__str__, строковое представление объекта, в котором ты описал его логику (в зависимости от значения атрибутов объекта), затем, ты вызываешь print, который автоматически вызывает __str__ и там происходит ровно то что ты описал, то есть print(экземпляр класса) выведет ровно то, что возвращает __str__, если он был определен, если нет то стандартно ссылку в памяти на объект экземпляра.
array = np.array([
['петя', 'ваня', 'ира'],
["катя", 'саша', 'ира'],
['петя', 'миша', 'ира'],
['петя', 'миша','саша'],
])
cond1 = np.any((array == 'петя'), axis=1)
cond2 = np.any((array == 'ира'), axis=1)
comb = cond1 & cond2
array[~comb]удалить строки в многомерном массиве, элементы которого содержат два и более разных значенийэто означит оставить строки только с одинаковыми значениями. изпользуй np.unique()
unique_per_row = np.array([len(np.unique(row)) for row in array])
array[unique_per_row == 1]if elif не покрывают всех условий. Либо добавь else и там чему равен status1, когда все вышеперечисленные условия False. Или проверяй status там не то что ожидаешь. Может например там строка, а ты проверяешь на соответствие числу, может еще что-то.
Собственно и сам вопрос, как быть?
re.findall(r"\b\w+\b", string)
чтобы были шансы на рассмотрение резюме?
Вопросы: как мне уйти в бизнес-анализ?
Какие курсы помогут мне получить знания/навыки для первого оффера?
Насколько важно для трудоустройства техническое образование?
test_df.columns = ['Shop_1', 'Shop_2', 'Shop_3', 'Shop_4']df = pd.DataFrame({
'A':[1,2,3],
'B':[4,5,6],
'C':[6,7,8]
})
df.columns = ['AA','BB']Как мне в Python добавить таблицу, которая дублирует первую таблицу, добавляет данные из второй таблицы, учитывая формулу выше.Реляционные операции они происходят на основе ключа или ключей. На основании чего ты тут собрался собирать. Ты можешь найти потенциально соседей для любой взятой точки. Возникает вопрос а зачем тогда вообще две таблицы их можно просто слить в одну. Возможно связь есть, а ты о ней не рассказал.