UPDATE us_answers ....
SET us_answers.num_right_answers = (SELECT count ... FROM users .. WHERE users.user_id=..)
WHERE us_answers.user_id=..
чтобы он плюсовал значения в конкретной ячейке num_right_answers
"UPDATE users SET num_right_answers = sum(users.true)"
def f(message):
return message.text.split()[1] #скобки для return не нужны
df10=pandas.DataFrame.from_records(np.random.randint(0,100,size=(20, 9)), columns=['n1','n2','n3','n4','n5','n6','n7','n8','n9'])
df10
Out[362]:
n1 n2 n3 n4 n5 n6 n7 n8 n9
0 51 88 34 25 44 94 72 82 76
1 61 9 15 71 49 53 32 84 55
2 84 70 90 84 8 6 7 6 59
3 7 38 21 43 23 85 31 38 48
4 33 99 84 42 20 70 99 52 97
5 63 27 23 48 0 24 25 67 62
6 3 60 7 38 66 55 84 68 92
7 71 66 3 96 28 79 57 10 91
8 4 83 64 46 56 46 61 68 23
9 87 14 85 25 72 66 16 48 74
10 67 38 36 79 68 13 60 15 6
11 63 62 65 28 69 79 39 80 25
12 44 10 44 55 30 53 85 98 35
13 72 30 5 82 84 98 44 97 33
14 30 53 35 83 9 79 24 64 36
15 91 88 82 86 92 4 18 61 47
16 31 29 84 3 18 70 51 94 63
17 64 43 19 26 49 86 6 47 70
18 27 91 23 51 96 32 86 79 89
19 43 68 88 96 80 59 49 31 55
df15=pandas.concat([df4,df10], axis=1)
df15
Out[364]:
0 1 2 3 4 ... n5 n6 n7 n8 n9
0 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 44 94 72 82 76
1 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 49 53 32 84 55
2 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 8 6 7 6 59
3 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 23 85 31 38 48
4 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 20 70 99 52 97
5 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 0 24 25 67 62
6 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 66 55 84 68 92
7 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 28 79 57 10 91
8 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 56 46 61 68 23
9 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 72 66 16 48 74
10 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 68 13 60 15 6
11 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 69 79 39 80 25
12 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 30 53 85 98 35
13 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 84 98 44 97 33
14 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 9 79 24 64 36
15 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 92 4 18 61 47
16 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 18 70 51 94 63
17 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 49 86 6 47 70
18 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 96 32 86 79 89
19 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 ... 80 59 49 31 55
[20 rows x 16 columns]
df1=pandas.Dataframe.from_records(array1)
df2=pandas.Dataframe.from_records({'y1_test':array2'}/
и так же со вторым списком реальных значений, только с другим названием колонки, например, y2_test Если просто from_records, то будет датафрейм из одной строки по 20 столбцов, а нужно 1 столбец на 20 строк.result=pandas.concat([df1,df2,df3], axis=1, sort=False)
df4=pandas.concat((df1, df2,df3), axis=1, sort=False)
df4
Out[329]:
0 1 2 3 4 n1 0
0 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 2.0 2
1 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 3.0 3
2 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 4.0 4
3 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 1.0 1
4 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 1.0 1
5 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 1.0 1
6 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 3.0 3
7 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 3.0 3
8 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 2.0 4
9 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 4.0 4
10 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 1.0 1
11 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 2.0 2
12 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 4.0 4
13 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 0.0 0
14 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 3.0 3
15 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 4.0 4
16 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 2.0 4
17 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 2.0 2
18 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 3.0 3
19 0.145538 0.148608 0.393149 0.167098 0.145607 1.0 1
df = pd.DataFrame(np.concatenate (pred_prob, pred, y_test), axis = 1)
что делает ? Pandas создаёт датафрейм какой-то функцией, которая входит в класс DataFrame и вызывается после нее pd.DataFrame.from_xxx , т.е. from_excel, from_records.