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P d A 3 2 A 3 3 A 1 1 A 1 1 B 6 9 B 3 9 B 1 9 C 5 1 C 2 1 我有scv文件，裏面充滿了類似的數據，包括重複的a，b，c .......等，有標有價格，數據和其他標籤的列，如何計算價格列中所有使用每個索引編制索引的數字的總和，並在不知道所有索引的情況下爲其他所有索引重複該過程？例如：的A = 8 C = 7

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檢索存在於字符串中的子字符串的位置

我試圖獲取位於列表中的單詞中字母的位置。在代碼中，k是一個包含"ATCGCATCG"的部分的列表，分3部分，如"ATC", "GCA" and "TCG".我想要的是爲每個人都檢索第一個和最後一個位置。在此，ATC應該有1 and 3，因爲A是第一個，而C是第三個。因此，對於GCA，應該是4和6,等等。因此，輸出應該是這樣的： PART1 ATC 1 3 PART2 GCA 4 6 PAR

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根據索引和另一個值訪問數據幀中的值

如何根據索引和標頭列表從數據幀中獲取值？這些都是dataframes我有： a = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], columns=['a','b','c']) referencingDf = pd.DataFrame(['c','c','b']) 基於同樣的指數，我試圖得到以下數據幀輸出： outputDf = pd.DataFrame([

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在python中使用cimport有什麼好處？

我最近開始使用cython，發現它非常快。我看過很多代碼，cimport模塊（如cimport numpy），但我不知道cimport 缺少的特殊功能。爲什麼一些程序員使用import和cimport作爲特定模塊（如numpy）。我也想知道是否有人可以解釋什麼是高效索引以及如何通過cimporting numpy模塊來利用它？由於

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SQL Server - 有時性能不佳並且缺少索引提示 - 爲什麼？

有時（並不總是！）我與a有性能問題。後面的SQL不是很好，但通常（當它正常工作時）性能就足夠了。現在我注意到，有時性能非常差（需要花費10倍左右）。所以我用執行計劃檢查了SQL。在情況下，我發現性能問題，我得到缺少指數（影響59.007）消息：創建非聚集索引.... 所以我檢查了命名錶時的索引我有問題，什麼時候沒有。在這兩種情況下，我都有相同的索引。所以，現在，我的問題：爲什麼我得到有時

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將多個二進制文件編入獨特的solrDocument

我想索引同一個Solr ID的多個pdf文件。對於我們的項目之一，我們有代表這樣一些對象： {"id" : "object:1234", "authors" : ["me", "you", ...], "keywords": ["key1", "key3", ...], "files" : [ "/tmp/file1.pdf", "/tmp/file2.pdf",

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性能的各種numpy花式索引方法，也與numba

由於我的程序快速索引Numpy陣列是非常必要的，花式索引考慮到性能沒有良好的聲譽，我決定做一些測試。特別是因爲Numba發展得相當快，我嘗試了哪些方法適用於numba。正如我一直在使用下面的陣列爲我輸入的小型陣列測試： import numpy as np import numba as nb x = np.arange(0, 100, dtype=np.float64) # array

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重新安排行和numpy的陣列的列（在單次操作）

首先，讓我們把他們趕出方式：我已經意識到了解決方案在這裏討論：Create NumPy array from another array by specifying rows and columns 比方說，我有一個數組 test = np.arange(12).reshape((3,4)) array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [

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解析CSV和分析數據

我做了一些通過黑客排名功課，但我似乎無法弄清楚它爲什麼不接受我的答案。 Here is the link to the original repository. 目標是打印有允許值的目標和目標之間的最小差的球隊的名字。似乎有兩種可能，萊斯特和Aston_Villa因爲萊斯特進球和目標之間不允許（-37）的負差，而Aston_Villa具有最小的絕對差值（-1）。但是，這些都不被接受。任何想法，

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索引地理數據框時維護地理結構

我在從pandas/geopandas中的GeoDataFrame中提取單個點時遇到了一些問題。事實上，如果我使用單個索引（使用iloc或ix），該函數將返回一個pd.Series文件，因此我將丟失所有屬性和方法。這就是我說的： >>> type(OMS) <class 'geopandas.geodataframe.GeoDataFrame'> >>> type(OMS.iloc[2:3