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Python 두 개의 중첩된 리스트의 교차점을 찾으세요., Find intersection of two nested lists? 질문 나는 두 개의 평면 리스트의 교차점을 얻는 방법을 알고 있습니다: b1 = [1,2,3,4,5,9,11,15] b2 = [4,5,6,7,8] b3 = [val for val in b1 if val in b2] 또는 def intersect(a, b): return list(set(a) & set(b)) print intersect(b1, b2) 하지만 중첩된 리스트의 교차점을 찾을 때 문제가 시작됩니다: c1 = [1, 6, 7, 10, 13, 28, 32, 41, 58, 63] c2 = [[13, 17, 18, 21, 32], [7, 11, 13, 14, 28], [1, 5, 6, 8, 15, 16]] 최종적으로 다음을 받고 싶습니다: c3 = [[13,32],[7,13,28],[1,6]] 이 문.. 2023. 11. 2.
Python 문자열의 뒷부분에서 부분 문자열을 어떻게 제거하나요 (문자열의 접미사를 제거하나요)?, How do I remove a substring from the end of a string (remove a suffix of the string)? 질문 다음과 같은 코드가 있습니다: url = 'abcdc.com' print(url.strip('.com')) 원래 예상한 결과: abcdc 실제로 얻은 결과: abcd 이제 다음을 시도합니다 url.rsplit('.com', 1) 더 나은 방법이 있을까요? 첫 번째 시도가 무엇을 하는지에 대한 구체적인 설명은 Python에서 .strip/.rstrip/.lstrip 문자열 메서드가 어떻게 작동하는지에 대한 질문을 참조하세요. 답변 strip은 "이 부분 문자열을 제거하라"는 의미가 아닙니다. x.strip(y)는 y를 문자 집합으로 취급하고 x의 양 끝에서 해당 집합에 속하는 문자를 제거합니다. Python 3.9 이상에서는 removeprefix와 removesuffix 메서드를 사용하여 문자열의 .. 2023. 9. 19.
Python 파이썬에서 두 개의 날짜 및 시간 객체 간의 시간 차이를 어떻게 찾을 수 있나요?, How do I find the time difference between two datetime objects in python? 질문 두 개의 datetime 객체 사이의 시간 차이를 분 단위로 어떻게 알 수 있나요? 답변 >>> import datetime >>> first_time = datetime.datetime.now() >>> later_time = datetime.datetime.now() >>> difference = later_time - first_time datetime.timedelta(0, 8, 562000) >>> seconds_in_day = 24 * 60 * 60 >>> divmod(difference.days * seconds_in_day + difference.seconds, 60) (0, 8) # 0 분, 8 초 나중 시간에서 처음 시간을 빼면 difference = later_time - fir.. 2023. 9. 18.
Python 판다스 열의 값을 사전으로 다시 매핑하고 NaN을 보존합니다., Remap values in pandas column with a dict, preserve NaNs 질문 다음과 같은 딕셔너리가 있습니다: di = {1: "A", 2: "B"} 이를 다음과 같은 데이터프레임의 col1 열에 적용하고 싶습니다: col1 col2 0 w a 1 1 2 2 2 NaN 다음과 같이 결과를 얻고 싶습니다: col1 col2 0 w a 1 A 2 2 B NaN 어떻게 가장 잘 할 수 있을까요? 답변 .replace를 사용할 수 있습니다. 예를 들어: >>> df = pd.DataFrame({'col2': {0: 'a', 1: 2, 2: np.nan}, 'col1': {0: 'w', 1: 1, 2: 2}}) >>> di = {1: "A", 2: "B"} >>> df col1 col2 0 w a 1 1 2 2 2 NaN >>> df.replace({"col1": di}) col1 .. 2023. 9. 16.

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