这是我之前的的延续,我想要一个更快、更有效的替代标准Python循环的方法,后者对每一行的元素执行一些求和和乘法运算。
基本上,我有两个文件输入。一个是一组SNP的所有组合的列表,例如下面是3个SNP的组合:
AA CC TT
AT CC TT
TT CC TT
AA CG TT
AT CG TT
TT CG TT
AA GG TT
AT GG TT
TT GG TT
AA CC TA
AT CC TA
TT
假设我们有以下数据:
group id performance
0 exp A 1
1 exp B 2
2 exp B 3
3 exp C 4
4 control A 5
5 control A 6
6 exp D 7
7 control D 8
哪些Python代码只用于提取行,以便在中至少存在一个'id‘-- 'exp’和'control'?
以下是所需的输出:
group id performance
0
我有两个 非常大 列表 和 ..。我想生成一个新的列表 长度的 它的所有位置都有1 在哪里 是在 ,否则为0。在Python中执行此操作的计算效率最高的方法是什么?换句话说,有没有比下面更有效的方法? C = []
for x in A:
if x in B:
C.append(1)
else:
C.append(0)
我正在尝试对pandas数据帧中的Series对象运行语言检测。然而,我正在处理数以百万计的字符串数据,标准的Python语言检测库langdetect和langid太慢了,运行了几个小时后仍然没有完成。 我的代码设置如下: #function to detect language
def detect_language (cell):
if len(cell) > 0:
lan = langid.classify(cell)
else:
lan = "NaN"
return lan #language detec
我有一个pyspark数据帧df,它保存了大量的rows.Once列是lat-long。我想从经纬度中找到州的名称。我使用下面的代码 import reverse_geocoder as rg
new_df = df_new2.toPandas()
list_long_lat = a["lat_long"].tolist()
result = rg.search(list_long_lat)
state_name=[]
for each_entry in result:
state_name.append(each_entry["admin2"])
我试图用Pandas安装pip,但遇到了一个问题。以下是详细信息:
Mac OS Sierra
which python => /usr/bin/python
python --version => Python 2.7.10
Inside "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions" there is the following
2.3 2.5 2.6 2.7 Current
我希望熊猫能在“/usr/bin/python”中链接到Python 2.7.10
当我执行pip install pand
我想在Python中执行以下操作:
for index, value in enumerate(MyFunction()):
logger.debug('Processing step %d of %d' % (index, len(MyFunction())
但这要求我在每次迭代时调用MyFunction(),这是我不想要的。所以我当然可以
mylist = MyFunction()
for index, value in enumerate(mylist):
logger.debug('Processing step %d of %d' % (ind
我正在使用Python3.8。我试图停止使用循环,而是使用矢量化来加速我的代码。我不太清楚如何用前面步骤的结果来向量化一个方程。
我知道如何进行基本的矢量化,比如更改如下:
for i in range(5):
j=i*2
进入到这个
i=range(5)
j=i*2
但是,我如何将使用前一步的索引转换成向量化的方程呢?
j=0
for i in range(1,5):
k=i*2+j
j=i
当我使用forEach的时候,我会得到这条皮棉
Avoid using `forEach` with a function literal.
这是一个示例代码:
class AB {
int data;
AB(this.data);
int call() => data;
}
void main() {
var myList = [AB(1), AB(3)];
myList.forEach((e) => print(e())); // <--- lint raised here
}
我试图将数据写入excel文档,其中一些列完全由我想要格式化的日期/数字数据组成。我可以为每个单元格分别设置一个格式,但这似乎太过了。列对象上有一个set_style方法,但出于某种原因,它似乎什么也不做。
import xlwt
from datetime import date
book = xlwt.Workbook('ascii')
sheet = book.add_sheet('Sheet1')
# cells in first column, they end up with no formatting
sheet.write(0, 0, date(
使用Python3.6读取文本文件,提取相对行,将其转换为熊猫数据。
工作原理:在文本文档中搜索短语,并将这一行转换成熊猫df。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
list1 = []
list2 = []
with open('myfile.txt') as f:
for lineno, line in enumerate(f, 1):
if 'Project:' in line:
line = line.strip('\n')
在编程方面,我是一个新手,并且已经开始学习python。
我想要做的是为游戏重新着色精灵,我得到了原始的颜色,然后是它们要变成的颜色。每个精灵有20到60个角度,所以循环浏览文件夹中每种颜色的每个精灵可能是我的方法。我的代码是这样写的;
import media
import sys
import os.path
original_colors = str(raw_input('Please enter the original RGB component, separated ONLY by a single space: '))
new_colors = str(raw_
我正在尝试删除列中每一行的句号。列包含行和行,因为我已经用nltk对其进行了nltk,现在它是一个包含元组的列表。我试图用这个嵌套的列表理解删除停止词,但它说的是ValueError: Length of values does not match length of index in nested loop。怎么解决这个问题?
import pandas as pd
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
data = pd.read_csv(r"D:/python proj