Результаты поиска по запросу "python"

2 ответа

Спасибо Джеймс, я переключусь на подпроцесс :)

ужно сделать скрипт, который получает от пользователя следующее:1) Имя процесса (в Linux).2) Имя файла журнала, который этот процесс записывает в него.Необхо...

1 ответ

 форка и потоков (в основном то, что происходит с потоками POSIX). Что касается того, почему объяснение Эриксуна правдоподобно, хотя мне было бы любопытно узнать подробности.

код выполняется в Linux, но выдает AttributeError: объект типа 'T' не имеет атрибута 'val' в Windows, почему?

8 ответов

Вот фиктивный пример, который я растерла:

ТОП публикаций

3 ответа

Pandas Dataframes to_html: подсветка строк таблицы

Я создаю таблицы, используя функцию pandas to_html, и я хотел бы иметь возможность выделить нижнюю строку выходной таблицы, которая имеет переменную длину. У меня нет никакого реального опыта html, чтобы говорить о, и все, что я нашел онлайн, ...

5 ответов

Как обработать сломанную трубу (SIGPIPE) в Python?

Я написал простой многопоточный игровой сервер на python, который создает новый поток для каждого клиентского соединения. Я обнаружил, что время от времени сервер падает из-за ошибки сломанной трубы / SIGPIPE. Я почти уверен, что это происходит, ...

14 ответов

Построение pandas DataFrame из значений в переменных дает «ValueError: Если вы используете все скалярные значения, вы должны передать индекс»

Это может быть простой вопрос, но я не могу понять, как это сделать. Допустим, у меня есть две переменные следующим образом. a = 2 b = 3Я хочу построить DataFrame из этого: df2 = pd.DataFrame({'A':a,'B':b})Это приводит к ошибке: ValueError: ...

1 ответ

Непрозрачность вводит в заблуждение при построении двух гистограмм одновременно с помощью matplotlib

Допустим, у меня есть две гистограммы, и я установил непрозрачность, используя параметр hist: 'alpha = 0.5' Я построил две гистограммы, но получил три цвета! Я понимаю, что это имеет смысл с точки зрения непрозрачности. Но! Очень сложно ...

2 ответа

 не слишком велико, но количество строк в вашем наборе данных велико, тогда следующая функция будет намного быстрее, чем зацикливание вашего набора данных:

я есть пандас dataframe с датами и строками, похожими на это:

1 ответ

Большое спасибо! Это работает как шарм!

1 ответ

Эта операция не зависит от предыдущих значений цикла, поэтому ее можно рассчитать параллельно для всех временных шагов. Если вы выполните такое параллельное выполнение, будет недетерминировано, какой период времени получит какую маску выпадения.