似乎到处都找不到答案。我的dataframe中有一个'q‘列,它既有字符串又有浮点数。我想从'q‘中删除字符串值,并将它们移动到现有的字符串列'comments’中。任何帮助都是非常感谢的。
我试过了:
df['comments']=[isinstance(x, str) for x in df.q]
我还在Q上尝试了一些str方法,但都无济于事。在这方面的任何方向都将不胜感激。
import csv
with open ('data.txt', 'r') as f:
col_one = [row[0] for row in csv.reader(f, delimiter= '\t')]
plots = col_one[1:]
第一列中的数据是浮点数,但上面的代码生成了字符串列表。如何制作修正上述代码的浮点数列表?
myList=['57.43 N', '44.78 S', '59.64 S', '88.11 N']
我正在学习python,我有一个代表Lat/Lon的字符串列表。我需要删除N/S,当有一个S乘以-1时,并将所有字符串转换为floats。我在想,我可以为我的值建立一个索引,并以某种方式将带S的字符串与带N的字符串分开,创建北列表和南列表,删除N/S,
x=[x.remove('NS') for x in myList]
y=[y.remove('S') for x in myList]
将y列
编写尽可能最短的程序或函数,以加入列字符串列表。
对于这个问题,列字符串被定义为跨越多行的一个字符范围的字符串.除最后一个字符外,每个字符都由换行符分隔。一些用---分隔的示例:
a
b
c
d
---
h
e
l
l
o
---
c
o
d
e
g
o
l
f
---
"
q
u
o
t
e
s
"
给定一个列字符串列表,将它们连接到一个具有多个列的字符串中。如果柱状字符串比它周围的长,它应该用空格来填充。
Notes
这是密码-高尔夫,所以最短的代码赢了!
您可以假设输入仅为ASCII。
你可能有尾随的新线。
你可能有尾随的空间。
这不是一个转置问题;输入字符串列表中的
我已经从下载了KDB+并解压缩到我的C:驱动器。
当我浏览到q\w32目录并尝试运行任何文件时,我总是得到前面带有撇号的文件名打印出来。
例如:
cd C:\q\w32>
C:\q\w32>q
q)q trade.q (I have copied the example trade.q into the w32 folder)
'trade.q
为什么不运行该文件??
对不起,我是Q新手,找不到解决方案。下面的代码将一个四列CSV文件附加到一个KDB+数据库。这段代码运行得很好,但是现在我的数据库很大,它抛出了一个WSFULL错误。也许有一种更有效利用内存的方法来编写它。请帮助:
// FILE_LOADER.q
\c 520 500
if [(count .z.x) < 1;
show `$"usage: q loadcsv.q inputfile destfile
where inputfile and destfile are absolute or relative paths to
the f
我想连接几个列,这些列可以是字符串列表,也可以是ints列表。
到目前为止,我已经这样做了;
data1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})
data1['D'] = [' '.join(str(row)) for row in data1[data1.columns[0:3]].values] # add a new column by concatenating the existing columns
A B C
import java.lang.Math;
import java.math.BigInteger;
import java.math.BigDecimal;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int e1 = 20, d = 13;
BigInteger C = BigDecimal.valueOf(e1).toBigInteger();
BigInteger po = C.pow(d);
System.out.println(
我有一个包含400+列的parquet文件,当我读取它时,附加到许多列的默认数据类型是字符串(可能是由于其他人指定的模式)。
我找不到类似于
inferSchema=True' #for spark.read.parquet, present for spark.read.csv
我试着改变
mergeSchema=True #but it doesn't improve the results
要手动将列转换为浮点型,我使用
df_temp.select(*(col(c).cast("float").alias(c) for c in df_temp.colu
现在我正在使用C,我在执行某个任务时遇到了一个问题。该任务是能够输入一个数字和硬币的价值将被显示后。我的问题是,假设有0.10美分的零钱,我的代码将跳过10美分的循环(它检查0.10的值是否小于零钱的值,然后减去),继续到五分钱。在变化值到0.05之后,它将跳过五分硬币,并进入便士,然后将停止于0.01,并结束硬币计数,使计数短一便士,也比所需的时间长。
int main(void) {
float c;
int k = 0;
printf("How much change?: \n");
c = GetFloat();
//checks for qu
给你一点背景知识。我有一个过程来完成这个大型的复杂计算,需要一段时间才能完成。它是按计时器运行的。经过一些调查,我意识到导致速度缓慢的不是实际的计算,而是内部的Q函数,联合。
我正在尝试联合两个简单的表,表A和表B。A大约是5m行,B是500行。两个表都只有两列。第一列是一个符号。表A实际上是一个表的复合主键。(另外,如何直接从控制台复制?)
n:5000000
big:([]n?`4;n?100)
small:([]500?`4;500?100)
\ts big union small
我尝试了两个列和upserting,join,然后distinct,"big,small whe
我试图从本质上列出一个字符串列表,内容包括以下几个句子:
sentence = ['Here is an example of what I am working with', 'But I need to change the format', 'to something more useable']
并将其转换为以下内容:
word_list = ['Here', 'is', 'an', 'example', 'of', 'what', '
有人能帮我理解StratifiedShuffleSplit做什么吗?我是这个图书馆的新手。我理解分层抽样背后的原理,然而,就代码而言,StratifiedShuffleSplit函数到底返回了什么?
我正在读的这本书有以下代码,但是我没有完全遵循。这个函数是否实际上在数据上添加了一个索引来区分测试和训练,这就是为什么他们会使用.loc?它到底是将income_cat列拆分为什么呢?谢谢!
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, t
holder = []
with open('Weather_final.txt','r') as weather_contents:
weather = weather_contents.readlines()
for lines in weather:
column = lines.strip()
holder.append(float(column))
print(holder)
for x in holder:
我想用点表示法提取日期的年份。
q) myDate:2014.01.01;
q) myDate.year
2014i / works OK
但当你进入一个函数时,
f:{[x] :x.year};
f[myDate]
我得到了一个错误(我使用Studio作为KDB+)
An error occurred during execution of the query.
The server sent the response:
x.year
出什么问题了?