在pythonregex中匹配Unicode表情符号
我需要提取文本中数字和表情符号之间的文本 示例文本： blah xzuyguhbc ibcbb bqw 2 extract1 ☺️ jbjhcb 6 extract2 🙅 bjvcvvv 输出： extract1 extract2 我编写的regex代码提取两个数字之间的文本，我需要更改它标识Unicode表情符号字符的部分，并提取它们之间的文本。 (?
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发现python3中的字符串中有一个表情符号
我想使用Python3检查一个字符串是否只包含一个表情符号。 例如，有一个is_emoji函数用于检查字符串是否只有一个表情符号。 def is_emoji(s): pass is_emoji("😘") #True is_emoji("😘◼️") #False 我尝试使用正则表达式，但表情符号没有固定长度。例如： print(len("◼️".encode("utf-
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从多语言Unicode文本中删除Emoji；
我正在尝试从Unicode文本中删除只Emoji。我尝试了各种方法described in another Stack Overflow post，但都不能完全删除所有的表情包/笑脸。例如： 解决方案1： def remove_emoji(self, string): emoji_pattern = re.compile("["
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SQLAlChemy INSERT返回具有多个值的主键
我正在尝试使用SQLAlChemy的Insert和Execute方法，并将字典列表作为值，并取回插入的ID。数据库为postgres，应支持返回。 代码大致如下： table = MyThing.__table__ insert_stmt = table.insert().values({"name": bindparam("name_val")}).returning(table.c
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如何使用Python实时获取大文件的复制进度？
我到处找，每次我都找到看起来很有希望的东西，但都没有找到结果。 最终，我希望从Python内部获取Linux机器上的文件复制的实时进度。我将获取该进度并将其发送到带有FlaskSocketIO的客户端网页，该网页很可能是线程化的，以避免阻止。 我不介意使用rsync、复制或任何其他方法...(Shutil等)来处理实际的复制。我只需要一个挂钩来通过套接字推送更新。 到目前为止，我
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使用全局选项解析rsyncd配置文件时出现ConfigParser.MissingSectionHeaderError
配置文件通常需要每个节的节头。在rsyncd config文件中，全局节不需要显式具有节头。Rsyncd.conf文件示例： [rsyncd.conf] # GLOBAL OPTIONS path = /data/ftp pid file = /var/run/rsyncdpid.pid syslog facility = local3 uid
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在使用nltk的meteor_core模块评估模型时，如何实现流星评分？
我目前有两个文件，ference.txt和mod.txt。这两个文本文件包含原始字幕和训练后生成的字幕。 我是否可以简单地执行以下操作来获得流星分数： score = nltk.translate.meteor_score.meteor_score(reference, model) print(np.mean(meteor_score)) 我也看过https://github.com
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是否sklearn.metrics.均值平方误差越大越好(否定)？
一般来说，mean_squared_error越小越好。 当我使用skLearning指标包时，它在文档页面中显示：http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html 所有记分器对象都遵循较高的返回值是 比较低的返回值要好。因此，衡量 模型和数据之间的距离，例如 指标.均值平方误差，以neg_均值平方误差形式提供 它
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宏观VS微观VS加权VS样本F1得分
在sklearn.metrics.f1_core中，F1分数有一个名为“Average”的参数。宏观、微观、加权和样本意味着什么？请详细说明，因为在文档中没有正确解释。或者只需回答以下问题： 为什么Samples是多标签分类的最佳参数？ 为什么微观最适合不平衡的数据集？ 加权和宏观有什么区别？ 推荐答案 问题是关于sklearn.metrics.f1_score中的avera
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决策树在Python中的应用
如何在Python中实现DecisionTree的思想。 在TicTacToe游戏中。每个GameState字符串代表当前情况 0为空，1为玩家1移动，2为玩家2移动 因此，3x3板的单个ameState看起来像'000200000' 游戏从头到尾的MovesTree看起来像 ['000200000', '000210000', '002210000', '002211000',
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如何在SKLEAR决策树中显示特征名称？
我目前有一个决策树，将功能名称显示为X[index]，即X[0], X[1], X[2]等。 from sklearn import tree from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier dt = DecisionTreeClassifier() dt.fit(X_train, y_train) # plot tree plt.fi
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跟在带量词的前瞻后面有什么作用？
我只是试着想清楚这个问题，这个问题是我在和积极的头脑打交道时突然想到的。 此正则表达式有意义吗？ foo(?=bar)+ re.match()不返回错误，但如果+量词有任何意义，我不知道它会是什么。(FWIW，regex101.com给出错误‘前面的令牌不可量化’) 推荐答案 这里没有理由使用+量词。正则表达式lookahead和lookbehinds实际上并不匹配任何
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在多索引中排序日期(&Q)
鉴于此多索引数据帧， Units Import Export Date 01012019 01022019 02012019 02022019 03012019 03022019 01012019 01022019
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如何防止Groupby超越指数？
假设您有以下半MultiIndex object import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'c': { ('r', 'r1'): 1., ('r', 'r2'): 2., }, }) print(df) # c # r r1 1 # r2 2 让我们重点关注分层索引，即垂直索引。首
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函数在多索引 pandas 数据帧中的应用
这是我正在处理的DataFrame的示例： import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import zscore df = pd.DataFrame( index=pd.MultiIndex.from_tuples( [('Monday', '2019-11-04'),('Monday', '2019-
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解释多索引日期时间
我有以下代码： import pandas as pd from pandas import DataFrame as df import matplotlib from pandas_datareader import data as web import matplotlib.pyplot as plt import datetime import warnings warnings.f
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根据Pandas中两个多索引列的条件赋值
目标是根据列(A和B)的条件创建一个新的多索引列(stat) A的条件 CONDITION_A='n'if A
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选择数据帧
我的数据帧如下： Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des 0 2020 0.39 0.28 0.10 0.08 0.07 0.18 -0.10 -0.05 -0.05 0.07
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将多索引DF的行转置为列
我有一个如下所示的df： pid time id vid id1 vis_id1 pid1 t_0 vis_id1 pid2 t_1 id2 vis_id2 pid1 t_3
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如何在多个层次上对多索引数据帧进行重新索引？
我当前有以下聚合的数据帧，并且我有一个多索引，如下所示： Date Country_Band Value Decimal May 2021 Non-US 2-14 0.11 US 2-14 0.22 1
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