我有很多csv文件,我必须从中提取路径和头。我为此目的使用的python脚本工作起来很有魅力:
#!/usr/bin/python
import os
import csv
thisdir = os.getcwd()
# Create empty list for csvfiles
csvfiles = []
# Extract file-paths and append them to "csvfiles"
for r, d, f in os.walk(thisdir): # r=root, d=directories, f = files
for fil
我在Python中有一个大的文本文件。首先,我想读课文,然后,删除只有数字的行。然后,我打开一个新的文本文件并使用我的更改编写。
如果这一行包含数字和字符串,我想保留它们。我试过用等位数和正则表达式,但我不能.
我试过了,但它删除了所有包含数字的行。
if not all(line.isdigit() for line in text_data):
新问题:
line1: 324423423456
如果我有一个只包含数字和空格的行,比如line1,我如何跳过它们到我的新文本文件?
我有一个使用列表理解生成的数字列表,但希望让python检查输出,并仅在数字中的每个数字都是偶数(例如266)时才打印结果。如果数字是偶数,例如218,但每个数字都不能被2整除,则不应打印。有人能帮帮忙吗?
下面是我的代码:
jail=[res for res in range(200,300)if res % 2 ==0 ]
print(jail)
我编写了一些代码,在reddit上找到提交标题中最受欢迎的单词,使用reddit praw。
import nltk
import praw
picksub = raw_input('\nWhich subreddit do you want to analyze? r/')
many = input('\nHow many of the top words would you like to see? \n\t> ')
print 'Getting the top %d most common words from r/%s:' %
我有大约200MB的文本文件(rawtext.txt),并且在文本文件(stopwords.txt)中有一个停用词列表。
I
a
about
an
are
as
at
be
by
com
for
..。
我想删除文本语料库中的停用词。但是怎么做呢?什么是最快最简单的方法?我更喜欢像sed或tr这样的命令行。不想使用python或NLTK。
有人能帮帮忙吗?我使用的是Mac OSX (不是linux)
我在Python中遇到了一点小问题。我有一本二维字典。现在让我们称它为dictx,y。X和y是整数。我尝试只选择密钥对的值,它们匹配4个点。函数应如下所示:
def search(topleft_x, topleft_y, bottomright_x, bottomright_y):
For example: search(20, 40, 200000000, 300000000)
Now are Dictionary-items should be returned that match to:
20 < x < 20
我已经尝试修复这个网络爬行器有一段时间了,但是仍然不知道如何从findAll函数中解析出信息。我现在正在尝试网络搜索纳斯达克,纳斯达克上的每只股票都有一个股票信息表。表的第一部分,文本部分,在我的python上完美呈现。然而,当我尝试抓取表的数字端的信息时,我得到了这个:‘\r\n 120\r\n’。号码在里面,但我想不出怎么把它和其他信息分开。如果你感兴趣,这里是我的代码的其余部分。
from urllib.request import urlopen as ureq
from bs4 import BeautifulSoup as soup
my_url = 'https://w
我正在开始我的Python之旅,并正在做一些练习来掌握它的诀窍。一个问题是给我带来麻烦,因为我不知道如何完成它。
问题:给出一个自然数列表,从它中移除2的倍数(但不是2),3的倍数(但不是3),等等,直到100的倍数,然后打印剩余的值。
从这个问题上,我认为我应该首先建立一个包含所有素数的列表,然后追加对应于一个新列表的值。这是我所拥有的,直到我知道:
# Read list:
a = [5, 6, 7, 8, 9]
# First get a list with all primes
primes = []
for i in range(0, 101):
for j in rang
我在python(熊猫),databricks中有以下代码。这是很好的工作,但它没有过滤出无效的电话号码。
代码遵循模式,过滤出家庭和移动电话号码。
import pandas as pd
import re
from pyspark.sql.functions import lit
df = Phonevalidation
# function to check the phone number pattern
def isValid(s):
Pattern = re.compile("(0|44)?[7-9][0-9]{9}")
if(Pattern.ma
我想要计算在大区间数据中有多少是回文数,比如10^15
我的简单代码(python)片段是:
def count_palindromes(start, end):
count = 0
for i in range(start, end + 1):
if str(i) == str(i)[::-1]:
count += 1
return count
start = 1000 #some initial number
end = 10000000000000 #some other large number
if __name_
我有一个脚本,它使用HTMLParser从网页中读取HTMLParser
import urllib
from HTMLParser import HTMLParser
import re
class get_HTML_Info(HTMLParser):
def handle_data(self, data):
print data
adib = urllib.urlopen('http://www.bulldoghax.com/secret/spinner')
htmlsource = adib.read()
adib.close()
par
我使用keras构建1D卷积+ LSTM。我尝试像这样设置内核大小=5的。我有所有72个值的数据,并分别测试集6的值。它可以将kernel设置为1。如果我将kernel设置为其他大小,则会显示错误。这是我的文件。
这是我的代码。
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Conv1D
from pandas.tseries.offsets import MonthEnd
from sklearn.preprocessing import MinMax
我有一个变量字段,其中字符串的存储方式如下:
Field= "In Field 'fieldname':(Value1) from (DC) to (deleted)"
或者它也可以是:
Field= "In Field 'fieldname':(Value1) has changed from (DC) to (1)"
从存储在variable Field中的这个字符串中,我希望捕获两个不同变量中的值(DC)和(deleted)或(DC) to (1),如下所示:
OldValue=DC
NewValue=deleted
O