.025 Uiso 0.5 1 calc DR U P . . O2 O 0.78198(19) 0.2500 0.29119(17) 0.0306(4) Uani 1 2 d S TU P . . N1 N 0.7887(2) 0.2500 0.92083(19) 0.0152(3) Uani 1 2 d DS TU P . . H1 H 0.8568 0.2500 1.0305 0.018 Uiso 1 2...
说我想画一个相位数组ph = [1, 40, 80, 179, -173, -150, -90, -40, -3, 3] on an X-Y plot.[179,-173]之间的跳跃是如此可怕,以至于我使用mod(ph 360,360)来摆脱它.然而,这使得[-3,3]变为[357,3]. 我知道我可以有一个循环去除这种不连续性.但我想知道是否有更优雅的方式.解决方法:您应该研究一维相位展开.在Matlab中有一个unwrap函数和Python中类似的numpy.unwrap用于弧度参数.在Matlab中：ph = [1, 40, 80, 179, -173, -150, -90,...
我试图删除字符串中元音的出现,除非它们是单词的开头.因此,例如像“男孩即将获胜”这样的输入应该输出Th.这是我迄今为止所拥有的.任何帮助,将不胜感激！def short(s): vowels = ('a', 'e', 'i', 'o', 'u') noVowel= s toLower = s.lower() for i in toLower.split():if i[0] not in vowels:noVowel = noVowel.replace(i, '') return noVowel解决方法:尝试：>>> s = "The boy is about to win" >>> ''.join(c for i, c in e...
我正在制作一个总共68个子图的数字,并希望删除它们之间的空白区域.这就是我所拥有的： . 我该怎么做呢？ 编辑：使用plt.tight_layout()会使情况变得更糟： 这是我的代码：for j in range(0,len(sort_yf)): for i in range(0,len(yf)):if yf[i]==sort_yf[j]:sort_ID=np.append(sort_ID,'output/'+ID[i]+'.png') for i in range (1,69):plt.subplot(17,4,i,aspect='equal')plots=img.imread(sort_ID[i])plt.imshow(plots)plt.axis('o...
UPDATE下面发布的代码非常好.我刚刚找到了我的问题的答案：我用另一个在该模块上使用相同名称的处理器覆盖了处理程序,因此weakref被删除了…其他人可以使用下面的代码根据Django文档正确注册信号. 在我的Django 1.8,Python 2.7.9中,我定义了一个永远不会被调用的信号.看起来由于某种原因它被垃圾收集.处理程序是在模块级别定义的,而不是在函数内部,所以我希望它只要程序运行就会保留在那里.连接信号时使用weak = False可以解决问题...