client_id = df.loc[df['segment'] == segment, 'client_id'][0]
# или
client_id = df.loc[df['segment'] == segment, 'client_id'].item()
# или
client_id = df[df['segment'] == segment]['client_id'].squeeze()
filename = 'myfile.txt'
with open(filename, 'r') as f:
for i, line in enumerate(f):
if not line.strip() or '@' not in line:
continue
print(line.split()[1])
lines = []
while True:
line = input()
# удаляем все пробелы с начала и конца строки,
# и проверяем, что строка не пустая
if line.strip() == "":
break
lines.append(line)
print(lines)
import pandas as pd
import numpy as np
sep = ' '
df1 = pd.DataFrame({
'total_acc': range(0, 5),
'mort_acc': ["25.0 0.0", "27.0 3.0", "26.0 0.0", "13.0 0.0", "43.0 1.0"],
})
# разбиваем колонку mort_acc на две новые и приводим их к числовому типу (нужно для merge)
df1[['mort_acc_1', 'mort_acc_2']] = df1['mort_acc'].str.split(sep, expand=True)
df1["mort_acc_1"] = pd.to_numeric(df1["mort_acc_1"])
df1["mort_acc_2"] = pd.to_numeric(df1["mort_acc_2"])
df2 = pd.DataFrame({
'mort_acc': [13.0, 25.0, 26.0, 5.0, 6.0],
'total_acc': [0.078963, 0.052023, 0.066743, 0.103289, 0.151293],
})
# делаем merge первого и второго датафреймов
tmp = pd.merge(df1, df2, how='left', left_on='mort_acc_1', right_on='mort_acc')
# собираем новый датафрейм с нужными колонками
df = pd.DataFrame({})
df['total_acc'] = tmp['total_acc_x']
df['mort_acc'] = np.where(
pd.notnull(tmp['total_acc_y']),
tmp['mort_acc_1'].astype(str) + sep + tmp['total_acc_y'].astype(str),
tmp['mort_acc_1'].astype(str) + sep + tmp['mort_acc_2'].astype(str)
)
df
'OOOOOOOMOOOOOO'[0:8]
from pywinauto.keyboard import send_keys
send_keys("{%}{(}{:}")
# df1 - датафрейм t1.xlsx, df2 - датафрейм t3.xlsx
df = pd.concat([df1, df2])
# перевести все нужные столбцы в нижний регистр и обрезать пробелы
# можно сделать новые столбцы с измененными данными, если исходные данные важны
df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x : x.lower().strip())
# удаление дубликатов по всем столбцам
df.drop_duplicates(keep=False, inplace=True)
# удаление дубликатов по какому-то определенному столбцу
#df.drop_duplicates(subset=['letter'], inplace=True)
print('Количество строк: {}'.format(len(data.index)))
data[data['subcategory_id'] == 'total']
Request URL: https://steamcommunity.com/market/itemordershistogram?country=RU&language=russian¤cy=1&item_nameid=176118358&two_factor=0
import re
result = re.findall(r'Market_LoadOrderSpread\(\s*(\d+)\s*\)', str(full_page.content))
print (result[0])
import xlsxwriter
workbook = xlsxwriter.Workbook('hello.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
worksheet.write('A1', 'Hello world')
workbook.close()
from urllib.parse import urlparse
def parse_domain(line):
scheme, netloc, path, params, query, fragment = urlparse(line)
path = path.split('/', 1)[0].strip('/')
# fix для site.com
if scheme == '' and netloc == '':
netloc = path
if scheme == '':
scheme = 'http'
# в дальнейшем может не сработать, если сайт доступен только по www и не настроен редирект с варианта без www
if netloc.startswith('www.'):
netloc = netloc[4:]
return '{}://{}'.format(scheme, netloc)
https://site.com/ -> https://site.com
www.site.com/ -> http://site.com
www.site.com -> http://site.com
site.com -> http://site.com
http://site.com -> http://site.com
site.com/test/ -> http://site.com
site/com/ -> http://site
import xlsxwriter
workbook = xlsxwriter.Workbook('hello.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
worksheet.write('A1', 'Hello world')
workbook.close()