print('x1'indata.columns)# Test for existing column# True The previous Python code has checked if the variable name x1 exists in our example data, and has returned the logical indicator True. In other words: A
check column names movies.columns 搭建电影推荐系统过程中,不需要使用到所有的列。通过以下代码筛选我们需要的列: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 filter required columnstrimmed_movies=movies[["id","title","overview","release_date","genres"]]trimmed_movies.head(5) ...
前言 在本书开始时,我们努力展示了 Python 在当今数字调查中几乎无穷无尽的用例。技术在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色,并且没有停止的迹象。现在,比以往任何时候都更重要的是,调查人员必须开发编程技能,以处理日益庞大的数据集。通过利用本书中探讨的 Python 配方,我们使复杂的事情变得简单,高效地从大型数据...
returnTrue df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=column_check) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. column_check按名称解析每列,每列通过定义True或False,来选择是否读取。 usecols也可以使用lambda表达式。下面的示例中定义的需要显示的字段列表。为了进行比较,通过将名称转换为小写来规范化。 cols_to...
if__name__=='__main__':table_names=[]column_names=[]function_names=[]alias_names=[]columns_rank=0sql=get_sqlstr('read_sql.txt')stmt_tuple=analysis_statements(sql)foreach_stmtinstmt_tuple:type_name=get_main_functionsql(each_stmt)#get_ASTTree(each_stmt)blood_table(each_stmt)blood_co...
#解析sql语句中的字段和表名,参考 https://www.robin.eu.org/programming/extracting-table-and-column-names-from-sql-query/defsqlparse(sql_str):sql_str=sql_str.replace('SELECT','select')sql_str=sql_str.replace('WHERE','where')sql_str=sql_str....
collections 模块中的高级数据结构 Python 的 collections 模块提供了标准内建数据类型(如 dict, list, set, tuple)之外的替代容器数据类型。这些特殊化的容器在特定场景下可以提供更优的性能、更简洁的代码或更方便的功能。 2.5 collections.defaultdict:带默认值的字典
#解析sql语句中的字段和表名, 参考 https://www.robin.eu.org/programming/extracting-table-and-column-names-from-sql-query/ def sqlparse(sql_str): sql_str = sql_str.replace('SELECT', 'select') sql_str = sql_str.replace('WHERE', 'where') ...
def change_dtypes(col_int, col_float, df): ''' AIM -> Changing dtypes to save memory INPUT -> List of column names (int, float), df OUTPUT -> updated df with smaller memory --- ''' df[col_int] = df[col_int].astype('int32') df[col_float] = df[...
1#从 csv 读取数据2defpre_data():3#41维表头4column_names =[]5foriinrange(0, 40):6column_names.append("feature_"+ str(i + 1))7column_names.append("output")89#read csv10rd_csv = pd.read_csv("data_csv/data.csv", names=column_names)1112#输出 csv 文件的维度13#print("shape:"...