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我有一个 .csv 文件，我使用 csv.dictwriter 将它读入 python，看起来像这样：

我想将其重组为：

我有多个 xts 对象存储在一个列表中，每个对象有 1000 多行。它们代表股票滚动窗口回归数据。每个元素都有其唯一的 Ticker 名称。在这里，出于测试目的，它们被称为 Stock1、2 ...等。行按日期命名，xts 格式也是如此。每个元素的维度都是相等的。每个看起来像这样：

我需要做的： 按名称合并行并聚合列表中的所有数据以获得一组新数据。每个应该如下所示：

每个这样的元素不应该再是一个时间序列。但是一个静态的，每只股票代表它在时间“t”的系数值。就大小而言，每个元素的行数应等于原始列表中的 Stocks 数。

按照josilber的要求进行编辑

我完全处于黑暗之中。我查看了一些可能会使用的功能：lapply/ 该merge功能似乎也很合适，但它只适用于 2 个元素。

我会在寻找答案时继续更新这篇文章。如果有人有任何线索或以前这样做过并且可以指出正确的方向，谢谢！

编辑

我需要退出的每一行中的一个共同点是日期。我现在使用这个按日期拆分数据框。输出是一个列表。

输出：

我正在寻找一种解决方案（避免使用 vba）来将表示 data1、data2 和 f(data1,data2) 的 3 列重新组织成一个二维数组。

数据如下：

编辑：我会提供更多细节......

X 是字符串，Z 是数字。

结果应如下所示：

谢谢 ！！！

问题： 在 Sql server 2012 中，回收尽可能多的保留空间同时尽可能少的碎片的最佳方法是什么？

背景：

我们的 SQL 服务器磁盘空间不足，作为 HW+SW 升级的一部分，我们将把数据文件移动到不同的服务器——因此我们希望减小数据文件的大小（以防止不必要的“保留空间”移动。我们正在谈论泪珠）。我还想逐个分区执行此分区，以便能够在夜间运行并限制生产影响。

我尝试的一种方法（使用单个索引的重型消费者表上的每个分区）：

在测试环境中，这对某些分区产生了很好的结果（0% 的碎片化和保留空间上接近 0% 的“浪费”空间。考虑到下一阶段是通过线路移动数据而浪费了），但我有一个分区案例，SHRINKFILE 减少了大小显着，但会导致 99.99% 的碎片化；REBUILD 解决了碎片问题，但文件组大小加倍（一半是保留空间）——这可能是预期的，因为重建从头开始创建索引。如果我之后缩小，我可以回收空间，但会再次获得大碎片。这可以绕圈子

我现在正在尝试对缩小的文件组运行重组：

因为这应该有望在不增加数据文件的情况下修复索引碎片。然而：

• 在 99.99% 的碎片索引上运行 Reorganize 是个好主意吗？
• 结果会与运行重建相当/劣于/优于吗？

我正在考虑的另一个选择是将分区重建为全新的文件组，但这需要操作分区模式 - 我希望使过程尽可能简单。

我有一个看起来像这样的数据库：

基本上我打算做的是确定“路径”（不同的屏幕）是否会导致更好的保留。我想将每个 sessionId 重新组织在一列中。理想的数据库应该是这样的：

这是变量Retention将等于最大值SessionId。

当我想创建表以查看我的工作预览后出现此错误：

错误：GeneXus C# 生成器：

局部保护：

未经授权

默认（C# Web）生成失败

错误：重组错误

运行开发者菜单失败

如果我的网站有一个类别部分。

我注意到有些网站是建立在 category.php 下的，有些网站是建立在一个文件夹下的。

示例 >

www.example.com/categories.php

对比

www.example.com/categories/

做这两种方式中的任何一种都有好处还是坏处，是将网站的每个页面放在一个单独的文件夹中，只是为了更好地组织事情？

两者的优缺点是什么。

我是使用编程语言的新手，我在解决这个特定问题时遇到了麻烦。我是一名记者，试图使用 Python 重组来自县调度办公室的 .txt 文件中提供的 911 数据。
这是一个呼叫以当前格式出现的方式：

我能够在 Excel 中使用 Right 和 Left 函数和其他一些步骤来重新组织它，以获得如下结果：

每个事件底部有调度时间的 9-10 行数据是多余的，没有必要。

我遇到的麻烦是找到一种方法告诉 Pandas 将名称放在冒号左侧并将其识别为一个列标题，同时将信息放在列的右侧并将其分配给相应的列，然后重复直到关闭列之后并跳过冗余信息。

.txt 文件中一年的数据价值约为 600 万行，并且在重新组织后减少到略高于 501,000 行。手动在 excel 中完成每个文件大约需要 4 个小时，我想对 10 年的调用时间进行分析。

我需要学习在 Python 中执行此操作，以使其成为一个实用的项目。谢谢大家。第一次在这里发问题。

我在一个列表中有一个字典，目前是这样的：

我想重组或重组如下：

我尝试按照这里的建议使用itertools.groupbyand ，但不能完全得到我想要的。我怎样才能做到这一点？dict.setdefault()

假设我有带有 unique_ID 和 'tokenized_recipes' 列的 pandas DataFrame raw_corpus，如下所示：

我想重新组织这些数据并将其写入以制表符分隔的 csv，如下所示：

我尝试了上面链接的 2 个解决方案，有 11 个响应。我重新排序了我的数据框的 cols 以对应于解决方案的顺序。

我的数据框变量“tokenized_recipes”已经是一个列表。

更复杂的通用解决方案会产生一个错误，即我有一个零维数组。

然后我尝试用这段代码分解数据框 id_token 并得到 NameError: name 'Series' is not defined。