假设我们拥有具有以下定义的Django ORM模型Meetup:
class Meetup(models.Model):
language = models.CharField()
date = models.DateField(auto_now=True)
我想要每种语言的最新会议。
似乎您可以使用来简化查找:
Meetup.objects.annotate(latest_date=Max("date")).values("language", "latest_date")
在我看来,这应该是每种语言的“最新”会议。但事实并非如
我正在使用Python3.x的MySQL连接器,并通过如下的简单代码解决了这个问题:
rest_cursor.execute("SELECT * FROM restaurant WHERE r_id=%s",(r_id))
其中r_id是整数。这将导致抛出异常:You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near '%s' at line 1
此格式似
我读了一篇关于预测巨型数据集的生存能力的博客。在清理数据时,博主使用以下代码填充空的Age值:
#Age was the most intricate column to be filled. Age had 263 missing values. I initially categorized
#the people on the basis of their salutations. A basic Python’s string split was enough to extract
#the title from each name. There were 18 different
我需要一些我试图编写的python代码的帮助。我的目标是统计那些在给定的时间框架内写了独特数量的书的作者。数据有多个需要删除的重复书籍。
这是它现在样子的一个例子: 1:
这就是我希望得到的结果: 2:
代码:
# top Authors with most best sellers
df_top_Authors = raw_df.sort_values('Name',ascending = False).head(100)
df_top_Authors.groupby(['Author']).size().reset_index().rename(colu
我在Python中遇到了一个奇怪的地方,我不明白:
>>> x = 1
>>> L = [1, 2]
>>> u = True
>>> x in L == u
False
>>> (x in L) == u
True
>>> x in (L == u)
TypeError: argument of type 'bool' is not iterable.
有人能解释一下Python是如何处理x in L == u和(x in l) == u的吗?
谢谢。
Python版本
因此,我正在做一个来自Datacamp的练习,它告诉您从两个文件中按地区汇总预期寿命。
包含列的life_fname:“国家”、“预期寿命”
来源:
包含列的regions_fname:'Country','Region‘
来源:
# Read life_fname into a DataFrame: life
life = pd.read_csv(life_fname, index_col='Country')
# Read regions_fname into a DataFrame: regions
regions = pd.read_csv(r
下面的代码是我所拥有的,但它抛出了一段代码,说明没有要聚合的数值类型。代码:
import pandas
import numpy as np
link = 'https://raw.githubusercontent.com/dvanderelst-python-class/python-class/spring2021/assignment_data/young_people_survey.csv'
data = pandas.read_csv(link,index_col=0)
data.groupby(['Age','Smoking']
我需要加入CTE和另一个表(temp.holder)来获得唯一的记录,但是不知怎么的,我没有得到唯一的记录,我也无法找出哪里出了问题。我看到很多都是复制的。
以下是我的查询:
with data as (....)
select cola, date_part(week, trunc(CONVERT_TIMEZONE('UTC', 'PST8PDT', starttimestamp)) + 6) as colb, colc, cold, cole, colf, colg, colh, coli, count(*) as process_type
from dat
我想向datadog提交值以生成自定义度量,但我还不想发送任何度量。
我想对我的值运行一个查询来生成一个度量。例如,我希望提交包含(用户名、product_purchased)的数据,它们都是字符串值(使用python ),而在datadog中,我希望将这些数据查询为:
select product_purchased , count(username) from data
要生成我自己的度量,这在datadog中是可能的吗?
我想知道如何通过Python计算每个类别的每一行是高于平均值还是低于平均值?我有一个名为test.csv的csv文件。例如,类别2,我有两个值。首先,我需要计算该类别的平均值,然后每个值是高于还是低于平均百分比。我不知道后者该怎么做。 import pandas as pd
import numpy as np
#loading the data into data frame
X = pd.read_csv('test.csv') 感兴趣的两列是Category和Totals列: Category Totals estimates
2 2777 043
我想知道是否可以以一种简单的方式对python中的列表进行分组,而无需导入任何库。
投入的例子可以是:
a="0 0 1 2 1"
和输出
[(0,0),(1,1),(2)]
我想的是迭代工具群的实现。
class groupby:
# [k for k, g in groupby('AAAABBBCCDAABBB')] --> A B C D A B
# [list(g) for k, g in groupby('AAAABBBCCD')] --> AAAA BBB CC D
def __init__(sel