Domande taggate «python»

Python è un linguaggio di programmazione multi-paradigma, tipizzato in modo dinamico e multiuso. È progettato per essere rapido da imparare, comprendere e utilizzare e applicare una sintassi pulita e uniforme. Si noti che Python 2 è ufficialmente fuori supporto dal 01-01-2020. Tuttavia, per domande Python specifiche della versione, aggiungi il tag [python-2.7] o [python-3.x]. Quando si utilizza una variante o libreria Python (ad esempio Jython, PyPy, Pandas, Numpy), includerlo nei tag.

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Tabella delle frequenze per una singola variabile
Un'ultima domanda sui panda per principianti del giorno: come faccio a generare una tabella per una singola serie? Per esempio: my_series = pandas.Series([1,2,2,3,3,3]) pandas.magical_frequency_function( my_series ) >> { 1 : 1, 2 : 2, 3 : 3 } Un sacco di ricerche su Google mi hanno portato a Series.describe () …
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"X non in y" o "non x in y"
Durante il test per l'iscrizione, possiamo utilizzare: x not in y Oppure in alternativa: not x in y Ci possono essere molti possibili contesti per questa espressione a seconda di xe y. Potrebbe essere per un controllo della sottostringa, l'appartenenza a una lista, l'esistenza di una chiave di comando, per …
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Connessione a Microsoft SQL Server utilizzando Python
Sto cercando di connettermi a SQL tramite python per eseguire alcune query su alcuni database SQL su Microsoft SQL server. Dalle mie ricerche online e su questo forum la libreria più promettente sembra essere pyodbc. Quindi ho creato il seguente codice import pyodbc conn = pyodbc.connect(init_string="driver={SQLOLEDB}; server=+ServerName+; database=+MSQLDatabase+; trusted_connection=true") cursor …
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Importa colonna dataframe panda come stringa non int
Vorrei importare il seguente csv come stringhe non come int64. Pandas read_csv lo converte automaticamente in int64, ma ho bisogno di questa colonna come stringa. ID 00013007854817840016671868 00013007854817840016749251 00013007854817840016754630 00013007854817840016781876 00013007854817840017028824 00013007854817840017963235 00013007854817840018860166 df = read_csv('sample.csv') df.ID >> 0 -9223372036854775808 1 -9223372036854775808 2 -9223372036854775808 3 -9223372036854775808 4 -9223372036854775808 5 -9223372036854775808 …
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panda read_csv e filtra le colonne con usecols
Ho un file csv che non arriva correttamente pandas.read_csvquando filtro le colonne con usecolse utilizzo più indici. import pandas as pd csv = r"""dummy,date,loc,x bar,20090101,a,1 bar,20090102,a,3 bar,20090103,a,5 bar,20090101,b,1 bar,20090102,b,3 bar,20090103,b,5""" f = open('foo.csv', 'w') f.write(csv) f.close() df1 = pd.read_csv('foo.csv', header=0, names=["dummy", "date", "loc", "x"], index_col=["date", "loc"], usecols=["dummy", "date", "loc", "x"], …
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Salta le righe durante l'importazione dei panda csv
Sto cercando di importare un file .csv utilizzando pandas.read_csv(), tuttavia non voglio importare la seconda riga del file di dati (la riga con indice = 1 per 0-indicizzazione). Non vedo come non importarlo perché gli argomenti utilizzati con il comando sembrano ambigui: Dal sito web dei panda: skiprows : tipo …
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Python os.path.join () in un elenco
posso fare >>> os.path.join("c:/","home","foo","bar","some.txt") 'c:/home\\foo\\bar\\some.txt' Ma quando lo faccio >>> s = "c:/,home,foo,bar,some.txt".split(",") >>> os.path.join(s) ['c:/', 'home', 'foo', 'bar', 'some.txt'] Cosa mi manca qui?
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Come generare eventi di tastiera in Python?
breve riassunto: Sto cercando di creare un programma che invierà gli eventi della tastiera al computer che a tutti gli effetti gli eventi simulati dovrebbero essere trattati come sequenze di tasti effettivi sulla tastiera. post originale: Sto cercando un modo per generare eventi da tastiera usando Python. Supponiamo che la …
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errore: (-215)! empty () nella funzione detectMultiScale
Sto cercando di imparare cv2 in python 2.7, ma quando eseguo il mio codice, nella parte specifica di esso: face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') img = cv2.imread('2015-05-27-191152.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x,y,w,h) in faces: img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) restituisce questo: File "face_detection.py", line 11, …
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