In Django kann man das über StreamingHttpResponse bzw. FileResponse abbilden. Dann wird nicht die gesamte Datei in den Speicher geladen. Ich weiß nicht, ob das immer so sinnvoll ist, aber es sollte funktionieren. Im Zweifel müssen nur genügend Worker bereitstehen, weil so ein Response immer einen Wo...

Du sollst ja auch nicht den ganzen Code posten, sondern den Code, der mit dem Fehler zusammenhängt. Aber eben genau den, den du auch ausführst. Mit dem Pseudocode hier kann man doch wieder nur raten. Mein Hinweis auf die Grundlagen von Funktionen bleibt bestehen: https://docs.python.org/3/tutorial/c...

Zunächst ist dein zusammenkopiertes Beispiel nicht lauffähig, weil da ein Punkt fehlt. Wenn du Code zeigst, dann zeige auch genau den Code, den du ausführst. Ähhh was? Es ist nicht ganz ersichtlich was denn dein Problem ist. Für was brauchst du eine Lösung? Gibt es eine Fehlermeldung? Gibt inittiali...

Das vierte Element im Tupel bestimmt die Liniendicke. Also (COMMAND, START, END, THICKNESS, COLOR).

PS: Zwischen Wert und Einheit gehört bis auf sehr wenige Ausnahmen immer ein Leerzeichen (z. B. "255 m").

Das sollte, wenn ich dich richtig verstanden habe, über die korrekte Konfiguration des ExcelWriters von Pandas machbar sein: with ExcelWriter("path_to_file.xlsx", mode="a", engine="openpyxl", if_sheet_exists="replace") as writer: df.to_excel(writer, sheet_name...

gerr hat geschrieben: ↑Mittwoch 26. Januar 2022, 09:03 Hallo einfachTobi,

auch dann musst Du aber über die Spalten iterieren, es ist also kein Unterschied.

Oh, ich dachte, dass es um mehrere DataFrames ginge - sorry, nur überflogen. Die Iteration soll natürlich entfallen.
Dann sollte man eher DataFrame.melt() verwenden.

Man verwendet keine Schleifen, um über Elemente von Arrays oder DataFrames zu iterieren, sondern verwendet die entsprechenden Funktionen. Hier wird pandas.concat() gesucht.

Zum Thema: Du hast `x` bereits als Variable vorliegen und kannst damit anstellen, was du möchtest. Zum Beispiel auch plotten. Wenn dir dieser Zusammenhang noch nicht klar ist, empfehle ich das Python-Tutorial durchzuarbeiten, damit du zunächst die Grundlagen lernst.

Jetzt meine Fragen: Sollte man als Anfänger strikt nach Buch arbeiten oder auch eigene Ideen umsetzen? Umsetzen sieht dann auf Grund der mangelnden Kenntnisse oft so aus, das man sich Input aus dem Internet holt oder Foren wie diesem. Das heißt, eigentlich besteht der Programmcode dann aus 70% Copy...

Schau dir mal an, was list.pop() macht: https://docs.python.org/3/tutorial/data ... e-on-lists und lass dir in deiner for-Schleife i, seq und n ausgeben, bevor du auf seq[0] zugreifen willst. Dann solltest du schnell erkennen, was falsch läuft.

Es ist eher ungut zu versuchen die Infos aus den String-Repräsentationen von Objekten raus zu schnibbeln. Was enthält `detections`? Am besten greifst du einfach auf die entsprechenden Attribute zu. ungetestet: for detectionset in detections: for detection in detectionset: for category in detection.c...

Bisher habe ich gute Erfahrungen mit Tabula gemacht. Dafür gibt es auch einen Wrapper in Python: https://pypi.org/project/tabula-py/.
Edit: Allerdings lese ich gerade, dass pdfplumber auch eine Funktion für Tabellen hat: .extract_tables(table_settings).

Du musst die gesetzten Optionen schon dem driver mitgeben (mit dem Keyword-Argument `options`). chrome_options = Options() chrome_options.add_argument("--headless") chrome_options.add_argument("--no-sandbox") chrome_options.add_argument("--disable-dev-shm-usage") chrome...

Zu beidem ja. Ich habe die Namen benutzt um den Bezug zu deinem Beispiel herzustellen. Allerdings hat Sirius3 völlig Recht. Besser wären vernünftige Namen und eine Beschreibung im Post dazu gewesen. Ohne Comprehension, falls es jemandem weiter hilft: import csv zeitdefinitionen = [] with open("...

QGIS hat eine "kürzester Weg" für Vektorlayer. Du könntest also die Bereiche, die du meiden willst vorher über "Differenz" ausschneiden, sodass diese nicht mehr in deinem Eingabelayer für die Ermittlung des Weges vorhanden sind.

Mit dem `with` wird sichergestellt, dass die Datei immer geschlossen wird. Nähere Infos findest du in der Doku zu csv in der Standard Library.

Es geht bei blackjacks Anmerkung nicht um Ästhetik, sondern um Funktion. Dein zweites DataFrame ist kaputt, weil entweder die zugrundeliegenden Daten schlecht formatiert sind oder sie falsch eingelesen werden. Aber wenn du eh schon besser weißt, was zur Beantwortung deiner Frage wichtig ist und was ...

Super. Viel Erfolg.

Zur Erklärung: Allerdings würde man das auch so nicht schreiben, weil schlecht verständlich. Eher

Versuch mal, nur zum Test, ob es mit dem normalen Python Image funktioniert. Ich hatte auch mal das Problem, dass sich Drittbibliotheken partout nicht auf einem Alpine Image installieren lassen wollte. Mit etwas Arbeit hätte man es bestimmt anpassen können - ich bin dann einfach aufs normale Image g...