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在 Bash 中获取 Python 模块变量列

在 Bash 中获取 Python 模块的变量列表可以通过使用 python -c 来运行 Python 代码并输出变量名列表。...1、问题背景在编写 Bash 补全脚本时，需要获取已安装 Python 模块中与模式匹配的所有变量。为了避免解析注释等内容，希望仅使用 Python 相关功能。...wait', 'waitpid', 'walk', 'warn', 'warnings', 'where', 'write', 'xreadlines', 'zip']方法二：使用 Python -c 过滤变量如果想根据模式过滤变量...使用 dir() 获取模块中的所有名称。使用 inspect 模块过滤出变量（排除函数、类、模块等）。...print(' '.join(variables))：将变量名列表以空格分隔的形式打印出来。执行结果在执行上述命令后，输出会是：x y z这表示 mymodule 中的三个变量 x、y、z。

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

functions **另一种方式通过另一个已有变量：** **修改原有df[“xx”]列的所有值：** **修改列的类型（类型投射）：** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...下面的例子会先新建一个dataframe，然后将list转为dataframe，然后将两者join起来。...，然后生成多行，这时可以使用explode方法 　　下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    问与答87： 如何根据列表内容在文件夹中查找图片并复制到另一个文件夹中？

    Q：如何实现根据列表内容查找文件夹中的照片，并将照片剪切或复制到另外的文件夹？如下图1所示，在列C中有一系列身份证号。 ?...图1 在一个文件夹中（示例中为“照片库”），存放着以身份证号命名的照片，在其中查找上图1所示的工作表列C中的身份证号对应的照片并将其移动至另一文件夹中（示例中为“一班照片”），如下图2所示。 ?...图2 如果文件夹中找不到照片，则在图1的工作表列D中标识“无”，否则标识有，结果如下图3所示，表明在文件夹“照片库”中只找到并复制了2张照片，其他照片没有找到。 ?...strDesPath &strFilename(iCount) bln = True End If Next iCount '根据照片是否找到填写列...可以根据实际情况，修改代码中照片所在文件夹的路径和指定要复制的文件夹的路径，也可以将路径直接放置在工作表单元格中，并使用代码调用，这样更灵活。

    2.9K20

    干货：4个小技巧助你搞定缺失、混乱的数据（附实例代码）

    其.transform(...)方法高效地对邮编分组，在我们的例子中，分组的依据是各邮编价格数据的平均数。 现在，.fillna(...)方法简单地用这个平均数替代缺失的观测数据即可。 4....探索模型中变量之间的相互作用时也建议这么处理。 计算机是有限制的：整型值是有上限的（尽管目前在64位机器上这不是个问题），浮点型的精确度也有上限。 数据规范化是让所有的值落在0到1的范围内（闭区间）。...所以，.quantile(...)方法会以price_mean列的最小值开始，直到最大值，返回十分位数的列表。 04 编码分类变量 为数据的探索阶段准备的最后一步就是分类变量了。...比如，考虑一个变量，以三种水平中的某一种作为值： 1 One 2 Two 3 Three 需要用三列进行编码： 1 One 1 0 0 2 Two 0 1 0 3 Three 0 0 1 有时可用两列。...columns参数指定了代码要处理的DataFrame的列（或某些列，因为可以传入列表）。通过指定前缀，我们告诉方法生成的列名以d打头；本例中生成的列会叫d_Condo。

    1.5K30

    pandas操作excel全总结

    首先，了解下pandas中两个主要的数据结构，一个是Series，另一个是DataFrame。 Series一种增强的一维数组，类似于列表，由索引（index）和值（values）组成。...DataFrame是一个类似表格的二维数据结构，索引包括列索引和行索引，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame的每一行和每一列都是一个Series。...names=['序号','姓名','年龄','城市']) print(result) # 查看指定前几行，默认前5行，指定行数写小括号里 print(result.head()) # 查看数据的（行数、列数...） print(result.shape) #(4, 4) # 查看列索引列表 print(result.columns.values) # ['No' 'Name' 'Age' 'Address']...# 查看行索引列表 print(result.index.values) # [0 1 2 3] 新建excel并写入数据 import pandas as pd result = pd.DataFrame

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    30 个小例子帮你快速掌握Pandas

    我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...16.带删除的重置索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。考虑从DataFrame中抽取样本的情况。该示例将保留原始DataFrame的索引，因此我们要重置它。...first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...您可能需要更改的其他一些选项是： max_colwidth：列中显示的最大字符数 max_columns：要显示的最大列数 max_rows：要显示的最大行数 28.计算列中的百分比变化 pct_change...29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。

    10.8K10

    20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

    Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...我们有三个不同的城市，在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?

    5.7K30

    针对SAS用户：Python数据分析库pandas

    这有点类似于在SAS日志中使用PUT来检查变量值。 下面显示了size、shape和ndim属性（分别对应于，单元格个数、行/列、维数）。 ?...SAS代码打印uk_accidents数据集的最后20个观察数： ? ? ? ? 5 rows × 27 columns OBS=n在SAS中确定用于输入的观察数。...下面的单元格显示的是范围按列的输出。列列表类似于PROC PRINT中的VAR。注意此语法的双方括号。这个例子展示了按列标签切片。按行切片也可以。方括号[]是切片操作符。这里解释细节。 ? ?...下面是SAS程序打印一个带Sec_of_Driver和Time变量的数据集的前10个观察数。 PROC PRINT的输出在此处不显示。 处理缺失数据 在分析数据之前，一项常见的任务是处理缺失数据。...在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。

    12.1K20

    整理了 25 个 Pandas 实用技巧，拿走不谢！

    你可以想到，你传递的字符串的长度必须与列数相同。 3. 更改列名 让我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: ? 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.）...需要注意的是，这个方法在索引值不唯一的情况下不起作用。 读者注：该方法在机器学习或者深度学习中很有用，因为在模型训练前，我们往往需要将全部数据集按某个比例划分成训练集和测试集。...最后，我们将该索引传递给isin()函数，该函数会把它当成genre列表： ? 这样，在DataFrame中只剩下Drame, Comdey, Action这三种类型的电影了。 15....将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...我们将这个结果存储至DataFrame中新的一列： ? 你可以看到，每个订单的总价格在每一行中显示出来了。 这样我们就能方便地甲酸每个订单的价格占该订单的总价格的百分比： ? 20.

    3.2K10

    数据导入与预处理-课程总结-04~06章

    header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引，默认为0，即第一行数据作为列索引。...names：表示DataFrame类对象的列索引列表,当names没被赋值时，header会变成0，即选取数据文件的第一行作为列名；当 names 被赋值，header 没被赋值时，那么header会变成...Excel文件中默认有3个工作表，用户可根据需要添加一定个数（因可用内存的限制）的工作表。...header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引。 names：表示DataFrame类对象的列索引列表。...lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同列进行join: score_df

    13.1K10

    python单细胞学习笔记-day4

    ： 这里开始到day3 视频的01:06:22部分，都是以前知识点和操作的复习 1.列表的排序、统计和去重复 01:06:22 1.1 排序 .sort()方法：修改原变量 sorted()函数：不修改原变量...使用numpy模块中的array()函数 2.2 取子集 使用下标和切片法： 2.3 矩阵和数据转换 矩阵转为数据框，可以加上行名和列名 数据框转为矩阵，有三种方法。...Note：会丢失行名和列名 df2.values df2.to_numpy() np.array(df2) 2.4 转置 m1.T 3.数据框 3.1 新建数据框 方式1： DataFrame函数：创建一个字典...，然后传递给pandas中的DataFrame()函数 可以使用index参数指定行名 方式2：从csv文件读取 import pandas as pd df2 = pd.read_csv("day3...df1.gene.tolist() # series 转为list df1[['gene']] # 返回数据框 提取多列：在方括号里面写有列名组成的列表 3.3 提取行和列 .iloc：基于整数位置

    5300

    python数据分析——数据的选择和运算

    在NumPy中数组的索引可以分为两大类： 一是一维数组的索引； 二是二维数组的索引。 一维数组的索引和列表的索引几乎是相同的，二维数组的索引则有很大不同。...具体程序代码如下所示： 【例10】根据上面的例子引申，把上述数组中，小于或等于15的数归零。 关键技术:该例类似于数据清洗,那么可以通过下面的方式。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...在Python中通过调用DataFrame对象的mode()函数实现行/列数据均值计算,语法如下:语法如下: mode(axis=0, numeric_only=False, dropna=True)...在Python中通过调用DataFrame对象的quantile()函数实现行/列数据均值计算，语法如下： quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation

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    esproc vs python 4

    A4:A.new()根据序表/排列A的长度，生成一个记录数和A相同，且每条记录的字段值为xi，字段名为Fi的新序表/排列。...这里表示根据分组子集A3新建二维表，其中~.m(1)表示取各组首行，~.m(-1)表示取各组尾行。...循环各个项目的字段 B4:按照循环的这个字段进行分组 B5:新建一个表，该字段名作为subject字段的值，该字段分组中的值作为mark字段，分组中的成员数作为count字段 B6:将每个项目的结果汇总到...将这个dataframe放入初始化的subject_mark_cnt_list列表中。...另外python中的merge函数不支持差集计算（或许其他函数支持），造成在第四例中特别麻烦。python pandas的dataframe结构是按列进行存储的，按行循环时就显得特别麻烦。

    1.9K10

    Series计算和DataFrame常用属性方法

    Series的布尔索引 从Series中获取满足某些条件的数据，可以使用布尔索引 然后可以手动创建布尔值列表 bool_index = [True,False,False,False,True] scientists...，变量会与Series中的每个元素逐一进行计算 两个Series之间计算，如果Series元素个数相同，则将两个Series对应元素进行计算 sci['Age']+sci['Age'] # age列值增加一倍...元素个数不同的Series之间进行计算，会根据索引进行  索引不同的元素最终计算的结果会填充成缺失值，用NaN表示.NaN表示Null DataFrame常用属性方法 ndim是数据集的维度  size...是数据集的行数乘列数  count统计数据集每个列含有的非空元素 也可以利用布尔索引获取某些元素(使用逻辑运算获取最小值) 更改Series 和DataFrame 通过set_index()方法设置行索引名字...[列名]添加新列 4.使用insert()方法插入列 loc 新插入的列在所有列中的位置（0,1,2,3...) column=列名 value=值 # index 如何调整行名字 传入字典 {老名字:

    11210

    Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

    也可以使用astype进行数组中数据类型的转化。 3、基本的索引和切片 （1）元素索引、根据元素在数组中的位置来进行索引。...DataFrame既有行索引也有列索引，其中的数据是以一个或多个二维块存放的，而不是列表、字典或别的一维数据结构。...（2）创建DataFrame： 最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典： 结果DataFrame会自动加上索引（添加方法与Series一样），且全部列会被有序排列。...也可以给某一列赋值一个列表或数组，其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series，则对应的索引位置将被赋值，其他位置的值被赋予空值。...根据数组中数据的类型不同，产生的统计指标不同，有最值、分位数（四分位、四分之三）、标准差、方差等指标。 7、唯一值的获取 此方法可以用于显示去重后的数据。

    6.4K80

    python数据分析——数据预处理

    d = df.shape[0] #打印行数和列数 w = df.shape[1] print("数据的行数%d "%d) print('数据的列数 %d'%w) 数据格式的查看 type() 在Python...外部变量引用：可以在表达式中使用外部变量。在表达式中，可以使用 @ 符号引用外部变量。例如，name = 'Tom'，然后使用 df.query("name == @name")。...可以是单个列名的字符串，也可以是列名列表。 drop：指示是否在新索引中保留原有的列。默认为True，表示将原有的列从DataFrame中删除。 append：指示是否将新的索引添加到原有的索引之后。...总而言之，insert()方法可用于在列表的指定位置插入一个元素。它是一种在列表中插入元素的常用方法，可以灵活地操作列表的内容。...最后，我们打印修改后的列表，它包含了添加的元素。 iloc() 在Python中，iloc()函数是Pandas库中的一个用于根据索引位置选取数据的函数。

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    用Python玩转统计数据：取样、计算相关性、拆分训练模型和测试

    25% 2.000000 50% 3.000000 75% 4.000000 max 8.000000 DataFrame对象的索引标明了描述性统计数据的名字，每一列代表我们数据集中一个特定的变量。...names参数指定为True，意味着变量名存于第一行。最后，usecols参数指定文件中哪些列要存进csv_read对象。...然后，我们可以分别计算出各卧室数目下的比例，乘上strata_cnt变量，就得到了各自的记录条数。.value_counts()方法返回的是指定列（例子中的beds）中，每个值的数目。...这里，我们使用NumPy的伪随机数生成器。.rand(...)方法生成指定长度（len(data)）的随机数的列表。生成的随机数在0和1之间。...在每个种类中，我们有两个数据集：一个包含因变量，另一个包含自变量。

    2.4K20

    Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

    这种列表推导式的写法可以简化列表的操作，将多维列表展开为一维列表，便于处理和使用其中的元素。 第三行的C是什么意思？¶ 在第三行的列表推导式中，c 是一个临时变量，用于表示每个子列表 b 中的元素。...在列表推导式的语法中，可以使用变量来表示正在遍历的元素。...在代码执行过程中，列表推导式会根据循环的嵌套顺序，首先遍历 a 的子列表 b，然后遍历子列表 b 的元素 c，并将每个 c 添加到最终的列表 d 中。...然后，通过迭代读取文件的每一行，将每行的字符数添加到列表 L1 中，并将去掉换行符后的字符数添加到列表 L2 中。...这段代码的功能是生成随机数矩阵 a，并将该矩阵以不同的格式存储为文本文件。然后，通过 np.loadtxt() 函数加载这些文本文件中的数据，并存储在变量 b 和 c 中。

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