我想遍历整个文件的每一行。一种方法是读取整个文件，将其保存到列表中，然后遍历感兴趣的行。这种方法占用大量内存，所以我正在寻找替代方法。 到目前为止我的代码： for each_line in fileinput.input(input_file): do_something(each_line) for each_line_again in fileinput.input(input_file): do_something(each_line_again) 执行此代码会给出一条错误消息：device active。 有什么建议？ 目的是计算成对的字符串相似度，这意味着对于文件中的每一行，我想计算与每隔一行的 Levenshtein 距离。

我在这里有这个尾递归函数： def recursive_function(n, sum): if n < 1: return sum else: return recursive_function(n-1, sum+n) c = 998 print(recursive_function(c, 0)) 它可以工作n=997，然后它就会中断并吐出一个RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison. 这只是堆栈溢出吗？有没有办法绕过它？

我需要专门安装 psycopg2 v2.4.1。我不小心做了： pip install psycopg2 代替： pip install psycopg2==2.4.1 这会安装 2.4.4 而不是早期版本。 现在，即使在我 pip uninstall psycopg2 并尝试使用正确版本重新安装之后，pip 似乎也在重新使用它第一次下载的缓存。 如何强制 pip 清除其下载缓存并使用我在命令中包含的特定版本？

我正在使用 Python 绑定来运行 Selenium WebDriver： from selenium import webdriver wd = webdriver.Firefox() 我知道我可以像这样抓取一个 webelement： elem = wd.find_element_by_css_selector('#my-id') 而且我知道我可以获得完整的页面源代码... wd.page_source 但是有没有办法获得“元素来源”？ elem.source # <-- returns the HTML as a string Python 的 Selenium WebDriver 文档基本上不存在，我在代码中看不到任何似乎启用该功能的内容。 访问元素（及其子元素）的 HTML 的最佳方式是什么？

你能告诉我什么时候用基本的例子来使用这些矢量化方法吗？ 我看到这map是一种Series方法，而其余的都是DataFrame方法。我对apply和applymap方法感到困惑。为什么我们有两种方法可以将函数应用于 DataFrame？同样，说明用法的简单示例会很棒！

我已经使用命令安装了一个库 pip install git+git://github.com/mozilla/elasticutils.git 它直接从 Github 存储库安装它。这很好用，我想在我的requirements.txt. 我看其他的票像这样但这并没有解决我的问题。如果我把类似的东西 -f git+git://github.com/mozilla/elasticutils.git elasticutils==0.7.dev 在requirements.txt文件中，apip install -r requirements.txt产生以下输出： Downloading/unpacking elasticutils==0.7.dev (from -r requirements.txt (line 20)) Could not find a version that satisfies the requirement elasticutils==0.7.dev (from -r requirements.txt (line 20)) (from versions: ) No distributions matching the version for elasticutils==0.7.dev (from -r requirements.txt (line 20)) 需求文件的文档没有提到使用git+git协议说明符的链接，所以可能只是不支持。 有人可以解决我的问题吗？

似乎python支持许多不同的命令来停止脚本执行。 我发现的选择是： quit(), exit(), sys.exit(),os._exit() 我错过了什么吗？它们之间有什么区别？你什么时候用？

我有一个列表列表： [[12, 'tall', 'blue', 1], [2, 'short', 'red', 9], [4, 'tall', 'blue', 13]] 如果我想按一个元素排序，比如高/短元素，我可以通过s = sorted(s, key = itemgetter(1)). 如果我想作为排序依据两个高大/ short和颜色，我可以为每个元素做排序两次，一次，但有一个更快的方法？

在 Python Pandas 中，检查 DataFrame 是否具有一个（或多个）NaN 值的最佳方法是什么？ 我知道这个函数pd.isnan，但这会为每个元素返回一个布尔值的 DataFrame。这篇文章也没有完全回答我的问题

Python中的抽象类和接口有什么区别？

如何在 Python 中获取给定目录中所有文件（和目录）的列表？

Python f-strings 是否有一种简单的方法来修复小数点后的位数？（特别是 f 字符串，而不是其他字符串格式选项，如 .format 或 %） 例如，假设我想在小数点后显示 2 位数字。 我怎么做？让我们说 a = 10.1234

我正在尝试将列表映射为十六进制，然后在其他地方使用该列表。在 python 2.6 中，这很容易： 答： Python 2.6： >>> map(chr, [66, 53, 0, 94]) ['B', '5', '\x00', '^'] 但是，在 Python 3.1 中，上述返回一个地图对象。 B： Python 3.1： >>> map(chr, [66, 53, 0, 94])

Pandas 使用 DataFrame.dropna() 方法删除任意列为 NaN 值的行[腾讯财经]

我想将目录中的几个 csv 文件读入 Pandas 并将它们连接成一个大数据帧。我一直无法弄清楚。这是我到目前为止所拥有的： import glob import pandas as pd # get data file names path =r'C:\DRO\DCL_rawdata_files' filenames = glob.glob(path + "/*.csv") dfs = [] for filename in filenames: dfs.append(pd.read_csv(filename)) # Concatenate all data into one DataFrame big_frame = pd.concat(dfs, ignore_index=True) 我想我在 for 循环中需要一些帮助？？？

如何在 Python 中获取字符串中字符的位置？

Pandas 使用 DataFrame.dropna() 方法仅在某一列的值为 NaN 的情况下才删除行，怎样做呢？[今日热搜]

Pandas 使用 DataFrame.dropna() 方法只删除所有列都是 NaN 值的行，如何做？[今日热搜 ]

Pandas 可以使用 DataFrame.notna() 方法删除带有 NaN 的行吗，如何应用呢？[今日热搜]

在Pandas中，如何删除DataFrame 中重复的行[今日热搜 ]