Así que tengo una lista larga de cadenas en el mismo formato y quiero encontrar el último "." carácter en cada uno y reemplazarlo con ". -". Intenté usar rfind, pero parece que no puedo utilizarlo correctamente para hacer
Quiero implementar un comando que pueda detener la aplicación de flask usando flask-script. He buscado la solución por un tiempo. Debido a que el marco no proporciona la API "app.stop ()", tengo curiosidad sobre cómo codificar esto. Estoy trabajando en Ubuntu 12.10 y Python 2.7.3....
Tengo un marco de datos de Pandas, una de las columnas contiene cadenas de fecha en el formato YYYY-MM-DD Por ejemplo '2013-10-28' Por el momento el dtypede la columna es object. ¿Cómo convierto los valores de la columna al formato de fecha
Tengo el siguiente procedimiento: def myProc(invIndex, keyWord): D={} for i in range(len(keyWord)): if keyWord[i] in invIndex.keys(): D.update(invIndex[query[i]]) return D Pero recibo el siguiente error: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 3, in
Estoy escribiendo código Python usando Vim, y cada vez que quiero ejecutar mi código, escribo esto dentro de Vim: :w !python Esto se vuelve frustrante, así que estaba buscando un método más rápido para ejecutar código Python dentro de Vim. ¿Ejecutar scripts de Python desde una terminal, tal vez?...
¡Escribí un programa en IDLE para tokenizar archivos de texto y comienza a tokenizar 349 archivos de texto! ¿Cómo puedo detenerlo? ¿Cómo puedo detener un programa Python en ejecución?
Probablemente sea fácil, pero tengo los siguientes datos: En el marco de datos 1: index dat1 0 9 1 5 En el marco de datos 2: index dat2 0 7 1 6 Quiero un marco de datos con la siguiente forma: index dat1 dat2 0 9 7 1 5 6 Intenté usar el appendmétodo, pero obtengo una combinación cruzada (es...
¿Cómo puedo agregar el filtro como en SQL para seleccionar valores que NO son NULL de una determinada columna? SELECT * FROM table WHERE YourColumn IS NOT NULL; ¿Cómo puedo hacer lo mismo con los filtros SQLAlchemy? select = select(table).select_from(table).where(all_filters)...
Puedo usar la pandas dropna()funcionalidad para eliminar filas con algunas o todas las columnas configuradas como NA's. ¿Existe una función equivalente para eliminar filas con todas las columnas con valor 0? P kt b tt mky depth 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 5 1.1 3 4.5 2.3...
Creo que esto debería ser simple, pero probé algunas ideas y ninguna de ellas funcionó: last_row = len(DF) DF = DF.drop(DF.index[last_row]) #<-- fail! Intenté usar índices negativos, pero eso también dio lugar a errores. Todavía debo estar malinterpretando algo
Tengo un DataFrame: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'foo.aa': [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8], 'foo.fighters': [0, 1, np.nan, 0, 0, 0], 'foo.bars': [0, 0, 0, 0, 0, 1], 'bar.baz': [5, 5, 6, 5, 5.6, 6.8], 'foo.fox': [2, 4, 1, 0, 0, 5], 'nas.foo': ['NA', 0, 1, 0, 0,...
Usando esto como punto de partida: a = [['10', '1.2', '4.2'], ['15', '70', '0.03'], ['8', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three']) Out[8]: one two three 0 10 1.2 4.2 1 15 70 0.03 2 8 5 0 Quiero usar algo como una ifdeclaración dentro de pandas. if df['one'] >=...
Me pregunto cómo guardar y cargar numpy.arraydatos correctamente. Actualmente estoy usando el numpy.savetxt()método. Por ejemplo, si tengo una matriz markers, que se ve así: Intento salvarlo mediante el uso de: numpy.savetxt('markers.txt', markers) En otro script, intento abrir un archivo...
Digamos que tengo el siguiente DataFrame Número de letra A 1 B 2 C 3 D 4 Que se puede obtener a través del siguiente código import pandas as pd letters=pd.Series(('A', 'B', 'C', 'D')) numbers=pd.Series((1, 2, 3, 4)) keys=('Letters', 'Numbers') df=pd.concat((letters, numbers), axis=1,...
Estoy usando TensorFlow para entrenar una red neuronal. Así es como estoy inicializando GradientDescentOptimizer: init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() sess.run(init) mse = tf.reduce_mean(tf.square(out - out_)) train_step =
Me gustaría comprobar si la variable es None o numpy.array. Implementé una check_afunción para hacer esto. def check_a(a): if not a: print "please initialize a" a = None check_a(a) a = np.array([1,2]) check_a(a) Pero este código genera ValueError. ¿Cuál es la forma más sencilla? ValueError...
Trabajo en un marco de datos con dos columnas, mvv y count. +---+-----+ |mvv|count| +---+-----+ | 1 | 5 | | 2 | 9 | | 3 | 3 | | 4 | 1 | Me gustaría obtener dos listas que contengan valores mvv y valor de recuento. Algo como mvv = [1,2,3,4] count = [5,9,3,1] Entonces, probé el siguiente...
En boto 2, puede escribir en un objeto S3 usando estos métodos: Key.set_contents_from_string () Key.set_contents_from_file () Key.set_contents_from_filename () Key.set_contents_from_stream () ¿Existe un equivalente de boto 3? ¿Cuál es el método boto3 para guardar datos en un objeto almacenado...
No puedo entender la página de StandardScaleren la documentación de sklearn. ¿Alguien puede explicarme esto en términos simples?
¿Hay alguna forma de reordenar las columnas en el marco de datos de pandas en función de mis preferencias personales (es decir, no ordenadas alfabéticamente o numéricamente, sino más bien siguiendo ciertas convenciones)? Ejemplo simple: frame = pd.DataFrame({ 'one thing':[1,2,3,4], 'second...