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作者 hongyan 在 PTT [ Python ] 看板的留言(推文), 共62則

限定看板：Python

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[ Python ]17 留言, 推噓總分: +8

作者: oo855050 - 發表於 2019/12/14 00:19(6年前)

4^F推hongyan: 你的data在同一個column的話可以這樣12/14 12:24

5^F→hongyan: df = df[df["data_colname"] < 0]12/14 12:24

6^F→hongyan: 更正上面 df[~df["data_colname"] < 0] 要加 ~ 反向12/14 12:44

7^F→hongyan: 或 df = df[df["data_colname"] >= 0] 順便去掉Nan值12/14 12:45

[ Python ]8 留言, 推噓總分: +8

作者: danny0838 - 發表於 2019/12/08 19:04(6年前)

4^F推hongyan: 學到了。謝謝分享12/09 12:19

[ Python ]4 留言, 推噓總分: +3

作者: goshan - 發表於 2019/12/06 17:02(6年前)

2^F推hongyan: 包在class的函數才需要加self12/06 18:28

[ Python ]7 留言, 推噓總分: +3

作者: lucy35 - 發表於 2019/12/02 01:22(6年前)

1^F推hongyan: str = ("%s %s %s %s")%(a, b, c, d)12/02 02:00

2^F→hongyan: 不然就是 (".... vaules({},{},{},{})").format(a,b,c,d)12/02 02:01

3^F→hongyan: 更正1F(".... values (%s, %s, %s ,%s)")%(a, b , c ,d)12/02 02:04

[ Python ]9 留言, 推噓總分: +2

作者: buddy66 - 發表於 2019/12/01 23:02(6年前)

1^F→hongyan: 固定這樣格式的話 find("score") find('},')後 str[:]切12/01 23:31

2^F→hongyan: 切片12/01 23:31

3^F→hongyan: slice1 = s.find(":", s.find('score')) + 212/01 23:45

4^F→hongyan: slice2 = s.find("}", s.find('score')) - 112/01 23:45

5^F→hongyan: result = s[slice1:slice2]12/01 23:46

[ Python ]10 留言, 推噓總分: +3

作者: lucy35 - 發表於 2019/12/01 16:53(6年前)

4^F推hongyan: pandas 搭配 sqlalchemy12/01 21:39

5^F→hongyan: 可以先用concat清洗dict12/01 21:41

6^F→hongyan: pd.dataframe.from_dict後 to_sql 就很方便了12/01 21:44

7^F→hongyan: 更正一下先把dict轉df後再用concat或merge清洗合併12/01 21:54

[ Python ]7 留言, 推噓總分: +3

作者: AmigoSafin - 發表於 2019/11/29 23:23(6年前)

6^F推hongyan: 其中一個dataframe的那欄位統一lower或upper吧12/01 09:47

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