在操作数据的时候,DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作,并且实现方法较多,然而这中间有很多细节值得关注。
参考:https://blog.csdn.net/qq_34197944/article/details/102879943
首先贴出官方文档地址:http://werkzeug.pocoo.org/doc... 几个local? threading.local werkzeug.local模块中的: Local LocalStack LocaProxy
在使用NumPy进行数组计算时,有时会遇到"AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'array_interface'"的错误。这个错误通常是由于数组对象为None引起的。在本篇文章中,我们将介绍这个错误的原因,并提供解决方法。
自省就是面向对象的语言所写的程序在运行时,所能知道对象的类型.简单一句就是运行时能够获得对象的类型.比如type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance().
判断一个变量是否是某些类型中的一种,比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple:
将字典的键值对和对象及其属性比较,两者具有很高的相似性,但字典要灵活得多,例如,可以检查字典中是否存在一个键(对应于对象的属性):
(1)缩进错误 演示代码: >>> if 5>3: print('5>3') SyntaxError: expected an indented block >>> for i in range(5): print(i) SyntaxError: expected an indented block 错误原因分析与解决方案: Python代码对缩进的要求非常严格,代码缩进层级决定了代码的所属关系。Python初学者最容易遇到的错误应该就是缩进错误,遇到这样的错误时,要仔细检查代码中的缩进是否与预定义的功能逻
isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身,或者位于该类型的父继承链上 。
... return 'Student object (name: %s)' % self.name
迭代器 迭代器 今天给大家说说迭代器是什么东东。 什么是迭代器 先说一些概念性的东西: 可迭代对象:列表、元组、集合、字符串、bytes、bytearray、字典和生成器。 有__iter__的对象
因为my_list只有“tianjun”这个字符串,pop()弹出后my_list为空,下面assert等式不成立,所以抛出异常
在编写程序时,可能会经常报出一些异常,很大一方面原因是自己的疏忽大意导致程序给出错误信息,另一方面是因为有些异常是程序运行时不可避免的,比如:在爬虫时可能有几个网页的结构不一致,这时两种结构的网页用同一套代码就会出错
如果说object是所有对象(objects)的父类,那么type就是所有类(classes)的父亲了。 所有对象继承自object,所有类继承自type type是可用于动态创建新类的内置项。好吧,它实际上有两个用途: 1.如果给定单个参数,它将返回该参数的“类型”,即用于创建该对象的类:
在进行Python编程时,有时候我们会遇到类似于AttributeError: 'collections.defaultdict' object has no attribute 'iteritems'的错误。本篇文章将介绍这个错误的原因,并提供解决方案。
在编写程序时,可能会经常报出一些异常,很大一方面原因是自己的疏忽大意导致程序给出错误信息,另一方面是因为有些异常是程序运行时不可避免的,比如在爬虫时可能有几个网页的结构不一致,这时两种结构的网页用同一套代码就会出错,所以我们就需要捕获出现的异常,以防止程序因为错误信息而终止运行。
看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的。
当我们在处理数据分析或机器学习任务时,经常会使用Pandas库进行数据的处理和操作。而在使用Pandas的DataFrame对象时,有时可能会遇到AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'tolist'的错误。 这个错误通常出现在我们尝试将DataFrame对象转换为列表(list)时。因为DataFrame是Pandas库中的一个二维数据结构,它的数据类型和操作方法与列表不同,所以没有直接的.tolist()方法。 在下面的文章中,我们将讨论如何解决这个错误。
为了对付表单提交时参数多和 json 结构复杂的情况,我写了一个名为 recursive_json_loads 的处理函数来对请求对象递归调用 json.loads() 以期能够一次性将所有参数转化为更好用的 Python 类型。后来又发现了 web.py 的 Storage 对象,使这个函数越发好用起来。
在OOP程序设计中,当我们定义一个class的时候,可以从某个现有的class继承,新的class称为子类(Subclass),而被继承的class称为基类、父类或超类(Base class、Superclass)。
反射机制就是在运行时,动态的确定对象的类型,并可以通过字符串调用对象属性、方法、导入模块,是一种基于字符串的事件驱动。
JDK1.2开始引入了类集框架的概念,Java中可以方便实现动态数组的操作,JDK1.5中泛型的出现,类集又避免了Object类对程序的影响。所有的类集开发类都保存在java.util包中。从JDK1.8中,类集支持了数据流的操作,支持MapReduce的操作。
定制类 反射 反射又称为自省,指的是程序可以访问、检测和修改它本身状态和行为的一种能力。python中提供了以下四个自检功能的函数。 hasattr(object, name):用来检测object(适用于类、文件、模块或对象,一切皆对象)中有没有一个name字符串对应的方法或属性。
但是type()函数返回的是什么类型呢?它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断,就需要比较两个变量的type类型是否相同:
数据封装、继承和多态只是面向对象程序设计中最基础的 3 个概念。在 Python 中,面向对象还有很多高级特性,允许我们写出非常强大的功能。
2 getattr 根据字符串的形式,去对象中找成员. 第一个参数是(模块或对象或类), 第二个参数是(用户输入或值)getattr(object, name [, defalut])获取对象object名为name的特性,如果object不包含名为name的特性,将会抛出AttributeError异常;如果不包含名为name的特性
Func Func 语法 作用 retype hasattr hasattr(object, name) 判断 对象中是否含有 该属性。 True / False setattr setattr(object, name, values) 给对象的属性 赋值,若属性不存在,先创建再赋值。 None getattr getattr(object, name[,default]) 获取 属性数值。 属性存在时,返回 属性数值;否则根据 默认输出值 返回 或 报 AttributeError。 delat
思考:元组不能改变,那为什么有列表,还要有元组呢?元组一般当成参数传递给方法,而不是传递列表,元组不可变的好处,保证数据的安全,比如我们传给一个不熟悉的方法或者数据接口,确保方法或者接口不会改变我们的数据从而导致程序问题。
在Class内部,可以有属性和方法,而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据,这样,就隐藏了内部的复杂逻辑。
在程序设计中,封装(Encapsulation)是对具体对象的一种抽象,将某些部分“隐藏”起来,在程序外部“看不到”,其含义是其他程序无法调用,不是人用眼睛看不到那个代码。如果让代码变成人难以阅读和理解的形式,这种行为称作“代码混淆”(obfuscation)。
向类外提供必要的功能,隐藏实现的细节。简化编程,使用者不必了解具体的实现细节,只需要调用对外提供的功能。
>>> l = [3] >>> l() Traceback (most recent call last): File "<pyshell#77>", line 1, in <module> l() TypeError: 'list' object is not callable 是把list对象当函数使了。 l = [3] 然后执行了l() ---- >>> k = [] >>> k = k.append(4) >>> k >>> k >>> print(k) None >>> k = k
先要给a赋值。才能使用它。在实际编写代码过程中,报NameError错误时,查看该变量是否赋值,或者是否有大小写不一致错误,或者说不小心将变量名写错了。
前置单下划线的意思是 提示 其他程序员,以单下划线开头的变量或方法只在内部使用。PEP 8 中定义了这个约定( PEP 8 是最常用的 Python 代码风格指南)。
发现一个现象是,数据挖掘案例并没有太多的类class,只用函数def就能跑完,但是Django等web应用就用到大量类。
我们在写python程序的时候经常会遇到一些报错信息(异常),有一些可能是人为进行的定义,有一些则是python内置的一些异常信息,接下来我们来了解一下这些常见的异常一些,也能够在我们遇到问题的时候能够更好更快的定位到问题。
原文:https://realpython.com/python-traceback/
数据封装、继承和多态只是面向对象程序设计中最基础的 3 个概念。在 Python 中,面向对象还有很多高级特性,允许我们写出非常强大的功能。本篇,我们会说说多重继承、定制类等概念。
对象的方法就是,你能干啥 你能随风奔跑 你能跳过泥坑 你能用手指打98K 你还能跳C哩C
在面向对象编程中,公开的数据成员可以在外部随意访问和修改,很难控制用户修改时新数据的合法性。解决这一问题的常用方法是定义私有数据成员,然后设计公开的成员方法来提供对私有数据成员的读取和修改操作,修改私有数据成员时可以对值进行合法性检查,提高了程序的健壮性,保证了数据的完整性。属性结合了公开数据成员和成员方法的优点,既可以像成员方法那样对值进行必要的检查,又可以像数据成员一样灵活的访问。 Python 2.x中属性的实现有很多不如人意的地方,在Python 3.x中,属性得到了较为完整的实现,支持更加全面的保
下面是jeff kit的回答: 给别人讲解过很多次,但写成文字是第一次。试一试吧,自己主要也是看了这篇文章(Python Types and Objects)才懂的。object 和 type的关系很像鸡和蛋的关系,先有object还是先有type没法说,obejct和type是共生的关系,必须同时出现的。在看下去之前,也要请先明白,在Python里面,所有的东西都是对象的概念。在面向对象体系里面,存在两种关系:- 父子关系,即继承关系,表现为子类继承于父类,如『蛇』类继承自『爬行动物』类,我们说『蛇是一种爬行动物』,英文说『snake is a kind of reptile』。在python里要查看一个类型的父类,使用它的bases属性可以查看。- 类型实例关系,表现为某个类型的实例化,例如『萌萌是一条蛇』,英文说『萌萌 is an instance of snake』。在python里要查看一个实例的类型,使用它的class属性可以查看,或者使用type()函数查看。这两种关系使用下面这张图简单示意,继承关系使用实线从子到父连接,类型实例关系使用虚线从实例到类型连接:
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典,其中key是列名,值是Series Series和Python中的列表非常相似,但是它的每个元素的数据类型必须相同
spring对MongoDB的支持主要是通过Spring Data MongoDB实现的,Spring Data MongoDB提供了如下功能
通过 for 语句我们可以使用 for 循环。Python 里的 for 循环与 C 语言中的不同。这里的 for 循环遍历任何序列(比如列表和字符串)中的每一个元素。下面给出示例:
前面我们介绍了Numpy的索引和选择操作,Pandas也具有类似的操作,这节我们将介绍Pandas对象的索引和选择操作。
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