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like 0

"a"を文字列に変換する

str(a)

各リストの第2項に"l"のリストを分類する

L.sort(key=operator.itemgetter(1))

プリント変数"count"と変数"conv"と間隔のスペース文字列""

print(str(count) + ' ' + str(conv))

フレーム内の先行値を使用してデータフレーム "df" の nan 値を変更する

df.fillna(method='ffill', inplace=True)

Pythonで,テキストウィジェットの状態を読み取れるように変更します.

text.config(state=DISABLED)

Pythonで文字列"文字列"のすべての文字の ascii値の合計

sum(map(ord, string))

Python で,リストのリストの要素"アレイ"に itertools.product を適用する

list(itertools.product(*arrays))

千分別器として印刷番号"値"

'{:,}'.format(value)

千個の分離機として1255000号印

locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'en_US') locale.format('%d', 1255000, grouping=True)

Pythonで"col1"列が"['men', 'rocks', 'mountains']"値を持つデータフレーム"df"の行を取得する

df[df.Col1.isin(['men', 'rocks', 'mountains'])]

バイトルのリストの各ツープルの値を Python で

[x[1] for x in L]

単コード文字列を"раз два три"に分割する

'\u0440\u0430\u0437 \u0434\u0432\u0430 \u0442\u0440\u0438'.split()

djangoモデル"mymodel"でフィールド"長さ"の文字数で設定された排列クエリ

MyModel.objects.extra(select={'length': 'Length(name)'}).order_by('length')

リストの"ディクタ"で辞書を取得する. キー"比"は,グローバル値に近い 1.77672955975

min(dicts, key=lambda x: (abs(1.77672955975 - x['ratio']), -x['pixels']))

Python で,マスクされていない array 'm' の値を取得

m[~m.mask]

Python で,文字列"公式"で a と z の文字を含むすべての単語を見つけます

re.findall('\\b[A-Z]', formula)

5 つのリストからそれぞれ 0 に設定された 5 つのリストを含むリスト"マトリックス"を作成する

matrix = [([0] * 5) for i in range(5)]

Python で 3D アレイ"x_p",y_p"および"z_p"から3D コードナイトのナプピー アレイを作成する

np.vstack(np.meshgrid(x_p, y_p, z_p)).reshape(3, -1).T

0 を除く, numpy array "arr" で最小値を見つけます

arr[arr != 0].min()

Python でxpath '//*[@type='submit']/@value' で見つかった複数の要素のテキストを取得

browser.find_elements_by_xpath("//*[@type='submit']/@value").text

標籤の属性"値"で"タイプ"属性がセレーンで"送信"されているすべての値を検索する

browser.find_elements_by_xpath("//*[@type='submit']").get_attribute('value')

Python で, Yaml ファイル 'example.yaml' を解析する

with open('example.yaml', 'r') as stream: try: print((yaml.load(stream))) except yaml.YAMLError as exc: print(exc)

Python で, Yaml ファイル 'example.yaml' を解析する

with open('example.yaml') as stream: try: print((yaml.load(stream))) except yaml.YAMLError as exc: print(exc)

データフレーム "df" の値を並べ,np.argsort 以降の取得された指標に基づいて列を相応に並べます.

pd.DataFrame(df.columns[np.argsort(df.values)], df.index, np.unique(df.values))

今日,日程を YYYY-MM-DDで取得

datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')

字符串の検索コードは,python 2 で$#@=?%^q^$

urllib.parse.quote_plus('string_of_characters_like_these:$#@=?%^Q^$')

辞書"d"をその値の長さに並べ,文字列として印刷する

print(' '.join(sorted(d, key=lambda k: len(d[k]), reverse=True)))

リストのツープル要素をリストに変換する"[(1,2),(3,4),(5,6),]"

map(list, zip(*[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]))

Python で複数のリストに tuples のリストを変換する

map(list, zip(*[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]))

Python で複数のリストに tuples のリストを変換する

zip(*[(1, 2), (3, 4), (5, 6)])

Python で,リストの"mylist"で9の発生ごとに,数字9とその前の数字を含むツープルリストを作成します

[(x, y) for x, y in zip(myList, myList[1:]) if y == 9]

セルニウムを使用してURL 'http://www.python.org'で与えられたウェブページへナビゲートします

driver.get('http://www.google.com.br')

Python で utf-8 文字列 'a' を逆転する

b = a.decode('utf8')[::-1].encode('utf8')

Python で"monkey 2010-07-32 love banana"文字列から抽出日期

dparser.parse('monkey 2010-07-32 love banana', fuzzy=True)

Python で "猿 20/01/1980 愛バナナ" の文字列から抽出日期

dparser.parse('monkey 20/01/1980 love banana', fuzzy=True)

Python で "猿 10/01/1980 愛バナナ" の文字列から抽出日期

dparser.parse('monkey 10/01/1980 love banana', fuzzy=True)

リスト"['a:1', 'b:2', 'c:3', 'd:4']"を辞書に変換する

dict(map(lambda s: s.split(':'), ['A:1', 'B:2', 'C:3', 'D:4']))

文字列 'the_string' が上文字または小文字の ascii 文字を含んでいるかどうかを確認する

re.search('[a-zA-Z]', the_string)

対象によるパンド"df1"グループをデータフレームに変換する

DataFrame({'count': df1.groupby(['Name', 'City']).size()}).reset_index()

Python で "sdkjh987978asd098as0980a98sd" の文字列からすべての非数字文字を削除する

re.sub('[^0-9]', '', 'sdkjh987978asd098as0980a98sd')

Python でリスト 'b' に表示されないリスト 'a' の項目を取得する

[y for y in a if y not in b]

パイthonで,パンドデータフレーム "df" から"id"列の最初の4行を抽出する

df.groupby('ID').head(4)

リストのリストに"l"のツープルのリストを解き放す

zip(*l)

辞書に"[1, 2, 3, 4]"と"['a", "b", "c", "d""の2つのリストを組み合わせる

dict(zip([1, 2, 3, 4], ['a', 'b', 'c', 'd']))

辞書に"[1, 2, 3, 4]"と"['a", "b", "c", "d""の2つのリストを組み合わせる

dict(zip([1, 2, 3, 4], ['a', 'b', 'c', 'd']))

要求からパスを取得する

request.url

Pythonで"somestring"文字列のキャリッジ返信を空文字列"で置き換える

somestring.replace('\\r', '')

字典dをjson形式の文字列としてシリアlizeする. Python で,各キーがパターン '%d,%d' にフォーマットされる.

simplejson.dumps(dict([('%d,%d' % k, v) for k, v in list(d.items())]))

Python で,データタイムに"%b %d %y %i:%m%p"を解析する文字列

datetime.strptime('Jun 1 2005 1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')

"8月28日 1999年12時"を日付時間に解析する

parser.parse('Aug 28 1999 12:00AM')

パイthonでファイル"existentgdbpath"の絶対フォルダーパスとファイル名を取得

os.path.split(os.path.abspath(existGDBPath))

ファイルパスからフォルダ経路を抽出する

os.path.dirname(os.path.abspath(existGDBPath))

Python で json データを"{'test': 'cheers'}"で,http://httpbin.org/post"のURLに投稿を実行する

requests.post('http://httpbin.org/post', json={'test': 'cheers'})

リスト"a"から辞書を削除する.そのキー"リンク"に関連した値は Python でリスト"b"に含まれている場合

a = [x for x in a if x['link'] not in b]

要求パラメータ"a"を jinja2 で取得する

{{request.args.get('a')}}

Python で,2 つの値"11"と"17"間の整数列を作成する

list(range(11, 17))

データのフレーム"data_df"の"グレード"列のデータタイプを floatに変更し, intに変更する

data_df['grade'] = data_df['grade'].astype(float).astype(int)

2番目の要素の最大値を持つリスト"alkaline_earth_values"のリストでリストを見つけます.

max(alkaline_earth_values, key=lambda x: x[1])

Python で,文字列 'your_strip' の前後のゼロを削除する

your_string.strip('0')

Python で"範囲 ((9) "のすべてのユニークな整数ペアのリストを作成する

list(permutations(list(range(9)), 2))

文字の複数の行で'^(+) ↓:\\n ちがう\\r\\n?) ↓:?:?:\\n ちがう\\r\\n?).+)+) 'のパターンに一致する規則表現を作成します

re.compile('^(.+)(?:\\n|\\r\\n?)((?:(?:\\n|\\r\\n?).+)+)', re.MULTILINE)

文字の多行列ブロックに一致する"^(+)\\n((?:\\n.+)+) "の規則表現

re.compile('^(.+)\\n((?:\\n.+)+)', re.MULTILINE)

Pythonの位置"path/to/python"と"neededargumethere"のアーグメントをサブプロセスとして実行する

call(['path/to/python', 'test2.py', 'neededArgumetGoHere'])

2つ目の列と3つ目の列に多次元リスト"a"を分類する

a.sort(key=operator.itemgetter(2, 3))

Pythonで"other_choice"の値を持つタプルを"my_choices"タプルに追加する

final_choices = ((another_choice,) + my_choices)

Pythonで"other_choice"の値を持つタプルを"my_choices"タプルに追加する

final_choices = ((another_choice,) + my_choices)

現在のディレクトリを検索

os.getcwd()

現在のディレクトリを検索

os.path.realpath(__file__)

Python で"パス"のディレクトリ名を取得

os.path.dirname(path)

Python でファイル "パス" のカノニカルパスを取得

os.path.realpath(path)

現在のディレクトリの名前を検索

dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))

現在のディレクトリを検索

cwd = os.getcwd()

現在のディレクトリの完全な経路を検索

full_path = os.path.realpath(__file__)

3列の値によって上昇順にarrを並べます

arr[arr[:, (2)].argsort()]

列列の列を並べて,列のすべての値に従って上昇順に並べます

numpy.sort(arr, axis=0)

文字列を分割する.

re.split('[ .]', 'a b.c')

Python で,ファイル.txt の内容をファイル.txt にコピーする

shutil.copy('file.txt', 'file2.txt')

12文字長さのランダム大文字 AScii 文字列を生成する

print(''.join(choice(ascii_uppercase) for i in range(12)))

列表の要素を順序的に "lst" に 合併する

[''.join(seq) for seq in zip(lst, lst[1:])]

Pythonで"data"の"gDP"を"log(gdp"に変更する

data.rename(columns={'gdp': 'log(gdp)'}, inplace=True)

美しいスープ html "スープ" にテキスト変換

print(soup.get_text())

Python で,list'li の内にある各リストの第2要素に基づいて下回順に"li"を排列する

sorted(li, key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

Pythonでデータフレーム"データ"の"性別"列の"男性"で値 0 を"女性"と値 1 を"男性"に置き換える

data['sex'].replace([0, 1], ['Female', 'Male'], inplace=True)

文字,文字,文字"の文字列を分けて,

re.split('\\W+', 'Words, words, words.')

Python で, ".', '?' または "!" で終わる文字列"フレーズ" の最初の2つのサブ文字列を抽出する

re.match('(.*?[.?!](?:\\s+.*?[.?!]){0,1})', phrase).group(1)

繰り返す要素の文字列に"s"を分割する

print([a for a, b in re.findall('((\\w)\\2*)', s)])

Pythonで"s"から""と分離した単一の文字で新しい文字列を作成する

print(' '.join(OrderedDict.fromkeys(s)))

文字列から複製文字を削除するためにセットを作成する

print(' '.join(set(s)))

Python で"/"で終わる zip ファイル"ファイル"のフォルダをリストする

[x for x in file.namelist() if x.endswith('/')]

Python で, input_string の文字列で"hello"の数値を検索する

input_string.count('Hello')

Python で " data " の文字列のリストの最初の要素を " " で分離した文字列に縮小する

print('.'.join([item[0] for item in data]))

ファイルポインタ"fh1"のカーソルをファイルの最後に移動する.

fh1.seek(2)

リストの2つの項目の2つのツープルリストにフラットリストを変換します.

print(zip(my_list[0::2], my_list[1::2]))

2つの要素の2つのツープルのリストにインスのリストをグループ

my_new_list = zip(my_list[0::2], my_list[1::2])

Pythonでデフォルトコードを 'utf-8' に設定する

sys.setdefaultencoding('utf8')

パイthon で,パターンを"%y-%m-%d %h:%m:%s"で文字列に現在の日付と時間をフォーマットする

datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

Pythonで文字列"my_string"からアラビア語のテキストを取得する

print(re.findall('[\\u0600-\\u06FF]+', my_string))

グループデータフレーム"df"は,分間隔に基づいて

df.groupby(df.index.map(lambda t: t.minute))

Python で"dict"辞書から"apple"キー"の"american"キーに関連したアクセス値は

dict['Apple']['American']

Python で,データフレーム "df2" の 3 , 4 , 5 の列からすべての null 値を取り除きます.

df2.dropna(subset=['three', 'four', 'five'], how='all')