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django restFramework에서 dateTime으로 필터링하려고합니다. 필터가 작동하지 않기 때문에 작동하지 않는 것으로 보입니다. 항상 동일한 결과를 가져옵니다. Model.py #Modelo Fechas que formara parte del modelo horario class Fecha(models.Model): fecha_ini

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파이썬에서 너무 많은 열과 동일한 열 데이터 유형으로 Oracle 데이터베이스 테이블을 만드는 방법

일주일 동안이 문제를 해결할 수 없습니다. 헤더를 포함하는 파이썬 목록이 있습니다. 이 헤더를 사용하여 Oracle 데이터베이스에 테이블을 생성하고 싶습니다. 문제는 50 개 이상의 헤더가 있다는 것입니다. 또한 표를 만드는 데 필요한 400 개 이상의 목록이 있습니다. 또한 모든 헤더에는 동일한 열 데이터 유형이 있습니다. 이 작업을 수동으로 수행하는 방

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파일 경로

를 읽고 될 파일 디렉토리 경로를 변경하는 방법을 나는 현재 디렉토리를 읽고 나중에 내 문제가 될 것이 "/"반환 결과는, 때 디렉토리를 읽기가 될 수 있도록하고 싶습니다 "/"를 사용하고 읽기에서 "\"가 필요하며 어떻게해야합니까?

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Python pandas에서 변환을위한 데이터 프레임의 속도를 향상시킬 수있는 방법이 있습니까?

1M 행의 DataFrames를 dict로 변환해야합니다. 표준 팬더 방법은 꽤 오래 실행됩니다. import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(data={"col": np.ones(100000)}) %time dict = df.to_dict(orient="index").values() CP

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파이썬의 Bokeh를 사용하여 틱 레이블 크기를 어떻게 변경합니까?

저는 bokeh를 처음 사용하고 있으며 선 그래프로 일부 데이터를 플롯하려고합니다. x 축, y 축 및 따라서 틱은 기본값과 다른 크기 여야합니다. 여기 내 코드의 예입니다 from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.models import Legend, LinearAxis import numpy as

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람다 함수에서 여러 변수를 최적화하기 위해 인덱싱

this 스레드에서 제안 된 최적화 문제를 해결하고 싶습니다. 이제는 x[1]...x[n]을 해결할뿐만 아니라 변수 y도 해결하고 싶습니다. 색인 생성에 문제가있는 것 같습니다. from sympy import Sum, symbols, Indexed, lambdify from scipy.optimize import minimize import numpy

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값 목록과 일치하는 행을 찾는 효율적인 방법

이 질문은 this one과 비슷하지만 필자의 경우이를 적용 할 방법을 찾지 못했습니다. 나는 꽤 큰 Nx3 정수의 행렬을 가지고 있습니다. 정수 목록과 일치하는 행 목록을 찾아야합니다. 마지막 목표는 행렬을 필터링하여 이러한 값 중 하나를 포함하는 행을 제거하는 것입니다. 바로 지금 나와야 할 가장 좋은 점은 정수 목록에 for 루프가 있고 행을 찾기 위

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Matplotlib이 파일을 올 바르고 완전하게 저장할 수 없습니다.

저는 기계 데이터의 시각화를 시도하고 있으며 팬더 데이터 프레임을 사용하여 데이터를 저장하고 있습니다. 나는 for 루프를 사용하여 데이터 세트의 다양한 슬라이스를 선택한다. 내가 만든 시각화는 X 축에 시간을 가지며 시각화가 밀리 초 단위이기 때문에 플롯의 폭이 매우 길다. def jobwise_plotter(prog_no): df = singl

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xml을 구문 분석 할 파이썬 기능 조정

외부 도메인에서 XML 파일을 읽어야합니다. 내 코드 : tree = ET.ElementTree(file=urllib2.urlopen('http://192.168.2.57:8010/data/camera_state.xml')) root = tree.getroot() root.tag, root.attrib for elem in tree.iter():

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파이썬 : 한 프레임에서 다른 프레임으로 판다 값을 쓰지 않습니다.

저는 같은 그룹에 속하는 여러 행을 가진 하나의 데이터 프레임을 가지고 있습니다. 이제는 그룹당 하나의 라인을 새로운 데이터 프레임에 추가하고 이전 데이터의 각 열의 중간 값을 추가하려고합니다. 따라서 다음과 같이 코딩했습니다. DF의 모든 행으로 이동하여 그룹 이름이 이미 처리 된 경우 조회합니다. 내가 새로운 DF로 중간을 쓰고 싶지 않으면 ` for