test_data2 = reviews_data[reviews_data['listing_id'].isin([28687383, 6715189, 12846685, 33443872, 25525760]) & ( reviews_data['id'].isin([409215689, 79530999, 155897684, 433691710, 311709248]))]

时间: 2024-01-15 16:03:56 浏览: 42
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测试数据二测试数据数据

你想要筛选一个名为"reviews_data"的数据集，选取其中"listing_id"列的值为28687383、6715189、12846685、33443872、25525760，并且"reviews_data"中的"id"列的值为409215689、79530999、155897684、433691710、311709248的行数据。你想知道如何实现这个筛选过程吗？
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测试数据

测试数据
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数据测试信息

数据测试信息
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listing_a.2.cpp

C++并发编程实战代码
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C++并发编程实战代码

json_data = json.loads(response.text) # 解析对应的信息，获得指定物品的id 以及价格 等值 # print(json_data['listinginfo']) listing_info_dic = json_data['listinginfo'] item_dic = {} for key in listing_info_dic: # initial a empty dic single_item = { 'inspect_url': '', 'steam_price': 9999999, 'float_value': '', 'steam_url': '', # 'buff_price':999999999, } inspect_url = listing_info_dic[key]['asset']['market_actions'][0]['link'] listingid = key assetid = listing_info_dic[key]['asset']['id'] inspect_url = inspect_url.replace('%listingid%', listingid) inspect_url = inspect_url.replace('%assetid%', assetid) steam_price = listing_info_dic[key]['converted_price'] + listing_info_dic[key]['converted_fee'] # get float_value float_value = get_item_floatBycsgo_float_api(inspect_url)

- listing_info_dic = json_data['listinginfo'] 将 listinginfo 字段的值赋给 listing_info_dic。 - for key in listing_info_dic: 对 listing_info_dic 中的每个 key 进行循环，即循环处理每个物品的信息。 - ...

function clickAiSendDescription() { $('#id-listing-settings').on('click', '.sell-description-click-for-ai', function (e) { let head_box_div = $('#id-listing-settings').find('#textarea-edit'); let domain_id = $(this).data('domain-id'); let data = {}; let url = window.location.pathname; data.send_ai = 'send_ai'; data.domain_id = domain_id; data.question_id = 1; data.question_style_id = -1; $.ajax({ url: url, type: 'POST', data: data }).done(function (responseData) { let json = JSON.parse(responseData); if (json.code === '0') { let text = $(json.message).text(); head_box_div = head_box_div.scrollTop(head_box_div[0].scrollHeight); printTextVerbatim(head_box_div.children(), text); } }) e.stopPropagation(); }) }. 这段代码可以实现文本域随着文本滚动到最下面吗

let domain_id = $(this).data('domain-id'); let data = {}; let url = window.location.pathname; data.send_ai = 'send_ai'; data.domain_id = domain_id; data.question_id = 1; data.question_style_id ...

parkinson = pd.read_csv("processed_results.csv") #Loading CSV dataset ​ predictors=["Jitter_rel","Jitter_abs","Jitter_RAP","Jitter_PPQ","Shim_loc","Shim_dB","Shim_APQ3","Shim_APQ5","Shi_APQ11","hnr05","hnr15", "hnr25"] #Listing predictors ​ for col in predictors: # Loop through all columns in predictors if parkinson[col].dtype == 'object': # check if column's type is object (text) parkinson[col] = pd.Categorical(parkinson[col]).codes # convert text to numerical from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(parkinson[predictors], parkinson['Parkinson'], test_size=0.25, random_state=1) from sklearn.linear_model import LogisticRegression ​ clf = LogisticRegression() clf.fit(X_train, y_train) ​ train_score = clf.score(X_train, y_train) test_score = clf.score(X_test, y_test) ​ print ('train accuracy =', train_score) print ('test accuracy =', test_score) ​ #train accuracy = 0.6666666666666666 #test accuracy = 0.631578947368421

接着，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中parkinson[predictors]是特征数据，parkinson['Parkinson']是目标变量数据。划分比例为75%的训练集和25%的测试集。 然后，引入了Logistic...

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 data=pd.read_csv('D:/23实训/实训项目/data_sample.csv',encoding='gb18030',# 修正文件编码 index_col=0,) # 计算每年销售总量 # car_data.groupby('年度')['销量'].sum() # 1 # car_data.groupby('年度').agg({'销量':'sum'}) #2 data_A=(data[['city'=='北京','rent_price_listing']].groupby('北京').sum())/data('city'=='北京').sum() print(data_A)

data_A = data[data['city'] == '北京']['rent_price_listing'].sum() / len(data[data['city'] == '北京']) print(data_A) 在上面的代码中，我修正了几个地方： 1. 将 data[['city'=='北京','rent_price_...

data_A = data[data['city'] == '北京']['rent_price_listing'].sum() / len(data[data['city'] == '北京']) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

这是因为len(data[data['city'] == '北京'])返回的是一个整数类型，而data[data['city'] == '北京']['rent_price_listing'].sum()返回的是一个字符串类型。在进行除法操作时，需要确保操作数都是数字类型。 请...

这个sql 怎么报错了UPDATE tbk_live_listing SET shelf_status = 1 WHERE id = (select id from tbk_live_listing ORDER BY id desc limit 1)

WHERE id = (SELECT t.id FROM (SELECT id FROM tbk_live_listing ORDER BY id DESC LIMIT 1) AS t) 这样就对子查询的结果子集使用别名t，然后将t.id与外层的表进行匹配，从而更新相应的记录。 ### 回答3：...

import requests from lxml import etree import os url = 'https://wallhaven.cc/search?q=id:2278&sorting=random&ref=fp/' page = requests.get(url) print(page) page.encoding = "utf-8" selector = etree.HTML(page.text) # 将网站中的html源码数据加载到tree里 print(selector) li_list = selector.xpath('//section[@class="thumb-listing-page"]/ul/li//@data-src') # 获取源码对应的图片列表 # li_list = selector.xpath("//*[@id='thumbs']/section/ul/li//@data-src") # li_list = selector.xpath("/html/body/main/div[1]/section/ul/li//@data-src") print(li_list) for ur in li_list: page = requests.get(ur) file_name = ur[35:42] + '.jpg' print(ur) print(file_name) with open(f'竖图/{file_name}', 'wb') as f: f.write(page.content)

li_list = selector.xpath('//section[@class="thumb-listing-page"]/ul/li//@data-src') # 获取源码对应的图片列表，该列表中的元素是图片的链接地址 print(li_list) # 打印图片链接列表，用于调试代码 for ur in...

请找出下面代码中的错误并改正：market_funnel = data.groupby(['market'])[['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page']].sum() market_conversion = [] page_list = ['home_page', 'listing_page', 'product_page', 'payment_page', 'confirmation_page'] for i in range(len(market_funnel.index)): for col in range(len(page_list)-1): market_conversion.append(market_funnel[page_list[col+1]][i].sum() / market_funnel[page_list[col]][i].sum()) s = ['1']*4 + ['2']*4 + ['3']*4 + ['4']*4 result = [*zip(s, list2*2, market_conversion)] market_funnel = pd.DataFrame(result).rename(columns={0:'market', 1:'flow', 2:'market_conversion'}) plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=400) sns.barplot( x='market_conversion', y='flow', hue='market', data=market_funnel ) plt.show()

market_funnel = data.groupby(['market'])[['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page']].sum() market_conversion = [] page_list = ['home_page', 'listing_page', 'product...

请发现下面这段代码出现错误0的原因：market_funnel = data.groupby(['market'])[['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page']].sum() market_conversion = [] page_list = ['home_page', 'listing_page', 'product_page', 'payment_page', 'confirmation_page'] for i in range(len(market_funnel.index)): for col in range(len(page_list)-1): market_conversion.append(market_funnel[page_list[col+1]][i].sum() / market_funnel[page_list[col]][i].sum()) s = ['1']*4 + ['2']*4 + ['3']*4 + ['4']*4 result = [*zip(s, list2*2, market_conversion)] market_funnel = pd.DataFrame(result).rename(columns={0:'market', 1:'flow', 2:'market_conversion'}) plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=400) sns.barplot( x='market_conversion', y='flow', hue='market', data=market_funnel ) plt.show()

如果没有定义 list2，那么代码将无法执行，会出现 NameError: name 'list2' is not defined 的错误。 因此，你需要先定义 list2 才能执行这段代码。如果你之前已经定义了 list2，那么这段代码应该是没有问题的。

优化这段代码：import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期，比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加，但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

这段代码已经很简洁了，但是可以通过以下方式进行优化： 1. 导入模块时可以将相同的模块...2. 导入模块时可以只导入需要的部分，如只导入urlencode函数。 3. 可以将函数或代码段封装成函数或类，使代码结构更清晰。

请发现下面这段代码出现错误KeyError: 0的原因：market_funnel = data.groupby(['market'])[['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page']].sum() market_conversion = [] page_list = ['home_page', 'listing_page', 'product_page', 'payment_page', 'confirmation_page'] for i in range(len(market_funnel.index)): for col in range(len(page_list)-1): market_conversion.append(market_funnel[page_list[col+1]][i].sum() / market_funnel[page_list[col]][i].sum()) s = ['1']*4 + ['2']*4 + ['3']*4 + ['4']*4 result = [zip(s, list22, market_conversion)] market_funnel = pd.DataFrame(result).rename(columns={0:'market', 1:'flow', 2:'market_conversion'}) plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=400) sns.barplot( x='market_conversion', y='flow', hue='market', data=market_funnel ) plt.show()

然而，这里的 list22 变量没有被定义，如果它没有被定义，那么代码将无法执行，会出现 NameError: name 'list22' is not defined 的错误。 此外，即使 list22 已经被定义了，代码仍然会出现 KeyError: 0 的错误，...

请查找下面这段代码有什么错误并改正：device_funnel = data.groupby(['device'])['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page'].sum() device_convertion = [] page = ['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page'] for i in range(len(device_funnel.index)): for col in range(len(page)-1): device_convertion.append(device_funnel[page[col+1]][i].sum()/device_funnel[page[col]][i].sum()) s = ['desktop']*4 + ['mobile']*4 [*zip(s,list*2,device_convertion)] device_funnel = pd.DataFrame([*zip(s,list*2,device_convertion)]).rename(columns = {0:'device',1:'flow',2:'device_convertion'}) plt.figure(figsize = (10,6),dpi=400) sns.barplot(x = 'device_convertion', y = 'flow',hue = 'device' , data = device_funnel) plt.show()

正确的代码应该是：device_funnel = data.groupby(['device'])[['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page']].sum() 2. 在第九行代码中，变量 list 是一个 Python 内置...

下列代码的作用all_user_repay = all_user_repay.groupby(['user_id'])['listing_id'].agg(['nunique']).reset_index() # user_id nunique # 0 40 1 # 1 56 1 # 2 98 1 # 3 103 1 # 4 122 1

这段代码的作用是将名为 all_user_repay 的数据按照 user_id 进行分组，然后统计每个用户有多少不同的 listing_id，并将结果以 user_id 和 nunique 两列的形式保存到一个新的数据框中，然后返回结果。...

查找这段代码有什么错误：sex_funnel = data.groupby('sex')['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page'].sum() sex_convertion = [] page = ['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page'] for i in range(len(sex_funnel.index)): for col in range(len(page)-1): sex_convertion.append(sex_funnel[page[col+1]][i].sum()/sex_funnel[page[col]][i].sum()) s = ['female']*4 + ['male']*4 [*zip(s,list*2,sex_convertion)] sex_funnel = pd.DataFrame([*zip(s,list*2,sex_convertion)]).rename(columns = {0:'sex',1:'flow',2:'sex_convertion'}) sex_funnel

正确的代码应该是：sex_funnel = data.groupby('sex')[['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page']].sum() 2. 在第六行代码中，变量 list 是一个 Python 内置函数的名称...

output_file_path = 'C:\Users\80219031\Documents\python\compare excel listing\compare_results.xlsx'

根据你提供的 output_file_path 变量，文件路径是 C:\Users\80219031\Documents\python\compare excel listing\compare_results.xlsx。 请检查以下几个问题来解决文件路径的问题： 1. 确保文件路径中的反斜杠 ...

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