KFold(5,shuffle=False) print(fold) #C——正则化强度 c_param_range = [0.01,0.1,1,10,100] results_table = pd.DataFrame...recall_accs = [] —> 18 for iteration, indices in enumerate(fold,start=1): 19 20 #逻辑回归模型TypeError
在 StorySerializer.py 中，如果导入正确，则如果类别是外键并且类别是故事模型中的另一个模型，则字段类别=serializers.CharFie...
DataFrame是pandas常用的数据类型之一，表示带标签的可变二维表格。本文介绍如何创建DataFrame对象，后面会陆续介绍DataFrame对象的用法。...生成后面创建DataFrame对象时用到的日期时间索引： ? 创建DataFrame对象，索引为2013年每个月的最后一天，列名分别是A、B、C、D，数据为12行4列随机数。 ?...创建DataFrame对象，索引与列名与上面的代码相同，数据为12行4列1到100之间的随机数。 ?...根据字典来创建DataFrame对象，字典的“键”作为DataFrame对象的列名，其中B列数据是使用pandas的date_range()函数生成的日期时间，C列数据来自于使用pandas的Series...下面图中的代码与上面代码的不同在于，C列使用index属性修改了整个DataFrame对象的索引。上面代码使用数字做索引，下面的代码使用字符串做索引。 ?
这篇文章主要讲解DataFrame、Series对象的apply方法。...2种不同方法对比.png 作者一直以为Series对象的map和apply方法是一样的，实际上是不同的。 所以，Series对象映射为DataFrame对象的时候必须得用apply方法。...Series对象的apply方法和pd.Series方法结合自动实现Series对象转换为DataFrame对象。...image.png 4.DataFrame对象的apply方法 DataFrame对象的apply方法有非常重要的2个参数。...DataFrame对象的apply方法中的axis关键字参数默认为0。 指定axis=0，运行的效果与不指定axis的值相同，如下图所示： ?
今天，我又在 Stackoverflow 上看到了一个 Python 非常著名的 TypeError 错误问题：DoesNotExist 对象不可调用。今天我们一起来看看这个问题该如何解决！...TypeError: ‘DoesNotExist’ object is not callable 我们现在看下面这个代码块： try: u = User.objects.get(email__iexact..._meta.object_name) TypeError: ‘DoesNotExist’ object is not callable 错误详情大概如上所示。正常情况下，这段代码是有效的。...当相同的进程稍后处理一个不同的请求时，你会得到 TypeError 是因为您的代码尝试调用已替换 User.DoesNotExist 的异常实例。
Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换，或者进行透视转换，在有些场合下分析数据时非常方便。...DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数，分别是index、columns和values，其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引，columns用来指定转换后DataFrame...对象的横向索引或者列名，values用来指定转换后DataFrame对象的值。...为防止数据行过长影响手机阅读，我把代码以及运行结果截图发上来： 创建测试用的DataFrame对象： ? 透视转换，指定index、columns和values： ?
是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...Pandas 的 Index 对象是一个很有趣的数据结构，可以将它看作是一个不可变数组或有序集合 # 使用一个简单的列表创建Index对象 ind = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11]...例如，可以通过标准Python 的取值方法获取数值，也可以通过切片获取数值： ind[1] 3 ind[::2] Int64Index([2, 5, 11], dtype='int64') Index对象有许多和...Numpy数组相似的属性 print(ind.size, ind.shape, ind.ndim, ind.dtype) 5 (5,) 1 int64 Index对象的索引是不可逆的，也就是说不能通过赋值的方法进行调整...: Index does not support mutable operations Index 对象的不可变特征使得多个DataFrame 和数组之间进行索引共享时更加安全，尤其是可以避免因修改索引时粗心大意而导致的副作用
构造序列对象 我们已经看到了从头开始构建 Pandas Series的几种方法；所有这些都是以下内容的某个版本： >>> pd.Series(data, index=index) 其中index是一个可选参数...我们将在“数据索引和选择”中，探索更灵活的索引DataFrame的方法。 构造DataFrame对象 Pandas DataFrame可以通过多种方式构建。这里我们举几个例子。...来自单个Series对象 DataFrame是Series对象的集合，单列DataFrame可以从单个Series构造： pd.DataFrame(population, columns=['population...这个Index对象本身就是一个有趣的结构，它可以认为是不可变数组或有序集合（技术上是一个多值集合，因为Index对象可能包含重复的值）。 这些观点在Index对象所提供的操作中，有一些有趣的结果。...7, 9, 11], dtype='int64') indA ^ indB # 对称差集 # Int64Index([1, 2, 9, 11], dtype='int64') 这些操作也可以通过对象方法访问
索引对象Index Series和DataFrame中的索引都是Index对象 示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2.index))...pandas.indexes.range.RangeIndex'> Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64') 索引对象不可变...，保证了数据的安全 示例代码： # 索引对象不可变 df_obj2.index[0] = 2 运行结果： -----------------------------------------------...---------------------------- TypeError Traceback (most recent call last...) in () 1 # 索引对象不可变 ----> 2 df_obj2.index[0] = 2 /Users
说说你知道的创建字典的几种方法？ 字典视图是什么？ 所有对象都能作为字典的键吗？ 集合内的元素可以为任意类型吗？ 什么是可哈希类型？举几个例子 求集合的并集、差集、交集、子集的方法？...使用 == 判断对象的相等性，需要区分哪些情况？编码实现：对象的 user_id 相等，则认为对象相等 yield 理解从哪四个方面入手？ 函数带有 yield 便是生成器，那么它还是迭代器吗？...filter 函数用法举例 map 函数使用技巧 reduce 函数用法及注意事项 迭代器协议之 iter 和 next 方法 Python 的枚举对象 如何感性认识多线程？...Python 中如何创建线程，以及多线程中的资源竞争及暴露出的问题 多线程鸡肋和高效的协程机制的相关案例 列表和迭代器有何区别？ 如何拼接多个迭代器，形成一个更大的可迭代对象？...方法总结 Pandas 的 melt 将宽 DataFrame 透视为长 DataFrame 例子 Pandas 的 pivot 和 pivot_table 透视使用案例 Pandas 的 crosstab
在系统学习迭代器之前，我一直以为 range() 方法也是用于生成迭代器的，现在却突然发现，它生成的只是可迭代对象，而并不是迭代器！...我曾概括过两者的差别是“一同两不同”：相同的是都可惰性迭代，不同的是可迭代对象不支持自遍历（即next()方法），而迭代器本身不支持切片（即__getitem__() 方法）。...现在微妙之处就在于，为什么给 5 种内置方法都设计了迭代器，偏偏给 range() 方法设计的就是可迭代对象呢？把它们都统一起来，不是更好么？...而 range() 方法就不同了，它接收的参数不是可迭代对象，本身是一种初次加工的过程，所以设计它为可迭代对象，既可以直接使用，也可以用于其它再加工用途。...4、小结 回顾全文，我得到了两个偏冷门的结论：range 是可迭代对象而不是迭代器；range 对象是不可变的等差序列。 若单纯看结论的话，你也许没有感触，或许还会说这没啥了不得啊。
未来版本预计每个接受或返回一个或多个 DataFrame 或 Series 对象的方法都将传播allows_duplicate_labels。...在未来版本中，预计每个接受或返回一个或多个 DataFrame 或 Series 对象的方法将传播allows_duplicate_labels。 重复标签传播 一般来说，禁止重复是“粘性”的。...在未来版本中，预计每个接受或返回一个或多个 DataFrame 或 Series 对象的方法将传播allows_duplicate_labels。...这些方法默认会返回一个新对象。...所有其他比较，特别是两个具有不同类别或一个具有任何类列表对象的分类的“非相等”比较，都会引发TypeError。
next()函数用来返回可迭代对象中的下一个元素，同样适用于生成器对象以及zip、enumerate、reversed、map、filter、iter等对象，等价于这些对象的__next__()方法。...>>> x = [1, 2, 3] >>> next(x) TypeError: 'list' object is not an iterator #根据列表创建迭代器对象 >>> y = iter(x...) >>> next(y) 1 >>> next(y) 2 >>> x = range(1, 100, 3) #range对象不是迭代器对象 >>> next(x) TypeError: 'range'...__data = list(seq) #特殊方法，对应于内置函数iter() def __iter__(self): return iter(self....__data) >>> t = T(range(3)) #对象t不可迭代 >>> next(t) TypeError: 'T' object is not an iterator #根据t创建迭代器对象
一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算 提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法 应用于数据挖掘，数据分析 提供数据清洗功能 ---- 2.Pandas...的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象...Index 1.Series和DataFrame中的索引都是Index对象 示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2.index))...索引对象不可变，保证了数据的安全 示例代码： # 索引对象不可变 df_obj2.index[0] = 2 运行结果： -----------------------------------------...last) in () 1 # 索引对象不可变 ----> 2 df_obj2.index[0] = 2
TypeError。...如果想在初始化时填充弱集合，则构造函数可以接收一个可迭代对象，其中需要包含有效的值。...可迭代对象中的每个值都会按照迭代顺序插入到新实例中： const val1 = { id: 1 }, val2 = { id: 2 }; const ws = new WeakSet([val1...： WeakSet 中对对象的引用不会被考虑进垃圾回收机制，这些值不属于正式的引用，不会阻止垃圾回收，即只要没有其他的对象引用该对象，则该对象就会被回收，而不管它在不在 WeakSet 不可迭代值 因为...当然，也用不着像 clear()这样一次性销毁所有值的方法。WeakSet 确实没有这个方法。因为不可能迭代，所以也不可能在不知道对象引用的情况下从弱集合中取得值。
iter()函数用来返回指定对象的迭代器，有两种用法：iter(iterable)和iter(callable, sentinel)，前者要求参数必须为序列或者有自己的迭代器，后者会持续调用参数callable...>>> x = [1, 2, 3] >>> next(x) TypeError: 'list' object is not an iterator >>> y = iter(x) #根据列表创建迭代器...__data = list(seq) def __iter__(self): #特殊方法，对应于内置函数iter() return iter(self....__data) >>> t = T(range(3)) >>> next(t) #对象t不可迭代 TypeError: 'T' object is not an iterator >>> ti = iter...(t) #根据t创建迭代器 >>> next(ti) 0 >>> next(ti) 1 >>> from queue import Queue >>> q = Queue() #创建队列对象 >>>
迭代过程 迭代的过程如下： 通过 Symbol.iterator 创建一个迭代器，指向当前数据结构的起始位置 随后通过 next 方法进行向下迭代指向下一个位置， next 方法会返回当前位置的对象，对象包含了...let item of arguments) { console.log(item); } } args("zero", "one"); // zero // one 普通对象不可迭代...普通对象是由 object 创建的，不可迭代： // TypeError for (let item of {}) { console.log(item); } // Uncaught...of 操作数必须是可迭代，这意味着如果是普通对象则无法进行迭代。...如果数据结构类似于数组的形式，则可以借助 Array.from() 方法进行转换迭代。
) 48248392 >>> x = x + [4] >>> x [3, 4] >>> id(x) 49375176 这段代码说明的是，+=属于原地操作，不会修改列表首地址，类似于列表append()方法...既然+=类似于append()方法，那是不是用法也一样呢？...但是，我们无意中注意到上面的异常信息说整数是不可以迭代的，这句话似乎有深意啊。如果我们在+=的左侧是列表，而右边是可迭代对象，会是什么结果呢？...、range对象里的元素连接到一起。...: can only concatenate list (not "dict") to list 简单总结一下，对于列表而言，+=右侧的对象可以是任何Python可迭代对象，并且+=的过程类似于循环+append
每当您在程序中使用不正确或不受支持的对象类型时，都会引发该错误。 如果尝试调用不可调用的对象或通过非迭代标识符进行迭代，也会引发此错误。例如，如果您尝试使用 "str" 添加 "int" 对象。...当你尝试在仅支持 'bytes' 对象的操作中使用 'str' 对象时，就会引发 TypeError: A Bytes-Like object Is Required, not 'str' 的异常。...因此，你可以看到在上述从 'scores.txt' 中提取数据的示例时，我们尝试使用 'str' 拆分字节对象，这是不受支持的操作。因此，Python 引发 TypeError。...方案2：添加前缀 "b" 你可以在 split()方法中的分隔符之前简单地添加前缀 "b"。此前缀确保您可以处理字节对象。...默认情况下，当未提供编码参数时，decode() 方法会将编码方案设为 "utf-8"。 因此，您可以使用 decode() 方法将 'bytes' 类型的对象解码或转换为 'str' 类型。
引出问题： 如下面所示，存在一个类，并且产生了一个对象，现在想用for循环实现对象的迭代，结果报错了 # -*- coding: utf-8 -*- """ 演示一个类是不可以迭代的 结果存在报错信息...说明 A对象不是一个可以迭代的对象 for i in A: TypeError: 'Students' object is not iterable """ class Students():...: 'Students' object is not iterable Process finished with exit code 1 里插入代码片 说明对象是不可以进行迭代的，那么如何实现对象的可以迭代呢...，望谅解 （1）一个类中加入__iter__f (self) 方法后变成可迭代的 并返回如下的错误，说明是类型不正确，但是已经能够发生迭代了 for i in A: TypeError: iter()...（1）一个类中加入__iter__f (self) 方法后变成可迭代的 并返回如下的错误，说明是类型不正确，但是已经能够发生迭代了 for i in A: TypeError: iter() returned
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