Preguntas etiquetadas con python

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¿Cómo seleccionar filas con NaN en una columna en particular?

Dado este marco de datos, ¿cómo seleccionar solo aquellas filas que tienen "Col2" igual a NaN? In [56]: df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)], columns=["Col1", "Col2", "Col3"]) In [57]: df Out[57]: 0 1 2 0 0 1 2 1 0 NaN 0 2 0 0 NaN 3 0 1 2 4 0 1...

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Comprensión in situ = Verdadero

En la pandasbiblioteca muchas veces hay una opción para cambiar el objeto en su lugar, como con la siguiente declaración ... df.dropna(axis='index', how='all', inplace=True) Tengo curiosidad por saber qué se devuelve y cómo se maneja el objeto cuándo inplace=Truese pasa frente a cuándo...

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os.walk sin buscar en los directorios siguientes

¿Cómo me limito os.walka devolver solo archivos en el directorio que proporciono? def _dir_list(self, dir_name, whitelist): outputList = [] for root, dirs, files in os.walk(dir_name): for f in files: if os.path.splitext(f)[1] in whitelist: outputList.append(os.path.join(root, f)) else:...

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¿Cómo ejecuto un programa Python?

Así que estoy empezando un poco como Python, pero tengo problemas, erm ... ejecutándolo. Jajaja Estoy usando IDLE por ahora, pero no sirve de nada porque solo puede ejecutar un par de líneas a la vez. También estoy usando Komodo Edit para crear los archivos .py reales. Mi pregunta es, ¿cómo...

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¿Cómo puedo incrementar un carácter?

Soy nuevo en Python, vengo de Java y C. ¿Cómo puedo incrementar un carácter? En Java o C, los caracteres e ints son prácticamente intercambiables, y en ciertos bucles, es muy útil para mí poder hacer incrementos de caracteres e indexar matrices por caracteres. ¿Cómo puedo hacer esto en Python? Ya...

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¿La mejor manera de afirmar la igualdad numpy.array?

Quiero hacer algunas pruebas unitarias para mi aplicación y necesito comparar dos matrices. Dado que array.__eq__devuelve una nueva matriz (por lo que TestCase.assertEqualfalla), ¿cuál es la mejor manera de afirmar la igualdad? Actualmente estoy usando self.assertTrue((arr1 == arr2).all()) pero...