Archiwum dla kategorii ‘Python’
2019-08-09
W Pythonie wyrażenie if można zapisać w postaci jednolinijkowca:
Jednak łatwo wpaść w pułapkę. Takie wyrażenie zadziała:
|
|
<span class="kwd">print</span><span class="pun">(</span><span class="pln">price</span><span class="pun">-</span><span class="pln">bonus</span><span class="pun">)</span> <span class="kwd">if</span><span class="pln"> bonus_granted </span><span class="kwd">else</span> <span class="kwd">print</span><span class="pun">(</span><span class="pln">price</span><span class="pun">)</span> |
ale już takie nie:
|
|
print(price-bonus) if bonus_granted else price = 200 print(price-bonus) if bonus_granted else pass |
Ale po kolei: price = 10 bonus = 1 bonus_granted = True A teraz odpowiadając na pytanie. Przypomnijmy, że Pythonie można mieć statement i expressions: statement – coś robi i niekoniecznie […]
2019-05-06
Popatrz – wynik obu skryptów jest taki sam:
|
|
country_leader = { 'DE' : 'Merkel' , 'PL' : 'Szydlo'} country_leader['FR'] = 'Macron' print(country_leader) |
|
|
country_leader = { 'DE' : 'Merkel' , 'PL' : 'Szydlo'} country_leader.setdefault('FR','Macron') print(country_leader) |
dlaczego? Bo ‚FR’ na oryginalnej liście nie było. Zarówno przypisanie, jak i setdefault dodaje nowy kraj z jego leaderem. Ale w następnym przykładzie jest inaczej. Tutaj zmieniamy Szydło na Morawiecki dla PL. Zapis dla PL już był i to polecenie dokonało zmian – Szydło zamienia […]
2019-03-04
Python ma całe mnóstwo modułów, które pozwalają na wykonywanie prawie wszystkich operacji (no bez przesady, ale sporo można zrobić)! Mamy moduł: requests – do wykonywania operacji na stronach webowych gzip lub zip – do kompresji plików (lub ogólniej danych) io – do wykonywania operacji wejścia wyjścia pandas – do przetwarzania danych Jeśli dobrze się postarać […]
2019-02-28
Po wpisaniu: „python -V” wyświetla się „NameError: name ‚Python’ is not defined” To jest mniej problem z Pythonem, a bardziej z konfiguracja systemu operacyjnego. Kiedy uruchamiasz polecenie, to system operacyjny musi je odnaleźć na dysku. System operacyjny nie przegląda za każdym razem wszystkich katalogów żeby znaleźć jeden prasujący program. W systemie operacyjnym jest zdefiniowana zmienna […]
2019-02-26
Pyton jest dobrym środowiskiem do analizy danych, ale te dane skąś trzeba brać i gdzieś trzeba je zapisywać. Tu z pomocą przyjdzie moduł pyodbc. Oto przykład gdzie: pobieramy dane z bazy danych AdventureWorks zapisujemy te dane do obiektu data frame tworzymy tabelę w bazie danych tempdb zapisujemy wybrane dane z dataframe do tej tabeli
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 |
import pandas as pd import pyodbc sql_conn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 13 for SQL Server};\ SERVER=Dragon01;\ DATABASE=Adventureworks;\ Trusted_Connection=yes') query = "select CurrencyCode, Name, ModifiedDate from Sales.Currency" df = pd.read_sql(query, sql_conn) print(df.head(3)) sql_conn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 13 for SQL Server};\ SERVER=Dragon01;\ DATABASE=tempdb;\ Trusted_Connection=yes') cursor = sql_conn.cursor() cursor.execute("IF OBJECT_ID('dbo.currencies') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.currencies") sql_conn.commit() cursor.execute("CREATE TABLE dbo.currencies(\ code VARCHAR(3),\ name VARCHAR(30))") sql_conn.commit() for index,row in df.iterrows(): cursor.execute("INSERT INTO dbo.currencies(code,name) values (?,?)", row['CurrencyCode'], row['Name']) sql_conn.commit() cursor.close() sql_conn.close() |
[…]
2019-02-11
Dobre środowisko programistyczne w naszych czasach powinno „myśleć” razem z programistą. Ktokolwiek pracował w edytorze, który podpowiada ciąg dalszy nazw zmiennych, funkcji itp. ten wie o czym mówię. Dramat zaczyna się wtedy, kiedy te metody zawiodą! I tak w Python IDLE zdarza się, że TAB nie działa Tabulator działa, ale jego użycie może być trochę […]
2019-02-11
Załóżmy, że mam listę z wartościami prezentującymi liczby, ale z nieco zamieszanymi formatami. W oparciu o tą listę tworzę serię:
|
|
import pandas as pd lst = ['112,000.000','4,500,000'] s = pd.Series(lst) s wynik to: |
|
|
0 112,000.000 1 4,500,000 dtype: object |
Jak widać typ to object, czyli w PANDAS – napis. Możesz teraz zbudować dowolną funkcję lambda oczyszczającą ten tekst:
|
|
s = s.apply(lambda x: x.replace(',','')) s |
wynik to nadal typ object, ale dane już przypominają liczby:
|
|
0 112000.000 1 4500000 dtype: object |
teraz wreszcie można […]
