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2021-03-26 10:01:06 +08:00

回复了 badacook 创建的主题 › Python › pandas DataFrame

一楼的方法应该可以，笛卡尔积对应的是 product

```
from itertools import product
pd.DataFrame(product(col1.to_list(),col2.to_list(),col3.to_list()))
```

2021-03-26 09:47:42 +08:00

回复了 badacook 创建的主题 › Python › pandas.DataFrame 的列筛选

@badacook #16 表达式内引用外部数据要用 @引用符，你这里可能要改为 @pat1,@pat2 试试

2021-03-24 11:07:11 +08:00

回复了 clecho 创建的主题 › 问与答 › 喜马拉雅有哪些音频节目推荐吗？

郭德纲相声几十遍
郭德纲-济公传 2 遍
易中天品三国 3 遍
盗墓笔记 2 遍

还听过人类捡屎，易中天说佛，郭论这种杂七杂八的

2021-03-24 10:57:19 +08:00

回复了 maloneleo88 创建的主题 › Python › 关于遍历列表，我这个错在哪了？百思不解

reshape 一下维度做起来不是更方便吗

```
ha_arr = np.array(ha)
ha_arr = ha_arr.reshape(-1,9).astype(int)
np.where((ha_arr[:,4]==0)&(ha_arr[:,5]==0),ha_arr[:,8],99999)
```

2021-03-24 10:38:34 +08:00

回复了 going 创建的主题 › Python › Python 高性能小算法

高性能用 numpy 啊，你要是刷题没法引入外部包那就没办法了

```
import numpy as np

w=3
arr = np.array([1,2,3,4,5,7,8,9,10])

x,y = np.ogrid[:arr.shape[0]-w+1,:w]
rolling_sum = arr[x+y].sum(axis=1)
# 上两步替代方法
# np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(arr,w).sum(axis=1)

print(f"最小值：{rolling_sum.min()}\t 最大值{rolling_sum.max()}")
```

2021-03-24 10:09:27 +08:00

回复了 badacook 创建的主题 › Python › pandas.DataFrame 的列筛选

@princelai #14
上面写错了

```
result =result.query("code.str.contains(pat1) and code_name.str.contains(pat2)",engine='python')
```

2021-03-24 10:08:44 +08:00

回复了 badacook 创建的主题 › Python › pandas.DataFrame 的列筛选

()&()方法更常用，query 方法只有在不加 engine='python'参数下才会更快，没办法，你这个必须用这样的。

```
result =result("code.str.contains(pat1) and code_name.str.contains(pat2)",engine='python')

```

2021-03-23 23:31:46 +08:00

回复了 marine2c 创建的主题 › NAS › NAS 观影设备推荐

@oneisall8955 #60 是的，我家和联通要了外网 IP，有公网 IP 设置起来就很简单了

https://imgur.com/utsAzn4

https://imgur.com/ziLt2Xw

2021-03-23 09:50:58 +08:00

回复了 marine2c 创建的主题 › NAS › NAS 观影设备推荐

我家的方案是，nas 上：jackett+sonarr+radarr+plex+transmission，用来下载自动化，手机上安装 plex 看，电视用的芝度 Z9S 盒子，也安装了 kodi，但是我觉得自带的播放器电影墙已经不错了，基本不用 kodi，字幕也能搜索下载，未来顶多再加个火棒看 NF，不过目前没这个需求。

2021-03-22 11:32:17 +08:00

回复了 keshao 创建的主题 › 问与答 › 请教老哥几个 chrome 插件

1.安装了 vimium，直接按 x 就关闭当前 tab，都不需要鼠标移过去
2.楼上说了，中键

2021-03-17 13:46:13 +08:00

回复了 daijinming 创建的主题 › 程序员 › 收集了很多用户咨询的问题，如何采用 Python 提取出最常见的问题那？

@daijinming #5 只想了解名词大概意思，学 NLP 三天就够了，要想了解原理怎么也得学 2 月吧

2021-03-17 10:04:53 +08:00

回复了 daijinming 创建的主题 › 程序员 › 收集了很多用户咨询的问题，如何采用 Python 提取出最常见的问题那？

简单点就 TFIDF 提取出每句 TOP5 的词,然后转 one hot 求和，最后求余弦距离

复杂点就 bert 直接整句输入，输出一个 768 维向量，最后还是余弦距离 /Ball-Tree/KD-Tree 这些，无新增直接聚类也应该可以。

2021-03-12 14:35:32 +08:00

回复了 yaleyu 创建的主题 › Python › 开新帖求教 pandas 大拿，关于 groupby 和 cumsum 和 rolling

想到一个思路不太一样的方法

```
import pandas as pd
import numpy as np

df.loc[df.C == True, 'Z'] =range(df.C.sum())
df.Z.bfill(inplace=True)
df['D'] = np.where(df.C,df.groupby('Z')['B'].transform('sum'),0)
df.drop(columns='Z',inplace=True)
```

2021-03-01 13:51:20 +08:00

回复了 xz 创建的主题 › Nintendo Switch › switch 的正确联机方式

@xz #19 哦忘了说，我家的联通有外网 IP，什么都不开的时候就是 C，只代理 TCP 是 B，代理了 UDP 后就是 A，udp 使用的 tun 方式

2021-03-01 11:20:33 +08:00

回复了 xz 创建的主题 › Nintendo Switch › switch 的正确联机方式

我在 openwrt 上开了 clash，并且打开代理 udp，switch 一直是 A，没使用别的加速器，就是一个 GIA 的梯子

2021-02-20 12:42:02 +08:00

回复了 fescover 创建的主题 › 投资 › 大家的炒股策略是什么

random 买，买完装死

2021-02-10 13:01:00 +08:00

回复了 yaleyu 创建的主题 › Python › pandas 花了 7 分 32 秒生成一张[45639 rows x 7 columns]的表，实在是太太太慢了，求更快的方法

缩进乱了，new_funds.append 是在两层循环里，json_normalize 是在最外层，循环完毕才去执行的

2021-02-10 12:59:51 +08:00

回复了 yaleyu 创建的主题 › Python › pandas 花了 7 分 32 秒生成一张[45639 rows x 7 columns]的表，实在是太太太慢了，求更快的方法

楼上说了，每次操作 df 是很慢的，可以操作 json 变为适合的格式，然后一次性给 pandas

```
from pandas import json_normalize

funds = [{'000005': {'company': '嘉实', 'name': '嘉实增强信用定期债券', 'type': '定开债券', 'earning': {'1m': 0.1, '3m': 1.0, '6m': 0.85, '1y': 2.59},
'hold_stocks': [{'code': '601966', 'name': '玲珑轮胎', 'percentage': '0.51%', 'volume': 0.67, 'value': 23.48},
{'code': '002745', 'name': '木林森', 'percentage': '0.47%', 'volume': 1.5, 'value': 21.92}]}},
{'970008': {'company': '华安', 'name': '华安证券汇赢增利一年持有混合 C', 'type': '混合型', 'earning': {'1m': -0.55, '3m': -0.58, '6m': 0.67, '1y': 0},
'hold_stocks': [{'code': '300692', 'name': '中环环保', 'percentage': '0.72%', 'volume': 31.81, 'value': 496.79},
{'code': '603012', 'name': '创力集团', 'percentage': '0.67%', 'volume': 72.28, 'value': 465.48},
{'code': '300197', 'name': '铁汉生态', 'percentage': '0.64%', 'volume': 138.93, 'value': 440.39},
{'code': '002562', 'name': '兄弟科技', 'percentage': '0.23%', 'volume': 31.0, 'value': 160.27}]}}]

new_funds = []
for fund in funds:
for k, v in fund.items():
v.update({'code': k})
new_funds.append(v)
df = json_normalize(new_funds, 'hold_stocks', ['company', 'name', 'type', 'code'], meta_prefix='fund_', record_prefix='stock_')

```

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