M
Ага, нашел. Резюме очень много было, мы их ранжировали по наличию опыта чтобы понять с кем сначала говорить, в итоге не до всех добрались.
Size: a a a
2020 December 16
j
Ага, нашел. Резюме очень много было, мы их ранжировали по наличию опыта чтобы понять с кем сначала говорить, в итоге не до всех добрались.
😀 Было интересно пообщаться
АВ
john
def isin(a, b):
la, lb = len(a), len(b)
if la < lb:
return False
shift = 0
for i in range(la):
if a[i] == b[shift]:
shift += 1
if shift == lb:
return True
else:
shift = 0
return False
la, lb = len(a), len(b)
if la < lb:
return False
shift = 0
for i in range(la):
if a[i] == b[shift]:
shift += 1
if shift == lb:
return True
else:
shift = 0
return False
Спасибо без вложенного цикла интересно смотрится.
KM
Такими методами тоже нельзя?)
https://www.geeksforgeeks.org/python-check-substring-present-given-string/
https://www.geeksforgeeks.org/python-check-substring-present-given-string/
АВ
Такими методами тоже нельзя?)
https://www.geeksforgeeks.org/python-check-substring-present-given-string/
https://www.geeksforgeeks.org/python-check-substring-present-given-string/
через find да верно нельзя.но два решения есть круто.я со вложенным делал, а можно и без вложенного не додумал.
N5
Всем привет... Загружаю данные из словаря, где значения все время меняются. вот код в цикле
N5
tempo = time.time() + 1000000000
while time.time() < tempo:
symbol_info = mt5.symbol_info('@DD')
if symbol_info != None:
symbol_info_dict = mt5.symbol_info('@DD')._asdict()
df = pd.DataFrame([symbol_info_dict])
print(df)
while time.time() < tempo:
symbol_info = mt5.symbol_info('@DD')
if symbol_info != None:
symbol_info_dict = mt5.symbol_info('@DD')._asdict()
df = pd.DataFrame([symbol_info_dict])
print(df)
N5
Программа выводит колонки по ключам и их значения в строку. Но при каждом запросе цикла и изменения значений опять создается названия колонок и новые значения. Вопрос: как создать новую строку в уже имеющимся датафреме с новыми значениями?
N5
KM
NEKETOC 555
Программа выводит колонки по ключам и их значения в строку. Но при каждом запросе цикла и изменения значений опять создается названия колонок и новые значения. Вопрос: как создать новую строку в уже имеющимся датафреме с новыми значениями?
ответ. не загружать данные из словаря, где значения все вермя меняются
KM
если при итерации по значениям словаря хоть что-то в словаре изменится, то порядок сортироски данных в словаре тоже изменится, и вы будете итерироваться по уже обработанным данным, например
KM
используйте вместо словаря список, а еще лучше очередь - добавляете данные в один конец, забираете из другого
KM
NEKETOC 555
Программа выводит колонки по ключам и их значения в строку. Но при каждом запросе цикла и изменения значений опять создается названия колонок и новые значения. Вопрос: как создать новую строку в уже имеющимся датафреме с новыми значениями?
по существу
1. Инициируете список перед циклом. Загоняете при каждой итерации данные в словарь, словарь append в список. После итераций создаете датафрейм на основе списка.
2. Иницируете датафрейм перед циклом с необходимым количеством колонок. При каждой итерации создаете новый (временный) датафрейм и обхединяете concat-ом с первоначальным
1. Инициируете список перед циклом. Загоняете при каждой итерации данные в словарь, словарь append в список. После итераций создаете датафрейм на основе списка.
2. Иницируете датафрейм перед циклом с необходимым количеством колонок. При каждой итерации создаете новый (временный) датафрейм и обхединяете concat-ом с первоначальным
S
Пачками пополнение)
KM
Вообще ))) то ли где-то рекламу дали , то ли вебинар был ....
KM
Велком , чо )
АМ
Вебинаров не было, уже не наставничаю в Практикуме)) Взаимно репостнулись с http://t.me/data_events
А ещё тут недавно в статье в Тинькофф-журнале этот чат запалился)) Может оттуда народ набежал
А ещё тут недавно в статье в Тинькофф-журнале этот чат запалился)) Может оттуда народ набежал
KM
Телеграмный нетворкинг в действии ))
АМ
Пользуясь служебным положением, прорекламирую тут свой канал среди новоприбывших — запрыгивайте в https://t.me/datalytx
Также посмотрите подборки из постов канала:
📊Статистика, прогнозирование, эксперименты и AB-тестирования🔬
🐼 Pandas (part I) 📈
🐼 Pandas (part II) 📊
📊 Визуализация данных 🧑🎨
🚀 Автоматизация 🤖
А ещё у меня есть большая подборочка материалов про Pandas
Ну и вообще, мы тут все всегда рады ответить на любые вопросы. Welcome🥳
Также посмотрите подборки из постов канала:
📊Статистика, прогнозирование, эксперименты и AB-тестирования🔬
🐼 Pandas (part I) 📈
🐼 Pandas (part II) 📊
📊 Визуализация данных 🧑🎨
🚀 Автоматизация 🤖
А ещё у меня есть большая подборочка материалов про Pandas
Ну и вообще, мы тут все всегда рады ответить на любые вопросы. Welcome🥳
АМ
На самом деле, я сейчас подумал, что дико рад. У нас получилось такое полезное сообщество, реально решающее любые вопросы, а не отсылающее всех "гуглить" или "стаковерфлоить"🙃 Так что всем кто тут отвечает — большое спасибо!
P.S.: При этом флуда тут обычно немного, а ещё меньше токса, что мне кажется редкостью для тг-чатиков
P.S.: При этом флуда тут обычно немного, а ещё меньше токса, что мне кажется редкостью для тг-чатиков