有没有更好的方法来使用Pandas来查找垃圾数据？
当使用Pandas来查找垃圾数据时，可以采用以下方法来提高效率和准确性：
- 数据预处理：在使用Pandas查找垃圾数据之前，首先需要对数据进行预处理。这包括处理缺失值、异常值、重复值等。可以使用Pandas提供的函数，如dropna()、fillna()、drop_duplicates()等来处理这些问题。
- 数据筛选：根据业务需求，可以使用Pandas的条件筛选功能来选择需要的数据。可以使用布尔索引、query()函数等来实现。通过筛选出需要的数据，可以减少对垃圾数据的处理和分析。
- 数据统计：使用Pandas的统计函数可以帮助我们了解数据的分布情况，从而更好地发现垃圾数据。例如，可以使用describe()函数查看数据的基本统计信息，使用value_counts()函数查看某一列的唯一值及其出现次数等。
- 数据可视化：通过可视化工具，如Matplotlib、Seaborn等，可以将数据以图表的形式展示出来，帮助我们更直观地发现垃圾数据。可以绘制直方图、箱线图、散点图等来观察数据的分布情况和异常值。
- 机器学习方法：可以使用机器学习算法来识别和过滤垃圾数据。例如，可以使用异常检测算法、聚类算法等来自动发现和处理垃圾数据。Pandas可以与其他机器学习库（如Scikit-learn）结合使用，进行数据预处理和建模。
总结起来，使用Pandas查找垃圾数据的方法包括数据预处理、数据筛选、数据统计、数据可视化和机器学习方法。通过综合运用这些方法，可以更好地发现和处理垃圾数据。
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1回答
云数据流中读取拼图文件的自定义源
、、、、
我需要读取用java编写的数据流中的拼图文件，并上传到bigquery上。由于还没有提供开箱即用的功能，我知道我必须用hadoopFileFormat编写一个自定义源代码，但我找不到任何与此相关的文档。有没有人可以帮我写一些代码或文档，告诉我如何编写自定义源或任何其他方法来读取云数据流中的拼图文件。
浏览 0提问于2018-04-04得票数 0
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我希望读取该文件夹中的文件-- ，并将其作为数据帧读取，同时跳过观察数据之间的行。我想阅读每一个从关键词压力开始的观察。
为此，我想用熊猫，然后开始搜索单词“压力”，但我得到了以下错误。
import pandas as pd
import glob
import numpy as np
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.pyplot as plt
dfs = []
for fname in glob.glob('*.txt'):
df = pd.read_csv(fname,delimiter=&
浏览 8提问于2022-11-22得票数 0
1回答
我一直在自学OCaml，它给我留下了深刻的印象。我想开发一个小的机器学习库用于实践，但我遇到了一个问题。
在Python中，可以使用Pandas加载数据文件，然后将其传递到Scikit-Learn这样的库中。我想在OCaml中模拟同样的过程。然而，在OCaml中似乎没有任何数据框库。我检查了'ocaml-csv‘，但它似乎并没有真正做我想要的事情。我也研究了Haskell的‘Frame’，但它使用的是TemplateHaskell，但我相信，如果Pandas可以简单地将数据文件加载到内存中，而不需要编译时元编程，那么应该有一种更简单的方法来做同样的事情。有没有人知道数据框是如何在Pan
浏览 6提问于2015-03-22得票数 1
当对Pandas操作的结果执行筛选时，它返回一个数据。但是如果我想要做更多的组计算，我必须再次调用groupby，这似乎有点接近。有没有一种更地道的方法来做到这一点？
编辑：
为了说明我说的是什么
我们无耻地从潘达斯的文档里偷了一个玩具数据，然后分组：
>>> dff = pd.DataFrame({'A': np.arange(8), 'B': list('aabbbbcc')})
>>> grouped = dff.groupby('B')
>>> type(grouped
浏览 7提问于2016-03-06得票数 13
2回答
我有以下数据帧：
col
0 pre
1 post
2 a
3 b
4 post
5 pre
6 pre
我希望将dataframe中不包含'pre‘的所有行替换为’not pre‘，因此dataframe如下所示：
col
0 pre
1 nonpre
2 nonpre
3 nonpre
4 nonpre
5 pre
6 pre
我可以使用字典和pandas替换，但是我只想选择不是“pre”的元素，并将它们替换为“not pre”。有没有更好的方法来做到这一点，而不用在字典中列出所
浏览 0提问于2014-11-25得票数 15
回答已采纳
我正在尝试使用python的pandas库从雅虎财经中抓取数据，使用DataReader从熊猫中提取历史价格数据，但我也想从雅虎财经的关键统计网页中提取数据，比如“价格/账面比”。但我不确定如何修改DataReader来拉取历史价格以外的数据。
我想使用pandas库来做我所有的网页抓取，pandas中有没有不同的函数可以让我为雅虎财经的不同网页拉取数据，或者修改DataReader函数来拉取其他数据？就像将所有内容都保存在HTML中？
浏览 0提问于2015-08-17得票数 0
我正在尝试找出一种方法来导出一些我可以在安全仪表板和警报中心看到的事件。客户报告API只给了我每天收到的邮件数量和每天的垃圾邮件数量，但落后了24小时以上。
我曾尝试在安全警报中心创建警报，以便每当我的域收到相关电子邮件时，但我只能每分钟收到一封电子邮件，说明已超过阈值，我必须单击调查工具才能实际获得相关数据。
有没有一个地方我可以要求每小时的网络钓鱼电子邮件数量，或在发现新的网络钓鱼电子邮件时收到警报。或恶意软件等。
浏览 5提问于2020-03-20得票数 0
我有一个特定id的开始日期和结束日期(df_with_start_end)，我尝试从另一个数据帧(df_dates)中找出具有相同id的其他日期在它们之间。应在新列中输入结果。
我的想法是使用唯一的ID迭代数据帧df_with_start_end，对于每个ID，我尝试分析在df_with_start_end的开始日期和结束日期内是否有来自df_dates的任何其他日期。
我的实现是这样的，但它不是这样工作的。
for k in df_with_start_end['ID']:
df_with_start_end[k]['FREE_PERIOD'] = d
浏览 22提问于2017-03-14得票数 0
我有一个pandas数据帧，我将其作为GZIP存储在磁盘上。在内存中它大约是90 3GB，当我使用pandas.to_parquet将它保存为gzip时，它被压缩到大约3 3GB。 我最近在不同的列上使用pandas.sort_values对它进行了排序，突然之间，当我使用相同的方法保存它时，磁盘上的大小是60 is。 为什么会发生这种情况，有没有不同的排序/保存方法来防止这种情况发生？
浏览 10提问于2021-03-25得票数 2
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阻止垃圾邮件？
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我在一个电子邮件程序上工作，我想添加一个基本的方法来检测垃圾邮件的域名/发件人的邮件。我看到的一个服务是gossip ()，但我不想麻烦地设置一个专用的Gossip服务器。我知道有很多电子邮件黑名单(DNSBL)之类的东西，它们可以根据发送电子邮件的域来判断它是否是垃圾邮件。我想知道是否有人知道我可以在程序中通过传递发件人的域名并让它返回电子邮件是垃圾邮件的可能性来查询它。我不想要一个需要我为它设置服务器的服务。
浏览 0提问于2010-07-09得票数 1
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2回答
我有一个csv，它是我使用以下脚本导入的 import pandas as pd
data = pd.read_csv("filen__new.csv")
data.head() 当我执行data.info()时，我希望知道每一列的类型(即它是数值类型、布尔值类型还是其他类型) <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 200009 entries, 0 to 200008
Columns: 151 entries, iterator to parse168
dtypes: float64(
浏览 16提问于2021-04-23得票数 0
我想把数据水平地放入恒星的颜色大小的平面中。下面是我的数据(红巨星)的样子：
现在，我想把这些恒星放在水平方向的小箱子里(箱子= 0.2或0.3)，即平行于给定的X轴。正如您所看到的，我用来表示bin的数字不是一个整数。
这是我到目前为止尝试过的：
f814w = RGB_stars['col42'] # These are the stars I want to bin
f814w_cut = pd.cut(f814w, bins=0.2) # using pd.cut with bins=0.2
这给了我一个错误：
"ValueError：bins应为正整数。“
浏览 9提问于2021-06-17得票数 0
2回答
我正在寻找一种方法来对pandas数据帧数据进行断言编程，就像R中的一样。
有没有方便的库呢？所有的建议都非常受欢迎。
浏览 25提问于2018-12-13得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试基于该数据帧中的两个预先存在的列来附加一个pandas数据帧。我遇到的问题是pandas数据帧的索引是对象格式，而不是整数格式。让事情变得更复杂的是，我只想附加一定范围的数据帧，将新列中的剩余单元格保留为'NaN‘。为了仅附加到数据帧的特定范围内，我将不得不使用"for“循环。
这是我的问题:当我有一个对象索引时，我如何遍历数据帧的某个范围？
我最初的pandas数据帧很简单...
import pandas as pd
dates = ['2005Q4','2006Q1','2006Q2','2006Q3&#
浏览 0提问于2017-09-21得票数 0
1回答
如何使用dask找到数据帧的长度？
例如，在熊猫中，我可以这样做：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, (5, 2)), columns=["A", "B"])
print df['A'].count()
print df
输出：
5
A B
0 1.538531 0.424717
1 -0.929843 1.323648
2 -1.283680 0.056199
3 -0.641
浏览 0提问于2018-05-28得票数 6
3回答
Numpy获取每列的数据类型
、、、、
我需要获取每个列的类型，以便对其进行适当的预处理。
目前，我通过以下方法做到这一点：
import pandas as pd
# input is of type List[List[any]]
# but has one type (int, float, str, bool) per column
df = pd.DataFrame(input, columns=key_labels)
column_types = dict(df.dtypes)
matrix = df.values
由于我只使用pandas获取数据类型(每列)，而使用numpy获取其他所有内容，因此我希望将panda
浏览 2提问于2018-11-30得票数 4
我有一组巨大的csv文件(每个大约30 in )，在前2行有乱码的标题(这个数字是可变的)。我想剥离这些标题行并创建一个干净的文件副本。我尝试使用以下Powershell脚本首先获取原始文件中的行数，然后运行tail命令将这些行(减去标题)写入新文件。然而，我认为tail命令试图读取内存中的所有内容，对于非常大的文件，机器在一个小时后变得没有响应(对于小文件很好)。
Get-ChildItem "." |% {$n = $_; $c = 0; Get-Content -Path $_ -ReadCount 1000 |% { $c += $_.Count }; "$n;
浏览 2提问于2020-11-13得票数 0
1回答
我想从UCI机器学习存储库下载并转换一个数据文件(特别是这个文件：)来测试分类器，但我不确定该怎么做。我正在使用python/pandas进行文件解析，有没有一些标准的方法来处理这种数据集？
感谢您的意见
浏览 29提问于2017-06-23得票数 3
我正在做一个相当大的项目。我需要在一个应用程序中找到所有LOV并修改它们。该应用程序大约有4个项目。可能有大约300个LOV。有一个简单的方法来寻找这些吗？我能看一下这个吗？有没有办法得到所有LOV的数据模型图。
如有任何答复，我们将不胜感激。提前谢谢。
浏览 11提问于2022-06-23得票数 0
我想知道MxtoolBOX的黑名单检查是如何工作的。有没有一般的方法来检查服务器黑名单中的IP地址？他们用的是什么原则？
浏览 5提问于2013-07-24得票数 1
我需要用于我的Pandas DataFrame的键行索引，其中key是Pandas DataFrame的id列，data是行数据。
数据是稀疏的-我只需要访问几个键的数据，但是我不知道我需要访问哪个键。
我目前正在使用iterrows这样做：
pair_map = {}
for pair_id, data in df.iterrows():
pair_map[pair_id] = data
然而，对于非常多的行(大约100 k-1M)，这会变得很慢。有没有更快的方法来为Pandas创建稀疏的密钥行索引，这样任意访问任何行的速度就会更快吗？更好的是，如果指数稀少，数据是从潘达斯按需提取
浏览 3提问于2022-09-07得票数 1
回答已采纳
我在Crossfilter中使用了多个维度(例如，维度日期、类别、状态)。这一切都像预期的那样工作，但我也希望有一个id-Dimension来快速检索单个数据对象。
问题是：
如果我过滤idDimension.filter(myId)，同时应用其他过滤器(用id=myId过滤出对象)，crossfilter将找不到给定的数据对象。(之后我重置idDimension.filter(空))。
对于一个交叉过滤器查询，有没有办法绕过所有其他过滤器？或者应该有一种方法来保存和恢复当前的过滤器。
浏览 0提问于2014-11-19得票数 0
我正在使用PyTd teradata模块查询来自Teradata的数据，并希望将其读取到熊猫DataFrame中
import teradata
import pandas as pd
# teradata connection
udaExec = teradata.UdaExec(appName="Example", version="1.0",
logConsole=False)
session = udaExec.connect(method="odbc", system="&
浏览 2提问于2016-06-16得票数 0
3回答
我的javascript非常简单。它只是不断调用ajax来下载数据并将其显示在我屏幕上。我通过直接更新数据来重用这些DOM元素(使用jquery的$(DIV).empty()函数，然后appendTo另一个内容)。然而，在运行了一夜之后，我的电脑挂起了，似乎一直在做一些事情。
我尝试观察一些firefox插件的内存消耗情况。当运行两个小时时，内存可能会增加200MB，但我不确定这是因为我的js还是其他原因造成的。
我对这个问题有一些疑问。1.有没有很好的方法来监控它(比如特定的网页占用了多少内存，多少CPU资源被占用，以及如何占用？) 2.有没有什么通用的方法来设计js web app来避免这
浏览 2提问于2012-07-03得票数 5
回答已采纳
1回答
我有以下数据帧： import pandas as pd
array = {'id': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3], 'A': [False, False, True, False, False, False, True, True],
'B': [False, True, True, False, True, False, False, False]}
df = pd.DataFrame(array)
df 我想在一行中表示每个id。如果特定列上此id的所有值都为False，则其值应为False。如果至
浏览 44提问于2021-07-18得票数 3
回答已采纳
3回答
我有一个要缩小大小的pandas数据集(删除x下的所有值)。
掩码为df[my_column] > 50
我通常只使用df = df[mask]，但希望避免每次都复制，特别是因为它在函数中使用时容易出错(因为它只在函数作用域中更改)。
就地设置数据集子集的最佳方法是什么？
我在想一些类似的东西
df.drop(df.loc[mask].index, inplace = True)
有没有更好的方法来做到这一点，或者在任何情况下，这根本不起作用？
浏览 0提问于2015-10-13得票数 8
1回答
我使用下面的代码来读取CSV文件块使用熊猫read_csv
headers = ["1","2","3","4","5"]
fields = ["1", "5"]
for chunk in pandas.read_csv(fileName, names=headers, header=0, usecols=fields, chunksize=chunkSize):
有时我的CSV没有列"5“，我希望能够处理这种情况并指定一些默认值。有没有一种方法只读取我的CSV文件的头而不
浏览 1提问于2017-08-02得票数 3
回答已采纳
我通过网络适配器捕获tcp/udp数据包，并试图对这些数据包进行分析，以获得一些统计指标，如带宽速率或协议效率。无论如何，我需要使用一些CLI工具来监视特定链接(src、dst、port，可能是总体流量)上的网络流量。
我想要的捕获工具可以是：
运行了很长一段时间监控一个大文件的传输；
同时运行多个实例来监视不同的链接；(不想复杂过滤规则)；
能够在磁盘上写入数据，而且我不希望io操作过多地影响捕获和其他进程，所以二进制文件是可以的，只要它可以被t鲨转储。
现在我知道了tshark、tcpdump(目前正在使用它)和dumpcap，但是我不知道这些工具之间的性能差别。有人能
浏览 3提问于2014-03-06得票数 5
回答已采纳
想象一下，我有一个pandas.Dataframe，类似于：
x = DataFrame({ 'a': [7,6,8,0,2,5],
'b': [3,4,5,6,7,8],
'c': [3,8,5,6,0,1]}, index=[1,2,3,4,5,6])
然后，我有一个pandas.Series，它为每个键提供了一个我想要选择的特定索引：
y = Series([4,1,6], index=['a','b','c'])
有什么办法可以用最好的熊猫方法
浏览 2提问于2015-05-17得票数 3
回答已采纳
我有几千个字符串(items)想要翻译。我的MongoDB结构如下：
@document = {:item => "hello", :translations => {:fr => {:name => "bonjour",
:note => "easy"}, :es => {:name => "hola", :note => "facil"}}}
：翻译字段可以包含更多的语言和属性。我想运行一些查询，比如检索没有特定语言翻译的所有项目，或者检索法语翻译为“bonjo
浏览 1提问于2011-11-30得票数 1
回答已采纳
我正在创建一个类，其中我需要导入一个外部类，但是要导入的类的选择依赖于一个变量，该变量在实例化该类之前是未知的。模块文件结构如下： root
| -myclass.py
| -pg
| | -tabledata.py
| -pandas
| | -tabledata.py 我的类被构建为操作以多种格式存储的数据集(例如，Pandas，Postgresql)，并且我需要根据所使用的后端数据格式导入TableData类。 我想做这样的事情 class MyClass:
def __init__(self,backend):
if backend == 'pg
浏览 35提问于2021-03-22得票数 0
回答已采纳
3回答
在我的一个项目中，我用sessionId在数据库中存储了一个临时数据，如果它的sessionId不在使用，我必须删除它们，有没有简单的方法来检查会话id是否在使用中？
浏览 0提问于2011-07-18得票数 0
如上所述，我在Python中创建了一个数据集合(40k行，5列)，希望将其插入回SQL Server表中。
通常，在SQL中，我会调用'select * into myTable from dataTable'来执行插入操作，但是驻留在pandas dataframe中的数据显然会使这一过程复杂化。
我并不正式反对使用SQLAlchemy (尽管我希望避免再次下载和安装)，但我更喜欢在Python中进行本机操作，并且我使用pyodbc连接到SSMS。
有没有一种简单的方法来避免循环(即逐行插入)？
浏览 2提问于2018-11-07得票数 6
1回答
我有一些时间序列数据，是以一种稍微奇怪的格式存储的。我想把它解析成一个pandas.Panel
这些数据来自不同的“地点”。来自每个位置的数据在文件中是连续的，但是来自任何给定位置的时间序列被分割成单独的“块”。一个地点的时间块之间不应该有重叠。
我一直在将每个位置时间块读入一个pandas.Panel中，其中包括：
Item axis = location
Major axis = DatetimeIndex
我想要扩展Panel的轴，以适应任何新的块的位置的时间轴。
import numpy as np
import pandas as pd
# we'll ge
浏览 3提问于2014-06-18得票数 0
1回答
最快的Pandas值更新方法？
、、、、
我正在处理100多万份专利申请，除了我稍后要做的其他事情外，我还必须确定日期。我将文件读入Pandas数据帧，然后运行以下函数： def date_change():
new_dates = {'m/y': []}
for i, row in apps.iterrows():
try:
d = row['date'].rsplit('/')
new_dates['m/y'
浏览 28提问于2019-12-15得票数 0
回答已采纳
我有一个json文件，我将其转换为dict，如下所示：
{'DATA': [{'COMPANY_SCHEMA': 'ABC', 'CONFIG_TYPE': 'rtype', 'IM_ID': '44f8d1b4_437e', 'MODIFIED_DATE': 'Unknown', 'ID': 'Test', 'CONFIG_KEY': 'posting_f', 'SYSTEM_N
浏览 9提问于2018-05-08得票数 0
有没有一种简单的方法可以将postgresql数据库中的所有表下载到pandas中？例如，pandas可以只从.sql文件加载吗？我在网上找到的所有解决方案都建议连接到数据库并使用select from命令，这似乎要复杂得多。
浏览 9提问于2021-09-29得票数 0
不知何故，我的Wordpress网站拥有超过14,000名用户。从记录上我知道这些是“垃圾邮件用户”..。
Spam User Email
martin28651162 martin28651162@promatekng.com
martin322929651 martin322929651@playgirlgalleries.co.cc
martin443534673 martin443534673@wirelessnetworkcentral.com
martin640363627 martin640363627@bestcamcorderguide.c
浏览 0提问于2012-03-30得票数 1
8回答
我已经运行我的网站几个月了，偶尔我发现我的激活不是很好。用户注册后，他们将收到一封电子邮件，其中提供了一个激活链接。
我有几个问题，如果可能的话，我想改进一下。首先，电子邮件有时不会到达？这有什么原因吗？我怎样才能阻止它进入垃圾邮件？
其次，目前激活的是他们的用户名和用户名的md5。有没有更好的激活方式？
我一直在寻求改进，并找到更好的方法来做事情！耽误您时间，实在对不起。
浏览 0提问于2010-07-26得票数 2
回答已采纳
6回答
验证码的替代品？
、、
我在我的网站上有一个简单的注册表(名称，电子邮件，密码)，我希望实现某种反机器人/垃圾邮件保护，验证码似乎是一个非常冗长的方式，加上他们真的恼火我看到他们在网站上。有没有轻量级的简单集成的替代方法来防止垃圾邮件？
浏览 1提问于2011-06-29得票数 13
回答已采纳
Pandas有isnull()和NaN ()方法来替换DataFrames中的填充值。我有一个数据集，其中大部分是字符串类型的列，但一些列中散布着一些浮点值。在Pandas中有没有一些等价的方法来查找和替换它们？ 因此，如果我有一个这样的DataFrame： In [60]: df1=pd.DataFrame([[1.0,'foo'],[2.0,1.0],[float('NaN'),'bar'],[4.0,0.0],[5.0,'baz']],columns=['fval','sval'])
In
浏览 13提问于2020-03-29得票数 0
1回答
我目前使用的是pandas 0.14.1和Spyder 2.3.1和Python 3.4 --有没有简单的方法来获得更新的pandas版本？
这是我上周发表的一篇文章的后续问题：
谢谢!
浏览 2提问于2015-05-26得票数 0
1回答
我正在学习如何在Pandas中利用DataFrames，我想使用GroupBy方法来生成以下图：
我有两个数据帧，一个用于x轴信息，另一个用于y轴信息。在每个数据帧中有三个版本的数据，比如'A'，'B'，'C‘。我需要一张y vs x的图，每一条都是(即三条线)。
示例代码：
df_x
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 100 entries, 0 to 99
Data columns (total 3 columns):
A 100 non-nul
浏览 0提问于2013-07-11得票数 1
回答已采纳
我在pandas中有一个数据帧，它包含一个列'A‘和一个布尔值列'B’，我想找出'A‘的值，对于这些值，至少有一定数量的n行的'B’为真。
我能想到的最接近的是
df.query('B == True')['A'].value_counts()
然后看看这些数字，看看哪些大于，n。
有没有一种更具蟒蛇风格(或更具尾足式)的方法来完成这项工作(也许甚至有一种方法，他们只返回计数大于n的那些，或者比例为True的那些)？
浏览 0提问于2014-03-11得票数 2
2回答
我有一个带有头文件的CSV文件，我想从CSV中检索与字典键值匹配的所有行。请注意，字典可以包含任意数量的要匹配的任意键和值。
这是我为解决这个问题而写的代码，有没有其他更好的方法来解决这个问题(除了pandas数据帧)？
更好的方式意味着-删除不必要的变量？与以下解决方案相比，更好的数据结构、更好的库，降低了空间/时间复杂度
options = {'h1': 'v1', 'h2': 'v2'}
output = []
with open("data.csv", "rt") as csvfile:
浏览 0提问于2021-05-07得票数 0
1回答
实现KNN来找到最接近的颜色？
、、、、
我有一组包含两列的数据:给定对象的标签和该对象的颜色(包含R、G、B)值的列表。有没有一种有效的方法来创建一个函数，告诉我哪个对象与用户输入的颜色最相似？这似乎是KNN的一个候选者。
我如何在Python语言中做到这一点，最好是使用SciKit？有什么我可以做的更有效地实现KNN，因为我有大约10,000个观察值？
import pandas as pd
data = {
"Object": ["A", "B", "C", "A"],
"Color": [[100, 1
浏览 9提问于2019-07-14得票数 0
2回答
我有一个50 gb的SAS数据集。我想在pandas dataframe中阅读它。快速读取sas数据集的最佳方法是什么？
我使用了下面的代码，它太慢了：
import pandas as pd
df = pd.read_sas("xxxx.sas7bdat", chunksize = 10000000)
dfs = []
for chunk in df:
dfs.append(chunk)
df_final = pd.concat(dfs)
有没有更快的方法来读取python中的大型数据集？可以并行运行这个进程吗？
浏览 1提问于2019-10-30得票数 2
2回答
在对FileStream对象调用Close()方法之前，我拔下了底层的U盘。当Close()方法试图刷新未写入的数据时，它将抛出异常。如果我抑制了异常(catch，但不要重新抛出)，那么在任意一段时间后终结器都会被调用。它将尝试刷新未写入的数据，但会遇到相同的错误，从而导致应用程序终止。
有没有一种标准的方法来处理失败的Close()调用？似乎如果Close()遇到错误，您要么1)泄漏文件句柄，要么2)导致应用程序终止，这两种情况都是不可接受的。
浏览 9提问于2014-08-27得票数 4
我正在使用测试数据帧(df)中德语tweet(文本)的情感。
为此，我将使用以下代码：
from germansentiment import SentimentModel
model = SentimentModel()
df['sentiment'] = ''
for i in range(len(df)):
df['sentiment'][i] = model.predict_sentiment([df['text'].iloc[i]])
print(df['sentiment'][i])
浏览 3提问于2022-07-19得票数 0
1回答
我正在尝试准备一些Pandas Dataframe输出到(非表格) ascii文件。作为这个过程的一部分，我希望将一些包含数字数据的数据帧的每一行连接成一个由制表符分隔的字符串组成的Pandas Series。
目前，我的代码如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
demo_input = pd.DataFrame(np.random.random((1000000, 10)))
sconcat = lambda a: [' '.join(map(str, r)) for r in a]
demo_output =
浏览 4提问于2019-08-15得票数 0
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