如何计算有多少不同的urls正在使用pandas
在计算有多少不同的URLs正在使用Pandas时，可以使用Pandas库中的一些函数和方法来实现。
首先，我们需要将URLs数据加载到Pandas的DataFrame中。假设我们有一个名为"df"的DataFrame，其中包含一个名为"url"的列，存储了所有的URLs。
import pandas as pd
# 加载URLs数据到DataFrame
df = pd.read_csv('urls.csv')接下来，我们可以使用Pandas的nunique()函数来计算不同的URLs数量。该函数返回指定列中唯一值的数量。
# 计算不同的URLs数量
unique_urls = df['url'].nunique()除了使用nunique()函数，我们还可以使用unique()函数来获取所有不同的URLs，并使用len()函数计算其数量。
# 获取所有不同的URLs
unique_urls = len(df['url'].unique())以上两种方法都可以得到不同的URLs数量。
Pandas是一个功能强大的数据处理和分析库，广泛应用于数据清洗、数据转换、数据分析等领域。它具有易于使用的API和丰富的功能，适用于各种规模的数据集。
Pandas在云计算领域的应用场景包括数据处理、数据分析、数据可视化等。例如，在云原生应用中，可以使用Pandas来处理和分析大规模的数据集，从而提取有价值的信息。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储等。其中，与数据处理和分析相关的产品有腾讯云数据湖分析（Data Lake Analytics）和腾讯云数据仓库（Data Warehouse），可以帮助用户高效地处理和分析大规模的数据。
腾讯云数据湖分析产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/dla
腾讯云数据仓库产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/dw
相关·内容
我有下面的
with Flow("My flow") as flow:
urls = Parameter("urls", default=['url1', 'url2'])
for url in urls:
result = get_url(urls)
当我通过flow.run()运行这个程序时，我会得到以下错误：
TypeError: 'Parameter' object is not iterable
是否有可能对其进行迭代，如果有，如何进行迭代？
浏览 2提问于2020-10-01得票数 2
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我有一个单词列表。我想出了如何计算每个单词的数量。现在我想知道，在这个列表中出现了多少个单词，多少次(？)。输出应该如下所示：
4.500字一次
6.000字第二次.
示例：
list = ["hello", "time", "burger", "hello", "mouse", "time", "time"]
预期产出：
3 Word occurred 1 time
1 Word orrcured 2 time
1 Word occurred 3 time
我希望我的意图是清楚的。
浏览 7提问于2022-06-21得票数 0
我有一个大约6000行长的数据帧。我需要将一个函数(我们称其为heavy_func)应用于特定列的所有行，每次调用最多需要一分钟。函数的输入是一个字符串，输出是一个np.array。
我正在使用dask distributed设置一个集群，在这个集群上执行apply，现在我使用80个工作进程，每个工作进程有4个核心和8 GB内存。
实际的应用步骤如下所示：
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=100)
ddf['new_col'] = ddf.apply(heavy_func, axis=1, meta=('ddf', &
浏览 0提问于2019-08-27得票数 1
我希望能够为我的不同客户托管不同的index.html文件，因此我允许在应用程序加载屏幕上显示客户品牌。 我的客户有他们自己的urls，例如： customer1.myapp.com
customer2.myapp.com 因此，每个客户都想要自己的应用程序加载屏幕(您知道默认的“正在加载...”。 我真的不喜欢在index.html的脚本标记中使用这个配置，并根据location.origin或类似的东西加载不同的预加载屏幕，但这就是我目前能想到的全部。 有什么办法解决这个问题吗？加载不同的index.html文件出现在我的脑海中，但不知道如何做到这一点。
浏览 21提问于2019-05-29得票数 0
简略:我使用Selenium WebDriver和Pandas为Python2.7制作了一个web刮刀，用于在该页面上使用一系列URL和刮取URL。如果它在那里找到URL，我希望将它们添加到运行序列中。我如何使用pandas.DataFrame.apply来完成这个任务？
代码：
import pandas as pd
from selenium import webdriver
import re
df = pd.read_csv(spreadsheet.csv, delimiter=",")
def crawl(use):
url = use["URL
浏览 1提问于2016-05-28得票数 1
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我正在做一个项目，其中我计算了电池的电量
IntentFilter ifilter = new IntentFilter(Intent.ACTION_BATTERY_CHANGED);
batteryStatus = this.registerReceiver(null, ifilter);
level = batteryStatus.getIntExtra(BatteryManager.EXTRA_LEVEL, -1);
使用这段代码，我可以知道当前的电池电量是多少。我想知道，查找和显示我的项目，在这个电池的剩余水平，正在运行的服务，电池的剩余时间是以小时和
浏览 5提问于2014-05-14得票数 5
1回答
我正在学习pyspark，它使用HiveQL，并且发现有趣的是，百分比等级给出了pyspark-sql和pandas的两个不同的答案。
使用sql代码的问题源：
如何在熊猫中获得与SQL相同的结果？
两个问题
与SQL相同的python代码是什么？是什么？
吡火花-sql
q = """
select name, weight,
percent_rank() over (order by weight) as percent_rank_wt
from cats
order by weight
"""
spark.sql(q).sho
浏览 5提问于2020-07-24得票数 8
1回答
我目前正在使用elastic beanstalk和apscheduler每天在它上面自动运行Pandas报告。数据集变得越来越大，我已经将内存大小增加了3倍。 Elastic Beanstalk正在运行Dash - dashboard应用程序，并且每晚运行一次自动的Pandas报告。 我试着设置AWS Lambda在那里运行Pandas报告，但我不知道如何使用它。 我正在寻找一种最具成本效益的方式来运行我的报告，而不必增加Beanstalk上的内存使用量。当我在本地运行它时，它需要1 1gb，但在beanstalk上运行时，它使用了超过16 1gb的空间。 好奇是否其他人有更好的选择或处理他
浏览 24提问于2020-05-03得票数 0
我正在使用pandas.read_gbq阅读google中的一个表。我面临的问题是pandas自动推断每个列的数据类型，这就是创建问题。
例如，在表中，我有一个列名aspect_ratio和熊猫自动将所有值转换为浮动，这是我想要防止的。
source df expected
55 55.0 55
25 25.0 25
21 21.0 21
nan nan nan
22 22.0
浏览 0提问于2019-11-25得票数 0
2回答
我正在尝试使用VBA运行一些过滤器，然后将数据输出到“分析”表中。
到目前为止，一切工作正常--但我现在正在尝试消除URL重复。
If unique_1 <> Sheets(1).Cells(x, 11) Then
上面的代码片段将消除重复项，但前提是我已经按URLS进行了排序(这不是我可以预先处理的数据)
我希望我可以使用VBA进行排序，但到目前为止还不能，我的眼睛痛死了。任何帮助都将不胜感激！
提前感谢您的帮助！
If Sheets(1).Cells(x, 12) = "X URL" Then
If Sheets(1).Cells(x, 9) &
浏览 4提问于2012-07-14得票数 0
import bs4
from bs4 import BeautifulSoup
from pandas.core.base import DataError
from pandas.core.frame import DataFrame
import requests
import pandas as pd
from fake_useragent import UserAgent
urls = ['https://www.digikala.com/search/category-mobile', 'https://www.digikala.com/search
浏览 14提问于2021-01-18得票数 0
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1回答
我有一个500+ MB CSV数据文件。我的问题是，对于数据操作(例如，读取、处理)，会更快，因为所有工作都映射到SQL查询中，优化留给优化器。但是，同时，Pandas正在处理一个比与服务器通信更快的文件？
我已经检查过、、和了。然而，我还没有发现任何关于Pandas和MySQL的比较。
用例：
我正在处理由1,737,123行和8列组成的文本数据集。我将此数据集输入RNN/LSTM网络。我在喂食之前做了一些预处理，这是一种使用定制编码算法的编码。
更多细节
我要做的是250+实验，还有12种架构(不同型号的设计)要尝试。
我很困惑，我觉得我错过了什么。
浏览 0提问于2018-10-20得票数 1
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2回答
我正在尝试构建一个查询，该查询将对字段DESCR254的出现进行排序。例如，test1由3个不同的USERID使用，test2将是第二个。考虑到有更多的数据行，以及USERID和DESCR254的许多不同实例，有人知道我将如何构造这个查询吗？
从sysadm.PS_IS_STATS_URLS中选择*
PS_IS_STATS_URLS
USERID DESCR254
ZX test1
ZX test2
ZC test1
ZB test3
ZA test1
ZA test2
我希望结果是这样的：
DESCR254
浏览 4提问于2014-05-14得票数 1
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2回答
我正在为游戏仿真器的C插件工作，在检查输入消息是否包含任何网站urls之前，我希望删除聊天消息中的所有空格。
因此，我有这样的函数来解除空白(从输入消息中删除空格)：
char* deblank(char* input) {
int i, j;
char *output = input;
for (i = 0, j = 0; i < strlen(input); i++, j++) {
if (input[i] != ' ')
output[j] = input[i];
else
浏览 1提问于2016-07-23得票数 2
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我有一个CSV，它有一个URL列表，我需要查看它们是否存在于其他列中。我有下面的代码，它遍历名为"URLS“的列的每一行，检查在另一个特定的列上是否存在该URLS。如果是这样，那么我需要将一个字符串添加到该行的特定列中。我让它工作了，但是我不确定如何更新行的列？我正在通读文档，我想我可能在这个问题上想得太多了。 import pandas as pd
# Import CSV
data = pd.read_csv(r'URL_export.csv')
# Looping through the URLS of this column
df = pd.DataFra
浏览 212提问于2020-10-18得票数 0
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1回答
在下面的脚本中，有没有办法找出总共有多少个“块”？
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('data.txt', delimiter = ',', chunksize = 50000)
for chunk in data:
print(chunk)
使用len(chunk)只会告诉我每个人有多少。
有没有一种不需要手动添加迭代的方法？
浏览 2提问于2015-07-12得票数 6
我刚去，我看到了一些解决办法，但我认为他们是复杂的.
在我的解决方案中，一切看起来都很简单，但我有一个死锁错误。我不知道如何正确关闭通道和停止循环内的主块。有什么简单的方法吗？
感谢任何人提供的任何/所有帮助！
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
type Fetcher interface {
// Fetch returns the body of URL and
// a slice of URLs found on that page.
Fetch(url string)
浏览 0提问于2017-03-09得票数 2
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我有一个自定义regex函数来检查它是否是电子邮件：
def isEmail(str):
return True;
我想迭代Pandas中的所有行，并验证列email。并返回有效行的计数(true/false)。
我找到了apply()潘达斯的功能。
我试图只保留列电子邮件有正确电子邮件地址的行：
def isEmail(str):
return re.search('regex', str)
dt[isEmail(dt['email'])])
然后再次调用它来计算要放入Python集合中的不正确行数：
incorrectEmails =
浏览 1提问于2022-05-24得票数 1
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2回答
我有一个数据帧，它要求列的子集具有具有多个值的条目。下面是一个包含“runtime”列的dataframe，其中包含程序在各种条件下的运行时：
df = [{"condition": "a", "runtimes": [1,1.5,2]}, {"condition": "b", "runtimes": [0.5,0.75,1]}]
df = pandas.DataFrame(df)
这就形成了一个数据帧：
condition runtimes
0 a [1,
浏览 0提问于2014-11-08得票数 8
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对于我正在构建的Python应用程序，我有一个非常重要的Docker环境(完整的Dockerfile见下文)。在我的MacBook (使用Docker version 1.10.3, build 20f81dd)上，我能够构建Docker映像，运行容器，应用程序运行良好。
我现在想在数字海洋上测试这个应用程序。到目前为止，我只在笔记本上使用过Docker。我用Ubuntu Docker 1.10.3 on 14.04图像创建了一个液滴。我已经进入，克隆了我的git，执行了docker build命令，但是在构建过程中我遇到了一个错误(完整的堆栈跟踪请参见底部)。
Exception: Cyth
浏览 3提问于2016-03-30得票数 0
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我正在尝试使用django-密码重置，这是我第一次尝试基于类的表单，尤其是第三方。在中，我看到了一堆可以使用的属性。但是如何(在我的代码中)设置(例如case_sensitive )呢？到目前为止，我所拥有的只是一堆模板和urls.py：url(r'^password/', include('password_reset.urls')),中的这一行
浏览 0提问于2018-08-05得票数 0
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我希望从符合URL结构中显示的特定日期要求的URL中提取数据，并将这些信息放入要在本地使用的csvs中。
http://web.mta.info/developers/data/nyct/turnstile/turnstile_190629.txt
网址末尾的6位数字序列是年-月-日指标：190629
我正在收集2016-2019年(16-19年)3月至6月(03-06年)的数据。如果URL存在，则创建一个csv，并将它们合并到一个csv中，为熊猫提供数据。
这是可行的，但它太慢了，而且我知道这并不是最合拍的方法。
import requests
import pandas as pd
imp
浏览 1提问于2019-07-04得票数 1
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1回答
我最近读过文本短片段的相似性度量 (Metzler等人)。描述了度量查询相似度的基本方法，数据由查询和查询结果组成。结果是页面urls、页面标题和简短的页面片段的列表。在本文中，作者收集了200个查询结果。
当使用公共Google检索结果时，我只能收集每个查询的4-10个结果。10和200之间有很大的差别。因此，实际使用多少数据来度量查询的相似性(例如，每个查询的结果有多少)？
推荐信更佳！
浏览 0提问于2014-08-19得票数 3
我有一个包含两列时间序列数据的pandas数据帧。在我的实际数据中，这些列足够大，如果没有数据着色器，渲染就会很笨拙。我正在尝试比较这两个时间序列中的事件。但是，我需要能够分辨出哪个数据点来自哪个列。下面是一个简单的函数示例。如何让A列和B列使用不同的颜色映射？ import numpy as np
import hvplot.pandas
import pandas as pd
A = np.random.randint(10, size=10000)
B = np.random.randint(30, size=10000)
d = {'A':A,'B'
浏览 19提问于2019-01-12得票数 0
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我有以下代码从字节读取一个gzipped的csv文件。它可以与pandas.read_csv一起工作，但是在dask (dd.read_csv)中失败。
d['urls'][0]中的文件是指向亚马逊S3上由第三方服务提供的文件的链接。
import io
import requests
import pandas
import dask.dataframe as dd
output = io.BytesIO()
output.name = "chunk_1.csv.gz"
with requests.get(d['urls'][0], str
浏览 1提问于2020-12-28得票数 2
我在一个dataframe列上使用apply (希望我不应该使用apply_map，文档对此并不清楚)。我想从一台闲置的多核大内存机中榨取最大的利润。
我是否在使用工作人员、线程和分区数量的最佳组合？
client = Client(n_workers=cpu_count()-2, threads_per_worker=1, memory_limit='1GB')
ddf = daskDataFrame.from_pandas(df, npartitions=cpu_count()-2)
ddf['candidate'] = ddf['text
浏览 2提问于2018-07-29得票数 1
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1回答
我正在使用Spyder5.4.0和Miniconda3。我使用conda create -n env_full anaconda创建了一个新的Python环境，然后在Spyder中成功地激活了它(使用numpy或matplotlib之类的包)，但是当我试图导入熊猫时，我得到：
File "C:\ProgramData\Miniconda3\envs\env_full\lib\site-packages\numexpr\utils.py", line 156, in _init_num_threads
requested_threads = int(os.environ[
浏览 9提问于2022-11-29得票数 0
我正在使用pandas.read_html从一个有超过9000页的网站上刮表。
我的代码(虚拟代码)是：
table_df = pd.DataFrame([])
urls = [list of urls]
for url in urls:
table = pd.read_html(url)
temp = table[0]
table_df = pd.concat([table_df,temp],axis=0)
time.sleep(np.randint(5,10))
对于前几次迭代，我每次迭代得到9.57s。
以这样的速度，完成迭代需要超过1天。我能做得更有
浏览 3提问于2022-08-12得票数 -1
我知道我们可以使用reverse()在FBV和reverse_lazy()在CBV。我知道我们必须在CBV中使用reverse_lazy()，因为导入文件时没有加载urls (Ref：)
我不明白的是：
当我们从FBV调用reverse时，urls是如何加载的？当我们在Django应用程序中导入urls.py顶部的视图时，urlpatterns列表还有待评估。FBV的reverse()是如何工作的，而对于CBV则是如何工作的？
浏览 1提问于2018-02-07得票数 49
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我正在解析一个twitter rss feed，我只需要显示tweet，所以我不需要MGTwitterEngine。我已经设置了它，这样我就可以看到完整的tweet，我唯一想要的就是让它对标签和urls进行着色。
因此，我需要将字符串分成不同的子串，对标签和urls进行着色，然后将它们粘合在不同的UILabels中
有没有更简单的方法来实现这一点？简而言之，我需要字符串的某些部分与其他部分的颜色不同。
浏览 1提问于2010-05-17得票数 0
使用pandas我可以计算 基于pandas.stats.moments.rolling_mean的简单移动平均形状记忆合金 基于pandas.stats.moments.ewma的指数滑动平均均方根方法 但是我如何计算维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_smoothing中描述的加权移动平均(WMA)？用熊猫？ 有pandas函数来计算WMA吗？
浏览 344提问于2012-03-09得票数 14
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有一个基本的谷歌网页刮刀，返回第一个谷歌搜索页面的urls我希望它包括更多的网页上的URLS。什么是最好的方式分页这段代码，以便它从页面2,3,4,5,6,7等获取URLS。
不想走到太空与多少页，我废掉，但肯定要比第一页更多！
import requests
import urllib
import pandas as pd
from requests_html import HTML
from requests_html import HTMLSession
def get_source(url):
try:
session = HTMLSession()
浏览 4提问于2022-03-07得票数 1
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我正在建设/建立一个小的调查应用程序，这是为了指导用户到其中一个9项调查。它是这样做的，我在URL后加上了调查的名称，例如/surveyone/、/surveytwo/等。
每条路径/调查都有最大的观察次数，例如PathMax = 3，竞争调查的总数(所有9条路径)不能超过20条，例如TotalMax = 20。
当调查完成时，计数器将在done()方法(例如，SurveyWizardOneCounter += 1 )中递增，并在分配参与者路径时对照PathMax进行检查。
问题：
下面的代码在我的本地机器上运行得很好，但是在服务器上，计数器变量TotalMaxCounter和SurveyWi
浏览 0提问于2015-07-07得票数 0
我遇到了一个错误，我已经在Windows7 64位上安装了anaconda。
Traceback (most recent call last):
File "C:\Sanoop\Vayaktigat\Python\phard\ana2\src\ana2.py", line 1, in <module>
import pandas
File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 42, in <module>
import pandas.
浏览 1提问于2015-12-16得票数 3
2回答
计算大熊猫的连续数值组
、、、
我有一个包含0和1的dataframe，我希望用Pandas解决方案(不是迭代工具，而不是python迭代)计算1s组(不要介意0)。
其他这样的帖子建议基于shift()/diff()/cumsum()的方法，当数据帧中的前导序列从0开始时，这些方法似乎不起作用。
df = pandas.Series([0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1]) # should give 4
df = pandas.Series([1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1]) # should also give 4
df = pandas.Series([1,1,1,1,1,0,1
浏览 1提问于2022-07-28得票数 4
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我们面临一个问题，URL的URL中有一个错误的“子文件夹”。
example.com/match1/randomgenerated
应该是
example.com/rewritewiththis/randomgenerated
我们目前使用这段代码来重定向URLs (可能只从“坏”的urls开始)：
$oldurl = JUri::getInstance();
$newurl = str_replace(['match1','match2','match3'], 'rewritewiththis', $oldurl);
$bad
浏览 0提问于2019-10-14得票数 2
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我有一个excel文件，它包含两列，column=关键字和= " urls“列，每个关键字有10个urls。我使用这段代码来查找两个或多个关键字是否有共同的urls，然后将这些共同的urls与那些具有共同urls的关键字一起打印。代码获取列中的第一个url，然后检查是否有任何其他url与第一个url匹配，如果匹配，则打印这些url及其各自的关键字。
问题是，它只会浏览文件一次，只给我列中第一个url的结果，而不会再次运行第二个url，依此类推……我该怎么做才能让整个代码再次运行第二个url，然后第三个，依此类推……
另外，如何对每个结果分别进行分组？
如果有人能帮上忙，我将不胜感激。谢
浏览 6提问于2019-11-04得票数 0
我有一个WebView来显示uwp中的字符。在那里，我需要找出有多少字符显示在不同的屏幕上，不同的字体大小。是否可以找到给定屏幕大小和字体大小的字符宽度。请解释如何执行此操作。
浏览 0提问于2020-01-23得票数 0
1回答
计算绘制线条长度
、、
我有个问题，就是找不到答案。这里有一个事件(onTouchEvent: MotionEvent)，在里面我用画图画了一条线。我不知道如何得到绘制线的长度和折射率，或者更确切地说，是像图片上的多少度。 ?
浏览 22提问于2021-10-04得票数 4
爬行从start_urls = []中包含的列表开始
我需要一长串这些启动urls的列表，以及解决这个问题的两个方法：
方法1:使用pandas定义starting_urls数组的
#Array of Keywords
keywords = pandas.Keyword
urls = {}
count = 0
while(count < 100):
urls[count]='google.com?q=' + keywords[count]
count = count + 1
#Now I have the starting urls in urls
浏览 3提问于2017-06-13得票数 0
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1回答
我正在尝试理解本地机器上Dask的使用模式。
具体来说，
我有一个适合记忆的数据集
我想做一些熊猫手术
集体..。
日期解析
等。
熊猫通过一个核心来执行这些操作，这些操作对我来说需要几个小时。我在我的机器上有8个核心，因此，我想使用Dask尽可能地并行化这些操作。
我的问题如下:在Dask中，这两种方法有什么区别？
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
(1)
import dask.dataframe as dd
df = dd.f
浏览 0提问于2018-05-30得票数 6
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我正在运行下面的示例代码：
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
url_data = pd.read_csv('phishing_site_urls.csv')
url_data.drop_duplicates(inplace = True)
print(url_data.shape)
#X = input Data (Urls) // Y = output (Wether
浏览 1提问于2022-07-05得票数 1
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1回答
我对Haskell的懒惰IO有意见。尽管阅读了这个领域的其他问题，我还是想不出如何解决我的具体问题。
我正在使用手术刀包解析html。这个用法很简单:一个站点包含指向描述某种事件的其他站点的链接。因此，我编写了以下结构(这里省略了一些实现)：
type Url = String
-- function that parses all urls
allUrls :: Url -> IO (Maybe [Url])
data Event = Event { ... }
-- function that parses an event
parseEvent :: Url -> IO
浏览 0提问于2019-04-19得票数 2
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1回答
基于@的熊猫数据矩阵乘法
、、、、
我正在尝试在Pandas DataFrame和Pandas系列之间执行矩阵乘法。我把他们设成这样：
c = pd.DataFrame({
"s1":[.04, .018, .0064],
"s2":[.018, .0225, .0084],
"s3":[.0064, .0084, .0064],
})
x = pd.Series([0,0,0], copy = False)
我想执行x @ c @ x，但是我一直得到一个ValueError: matrices are not aligned错误标志。我是不是没有正
浏览 5提问于2022-12-04得票数 0
2回答
我想知道你们中是否有人会帮助我。我有一张class桌子
我的问题是如何计算当前正在运行的班级中有多少学生注册(每个学生只计算一次，即使他或她注册了多个班级)。
提前感谢
浏览 3提问于2012-11-15得票数 0
我有一个以Pandas DataFrame格式操作的函数。它适用于pandas.apply()，但不适用于np.Vectorize()。请查找以下功能：
def AMTTL(inputData, amortization = []):
rate = inputData['EIR']
payment = inputData['INSTALMENT']
amount = inputData['OUTSTANDING']
amortization = [amount]
if amount - payment &l
浏览 17提问于2022-09-21得票数 0
1回答
用python 3抓取多个页面？
、、、、
我拿到了csv文件，里面有很多网址。为了方便起见，我把它读到了一个熊猫数据框中。我稍后需要做一些统计工作-熊猫很方便。它看起来有点像这样：
import pandas as pd
csv = [{"URLs" : "www.mercedes-benz.de", "electric" : 1}, {"URLs" : "www.audi.de", "electric" : 0}]
df = pd.DataFrame(csv)
我的任务是检查网站是否包含某些字符串，如果包含，则使用1和0添加额外的列。例如
浏览 9提问于2017-06-15得票数 1
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1回答
我面临许多问题，集成/添加Pandas现有代码的Pandas代码。
1)如果我将Pandas dataframes转换为，那么多个操作就无法很好地转换，因为Pandas dataframes似乎没有Pandas dataframes那么丰富。
2)如果我选择使用Pandas和pandas在同一代码中处理不同的数据集，当通过map调用的函数包含任何熊猫数据时，Pyspark转换(如map)似乎根本不起作用。
我在Python中已有使用熊猫和numpy的代码，并且在一台机器上工作得很好。我最初试图将整个代码转换为的尝试失败了，因为不支持Pandas所做的许多操作。
现在，我正在尝试将pyspark
浏览 2提问于2017-12-26得票数 6
可能重复：
我正在尝试使用python多进程来并行化web抓取，但是我发现调用multiprocessing的应用程序被实例化了多次，而不仅仅是我想要调用的函数(这对我来说是个问题，因为调用者对一个库的依赖很慢--因为并行性会使我的大部分性能损失)。
我做错了什么或者如何避免这件事？
my_app.py：
from url_fetcher import url_fetch, parallel_fetch
import my_slow_stuff
my_slow_stuff.py：
if __name__ == '__main__':
import dateti
浏览 2提问于2011-10-31得票数 0
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因此，我们有一个非常庞大的数据库，其中包含大约30万个urls。这些urls必须被song并从中获取数据。(这些urls是播放歌曲的电台。数据是元数据)
它们中的一些有时是不活跃的，有时是活跃的。在任何给定的时间，大约有80,000个活动。有些反应很慢，有些反应很快。我有一个服务器，我正在考虑使用c++来做这件事，我的目标是在1分钟内对它们进行ping和解析(或爬行)，并不断重复这个过程，因为信息(在它们上播放的歌曲)可以随着时间的推移而变化。最多2-7分钟。但我不确定这是否可能。我应该用什么方法来做到这一点？我曾想过创建两个程序，一个用来测试url是否有效，并每天运行两次。以及通常需要多长时
浏览 3提问于2017-09-22得票数 1
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