from typing import List
def GetAllWorker(db_name: str) -> List[WorkerInformation]:import pandas as pd
import numpy as np
data = [{ "customer_id": "5f9d7b0a100400c6f00ad1cb",
"customer_pet": "cat",
"customer_cat_color": "gold",
"customer_cat_name": "",
"timestamp": "2023-05-15 12:22:22.111241 UTC",
"list_cart": [
"cart_1",
"cart_2",
"cart_3" ]},
{"customer_id": "5f9d7b0a100400c6f00ad1cb",
"customer_pet": "cat",
"customer_cat_color": "gold",
"customer_cat_name": "",
"timestamp": "2023-05-15 13:33:33.111241 UTC",
"list_cart": [
"cart_3",
"cart_7",
"cart_1" ]}
]
df = pd.DataFrame(data)
print(df['list_cart'].explode().value_counts())comtraders2 = df_segment вот это строчку нужно заменить на comtraders2 = df_segment.copy() И тогда будет работать, как вы ожидаете.df = pd.DataFrame({
'A':[1,2,3],
'B':[4,5,6]
})
subset = df['A']
subset[0] = 100
print(df)df = pd.DataFrame({
'A':[1,2,3],
'B':[4,5,6]
})
subset = df['A'].copy()
subset[0] = 100
print(df)df = pd.read_csv("https://hands-on.cloud/wp-content/uploads/2022/02/catfish_sales_1986_2001.csv")
train = df.Total[:130]
test = df.Total[130:170]
model = ARIMA(train, order=(1, 0, 0),trend='ct').fit()
fc = model.get_forecast(39, alpha=0.05)
fc_series = pd.Series(fc.predicted_mean, index=test.index)
lower_series = pd.Series(fc.conf_int().iloc[:, 0], index=test.index)
upper_series = pd.Series(fc.conf_int().iloc[:, 1], index=test.index)
plt.figure(figsize=(12,5), dpi=100)
plt.plot(train, label='training')
plt.plot(test, label='actual')
plt.plot(fc_series, label='forecast')
plt.fill_between(lower_series.index, lower_series, upper_series, color='k', alpha=.15)
plt.title('Forecast vs Actuals')
plt.legend(loc='upper left', fontsize=8)
plt.show()import copy
temp = copy.deepcopy(data)while True:
password = input('Придумайте пароль: ')
crit1 = len(password) >= 8
crit2 = sum(s.isnumeric() for s in password) >=3
crit3 = sum(s.isupper() for s in password) >=1
if not (crit1 & crit2 & crit3):
print('Вы ввели не надежный пароль')
else:
print('Пароль надежный')
breakplt.scatter(up[up.event == 0].index , up[up.event == 0].low, marker='^',color='green')
plt.scatter(up[up.event == 1].index, up[up.event == 1].high, marker='v',color='red')
plt.scatter(down[down.event == 0].index, down[down.event == 0].low, marker='^',color='green')
plt.scatter(down[down.event == 1].index, down[down.event == 1].high, marker='v',color='red')if flag is True: к вот этому условию тут все просто думаю комментарии излишне.n != 0: Если оно истинно то выполняется то что в теле цикла, ну а если ложно то выполнится else.n != 0: перестало быть истинно (или не было изначально истинно) выполнится else.
regions = ['Томская область', 'Московская область', 'Ленинградская область']
cities = ['Томск', 'Москва', 'Санкт-Петербург']
pop = [1051, 8594, 2027]
for region, city, population in zip(regions, cities, pop):
print(f'{region}: столица {city}, население {population} тыс. человек')for vivod in city.split():
if vivod.startswith('G') and int(city.strip().replace('\\','').split(" ")[-1])>500000:
print(vivod)from itertools import zip_longest
print(list(zip(*zip_longest(*testList, fillvalue=None))))df[df.name.str.contains('i3|oem', regex=True, case=False)])df = pd.DataFrame({
'name':['23i3f','dOemf','25','s2f5','df5'],
'amount':[1,2,3,4,5]
})
print(df[df.name.str.contains('i3|oem',regex=True,flags=re.IGNORECASE)])import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('file.csv')Гуглил, находил информацию только уже через собранные данные в словаре/массиве, а не циклично дописывались постоянноНу так правильно у данных должна быть структура соответствующая что бы в excel писалось по столбцам. еще удобнее это создавать новый pandas фрейм в цикле (для каждых новых данных) и добавлять через него в excel. У него есть метод to_excel у него есть параметр mode там можно поставить 'a' что бы файл не перезаписывался а строки добавлялись туда, а также параметр header его можно поставить в False что бы имена столбцов не писались и других куча что бы проблем не возникло. Примеров документация статьи в интернете.
df.to_csv(r'C:\pythonProject5\my_data.csv',mode='a',header=False)columns = df.columns
empty_df = pd.DataFrame(columns=columns)
empty_df.to_csv(r'C:\pythonProject5\my_data.csv')dfs = []
for i in range(длина):
Здесь вы сравниваете и создаете датафрефм но вместо записи его в файл добавляете в список
dfs.append(df)
final_df = pd.concat(dfs,ignore_index=True)
final_df.to_csv()