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Pandas/NumPy에서 열/변수가 숫자인지 여부를 확인하는 방법은 무엇입니까? 변수가 다음에 있는지 여부를 확인할 수 있는 더 나은 방법이 있습니까?Pandas및/또는NumPy이라numeric아니면 안 되나요? 나는 정의된 자아가 있습니다.dictionary와 함께dtypes열쇠로numeric/not가치로서인pandas 0.20.2할 수 있는 일: import pandas as pd from pandas.api.types import is_string_dtype from pandas.api.types import is_numeric_dtype df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1.0, 2.0, 3.0]}) is_string_dtype(df['A']) ..

파이썬에서 이미지의 exif 데이터를 읽으려면 어떻게 해야 합니까? PIL을 사용하고 있습니다.사진의 EXIF 데이터를 사전으로 변환하려면 어떻게 해야 합니까?사용할 수 있습니다._getexif()PIL 이미지의 보호된 방법입니다. import PIL.Image img = PIL.Image.open('img.jpg') exif_data = img._getexif() 이렇게 하면 EXIF 숫자 태그로 색인화된 사전이 제공됩니다.사전을 실제 EXIF 태그 이름 문자열로 인덱싱하려면 다음과 같은 방법을 사용하십시오. import PIL.ExifTags exif = { PIL.ExifTags.TAGS[k]: v for k, v in img._getexif().items() if k in PIL.ExifTags...

판다 데이터 프레임에서 범주형 데이터 변환 다음 유형의 데이터가 있는 데이터 프레임이 있습니다(열이 너무 많습니다). col1 int64 col2 int64 col3 category col4 category col5 category 열은 다음과 같습니다. Name: col3, dtype: category Categories (8, object): [B, C, E, G, H, N, S, W] 각 열의 모든 값을 다음과 같이 정수로 변환합니다. [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 이를 통해 한 열에 대해 다음과 같이 해결했습니다. dataframe['c'] = pandas.Categorical.from_array(dataframe.col3).codes 이제 데이터 프레임에 오래된 두 개의 열이 있습..

파이썬에서 모든 크기의 빈 목록을 얻으려면 어떻게 해야 합니까? 기본적으로 C:에서 이 어레이와 동등한 파이썬을 원합니다. int a[x]; 하지만 파이썬에서 나는 다음과 같은 배열을 선언합니다. a = [] 문제는 다음과 같은 값을 가진 임의 슬롯을 할당한다는 것입니다. a[4] = 1 하지만 파이썬 목록이 비어 있기 때문에 파이썬으로는 그렇게 할 수 없습니다(길이 0)."array"가 실제로 Python 목록을 의미하는 경우, a = [0] * 10 또는 a = [None] * 10 파이썬에서 원하는 것을 정확히 할 수 없습니다(제가 제대로 읽는다면).목록의 각 요소(또는 배열)에 대한 값을 입력해야 합니다. 하지만 다음을 시도해 보십시오. a = [0 for x in range(N)] # N = s..

텍스트를 어떻게 문장으로 나눌 수 있습니까? 저는 텍스트 파일을 가지고 있습니다.저는 문장 목록을 받아야 합니다. 어떻게 구현할 수 있습니까?약어로 점을 사용하는 등 미묘한 점들이 많습니다. 내 예전 규칙적인 표현은 잘 작동하지 않습니다. re.compile('(\. |^|!|\?)([A-Z][^;↑\.@\^&/\[\]]*(\.|!|\?) )',re.M) Natural Language Toolkit(nltk.org )에는 필요한 기능이 있습니다.이 그룹 게시는 다음과 같은 작업을 수행함을 나타냅니다. import nltk.data tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle') fp = open("test.txt") data = fp.read..

glob.glob 모듈을 사용하여 하위 폴더를 검색하려면 어떻게 해야 합니까? 이 질문에는 이미 다음과 같은 답이 있습니다. 파일을 재귀적으로 찾는 방법은 무엇입니까? (28개 답변) 마감됨2년 전에. 폴더에서 일련의 하위 폴더를 열고 텍스트 파일을 찾아 텍스트 파일의 줄을 인쇄합니다.사용 중: configfiles = glob.glob('C:/Users/sam/Desktop/file1/*.txt') 그러나 하위 폴더에도 액세스할 수 없습니다.동일한 명령을 사용하여 하위 폴더에도 액세스할 수 있는 방법을 아는 사람이 있습니까? 3 Python 3.5를 합니다.**/기능: configfiles = glob.glob('C:/Users/sam/Desktop/file1/**/*.txt', recursive=Tr..

Python/NumPy 목록에서 Nan을 제거하는 방법 값이 포함된 목록이 있는데, 받은 값 중 하나는 'nan'입니다. countries= [nan, 'USA', 'UK', 'France'] 제거하려고 했지만 매번 오류가 발생합니다. cleanedList = [x for x in countries if (math.isnan(x) == True)] TypeError: a float is required 내가 이걸 시도했을 때: cleanedList = cities[np.logical_not(np.isnan(countries))] cleanedList = cities[~np.isnan(countries)] TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input typ..

판다의 루프를 위한 것이 정말 나쁜가요?언제가 좋을까요? for루프가 정말 "나쁘다"?그렇지 않다면 어떤 상황에서 기존의 "벡터화된"1 접근 방식을 사용하는 것보다 더 나을까요? 저는 "벡터화"의 개념과 판다가 어떻게 벡터화된 기술을 사용하여 계산 속도를 높이는지 잘 알고 있습니다.벡터화된 기능은 전체 시리즈 또는 DataFrame에 걸쳐 작업을 브로드캐스트하여 기존의 데이터 반복보다 훨씬 빠른 속도를 달성합니다. (Stack Overflow에 ▁using▁however▁(스▁that▁solutions)를 사용하여 데이터를 순환하는 문제에 대한 을 제공하는 놀랐습니다.for루프 및 목록 이해.설명서와 API에 따르면 루프는 "나쁘다"며 어레이, 시리즈 또는 DataFrames를 "절대" 반복해서는 안 됩..

장고 쿼리 세트를 딕트 목록으로 변환하려면 어떻게 해야 합니까? 장고를 변환하려면 어떻게 해야 합니까?QuerySet의 상태가.list의dicts? 이에 대한 답을 찾지 못해서 모두가 사용하는 공통 도우미 기능이 빠진 것은 아닌지 궁금합니다.방법을 사용합니다. >>> Blog.objects.values() [{'id': 1, 'name': 'Beatles Blog', 'tagline': 'All the latest Beatles news.'}], >>> Blog.objects.values('id', 'name') [{'id': 1, 'name': 'Beatles Blog'}] 참고: 결과는 다음과 같습니다.QuerySet대부분의 행동은 a처럼 행동합니다.list하지만 실제로는 의 사례가 아닙니다.list..

판다를 사용하여 둘 이상의 최대 열 찾기 열이 있는 데이터 프레임이 있습니다.A,B열을 만들어야 합니다.C모든 레코드/행에 대해 다음과 같이 설정합니다. C = max(A, B). 어떻게 하면 좋을까요?다음과 같은 최대값을 얻을 수 있습니다. >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [-2, 8, 1]}) >>> df A B 0 1 -2 1 2 8 2 3 1 >>> df[["A", "B"]] A B 0 1 -2 1 2 8 2 3 1 >>> df[["A", "B"]].max(axis=1) 0 1 1 8 2 3 그래서: >>> df["C"] = df[["A", "B"]].max(axis=1) >>> df A B C 0 1 -2 1 ..