Алексей Чистов's questions

我有以下问题作为输入数据文件，格式为

Jun 18 2020 12:46:20 | ERR | XFW | Common:1 | 10 | ORA Error, ORA-03113: end-of-file on communication channel
Process ID: 32759
Session ID: 2291 Serial number: 11145
 while executing "DELETE FROM ATSD_Price WHERE (  ( Table_ID = :1 ) AND ( Entry_ID = :2 ) )" with :1="Scenario157", :2=37879.
Jun 18 2020 12:47:08 | TXT | APP | SG:1 | 9166 | One minute timer - 12:47
Jun 18 2020 12:47:20 | ERR | REFM | Common:1 | 17 | Request is Failed
Jun 18 2020 12:48:07 | TXT | APP | SG:1 | 9166 | One minute timer - 12:48

只应从中选择带有 ERR 标记的行。但有时错误是多行的，就像第一个出现的一样，有时是单行的，就像第二个一样。在一种情况下，我需要将所有错误行扩展为由空格分隔的 1 行，在 2 种情况下只有这一行。所以我想要结束的是：

Jun 18 2020 12:46:20 | ERR | XFW | Common:1 | 10 | ORA Error, ORA-03113: end-of-file on communication channel Process ID: 32759 Session ID: 2291 Serial number: 11145  while executing "DELETE FROM ATSD_Price WHERE (  ( Table_ID = :1 ) AND ( Entry_ID = :2 ) )" with :1="Scenario157", :2=37879.
Jun 18 2020 12:47:20 | ERR | REFM | Common:1 | 17 | Request is Failed

我考虑了 grep -A 4 ERR 文件，然后将行扩展为 1 并切断每行 2 个日期，但我不确定多行错误是否会在 4 行中删除，可能还有更多。我怎样才能做到这一点？提前致谢

我有以下问题作为输入数据文件，格式为

Feb 20 2019 16:35:32 | TXT | APP | SysGuard:1:1:SerLS:1 | 9166 | One minute timer - 16:35

从这里我想得到表格的行

SysGuard:1:1:SerLS:1,One minute timer - 16:35

例如

awk -F"|" '{print $4"|"$6}'

几乎可以满足您的需求，但是前后有空格。

这个选项：

awk -F" | " '{print $4"|"$6}'

将空格和 | 视为分隔符。如何使组合“|”成为分隔符？提前致谢。

没想到，我遇到了非数学四舍五入的计算。

简单示例

df = pd.DataFrame({'a':[166,34,12,56],
               'b': [27.9625,24.6825,32.738,45.344]})

print df
print (df['a']*df['b'])
print (df['a']*df['b']).round(2)

在输出中我得到：

     a        b
0  166  27.9625
1   34  24.6825
2   12  32.7380
3   56  45.3440
0    4641.775
1     839.205
2     392.856
3    2539.264
dtype: float64
0    4641.77
1     839.20
2     392.86
3    2539.26
dtype: float64

从示例中可以看出，从 5 开始的数字向下舍入，其余的则正确舍入。这是我的问题，如何在数学上对计算结果进行四舍五入？

我有熊猫版本 u'0.23.4'，python 版本 2.7.15 |Anaconda, Inc.| （默认，2018 年 5 月 1 日，23:32:55）

我有 2 个 dfs：

d1 = pd.DataFrame({
   'ID':['ABC123', 'ABC124', 'ABC125', 'ABC126', 'ABC127', 'ABC128', 'ABC129', 'ABC130', 'ABC131', 'ABC132'],
   'PRICE':[2365.34, 45.37, 225.25, 574.3, 23.34, 7.98, 2353.34, 79.42, 6554.09, 12.45],
   'CUR':['GBp', 'EUR', 'GBP', 'USD', 'SEK', 'CHF', 'GBp', 'CHF', 'GBp', 'CHF']
})

d2 = pd.DataFrame({
   'RECEIVED_CODE':['GBp', 'AUD'], 
   'CONVERTED_CODE':['GBP','USD'], 
   'CONVERSION_RATE':[100, 1]
})

我需要按照以下逻辑替换值：

如果值CUR1 df 与值RECEIVED_CODE2 df 相同，则需要在这一行中将自身的值替换为CUR，CONVERTED_CODE然后PRICE除以CONVERSION_RATE。

编码：

for row in d2.itertuples():
    tmp = d1[d1.CUR == row.RECEIVED_CODE]
    tmp['PRICE'] = tmp['PRICE'] / row.CONVERSION_RATE
    tmp['CUR'] = row.CONVERTED_CODE
    d1.update(tmp)

做它需要的，但是由于 d1 10k 行和 d2 - 10 行的数量，这段代码可以工作几分钟，这很长。

编码

d1['CUR'] = d1.CUR.map(d2.set_index('RECEIVED_CODE').CONVERTED_CODE).fillna(d1.CUR)

可以改成CUR，但是我没有成功CONVERTED_CODE适应这种改法。PRICE

如何优化？

提前致谢。

有 2 个 dfs - 合并发生在 2 列上：1 列始终匹配且不能为空（但可以重复），另外 1 列可以有值，或者可以等于 nan。此外，它既可以在 1 df 中，也可以在另一个中。

我需要按照以下规则将它们相互组合：如果 2 列的当前值为 nan，那么它必须与任何值组合，而不仅仅是 nan，默认情况下。这条规则是双向的。例如 1 df - DB：

2df - VEN：

我想得到结果df：

我可以通过 1 个字段将它们组合起来：

pd.merge(left=DB, right=VEN, how='left',on=['ID'])

但考虑到上述逻辑，我不知道如何通过 2 个字段组合。