question_id
int64 1.48k
42.8M
| jpn_intent
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188
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stringlengths 2
232
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|---|---|---|
9,554,544 | シェルを通してサブプロセスの実行コマンド "起動コマンド -フラッグの議論" | subprocess.call('start command -flags arguments', shell=True) |
9,554,544 | 命令行ツールでコマンド -フラッグの議論 &"を別々のプロセスとして実行する | subprocess.call('command -flags arguments &', shell=True) |
12,527,959 | 要求"f"の%コードコードを単文字相当に置き換える | f = urllib.request.urlopen(url, urllib.parse.unquote(urllib.parse.urlencode(params))) |
2,372,573 | Pythonで文字列の終わりから白色の空白を削除 | """ xyz """.rstrip() |
8,905,864 | 特殊文字を utf-8 暗号文字列の "s" で %xx エスケープを使用して置き換える | urllib.parse.quote(s.encode('utf-8')) |
8,905,864 | パイトンでURLコード | urllib.parse.quote_plus('a b') |
28,207,743 | "100110"文字列を分離した要素に変換するマレイを作成する | np.array(map(int, '100110')) |
28,207,743 | 文字列"mystr"を整数値の numpy アレンジに変換する | print(np.array(list(mystr), dtype=int)) |
12,201,577 | Pythonで,rgb イメージ 'messi5.jpg' をグレースケール 'img' に変換する | img = cv2.imread('messi5.jpg', 0) |
11,584,773 | 排列表"lst"は,各ツープルの2番目の項目の下回順で | lst.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True) |
6,294,179 | リストの要素のすべての発生点を どうやって見つけられるか? | indices = [i for i, x in enumerate(my_list) if x == 'whatever'] |
18,050,937 | シャッフルコマンドを実行します ループが通過します | subprocess.call('grep -r PASSED *.log | sort -u | wc -l', shell=True) |
42,178,481 | Python で,文字列 "my_text" で残っている質問符号の数を数え | len(my_text) - len(my_text.rstrip('?')) |
32,464,280 | ドルサイン"$"をデータフレーム"df"の2番目の列から最後の列から削除し,データを浮遊物に変換します | df[df.columns[1:]].replace('[\\$,]', '', regex=True).astype(float) |
42,060,144 | Pythonで,データフレーム "df2" の"Word"列を,データフレーム "df1" の"Word"列と合併する | df1.merge(df2, how='left', on='word') |
30,628,176 | Python で,文字列 "a" の隣接する文字の2つそれぞれの位置を切り替える | print(''.join(''.join(i) for i in zip(a2, a1)) + a[-1] if len(a) % 2 else '') |
1,892,339 | 窓の"根"を前方に跳ね | root.attributes('-topmost', True) |
1,892,339 | 窓の"根"を前方に跳ね | root.lift() |
17,731,822 | ブルール式の"壁"のリストをヘックス文字列に変換する | hex(int(''.join([str(int(b)) for b in walls]), 2)) |
17,731,822 | リストの"壁"の合計を六角形のプレゼンテーションに変換する | hex(sum(b << i for i, b in enumerate(reversed(walls)))) |
15,286,401 | "総スコア"の文字列,変数"名前"の値, "is"の文字列,変数"スコア"の値を1つの印刷呼び出しで印刷する. | print(('Total score for', name, 'is', score)) |
15,286,401 | Python で複数のアーグメント"名前"と"スコア"を印刷する. | print('Total score for {} is {}'.format(name, score)) |
15,286,401 | Python で複数の文字列"名前"と"スコア"を使用して文字列を印刷する | print('Total score for %s is %s ' % (name, score)) |
15,286,401 | Pythonで複数の変数"名前"と"スコア"を含む文字列を印刷する | print(('Total score for', name, 'is', score)) |
30,650,254 | django プロジェクトのルートに静的な html ページ 'your_template.html' を提供する | url('^$', TemplateView.as_view(template_name='your_template.html')) |
12,096,252 | パイthon で,パンドデータフレーム 'df' の列 'a' から行列を選択するには,値列列"[3,6]"を使用します. | df[df['A'].isin([3, 6])] |
521,502 | 文字列としてコンクリートクラスの名前をどうやって手に入れるのか? | instance.__class__.__name__ |
39,538,010 | 仮想v で 'myscript.py' の python コードを matlab から実行する | system('/path/to/my/venv/bin/python myscript.py') |
7,503,241 | ダンゴは Python で"従業員"モデルで"eng_name"フィールドの値を含むクエリセットリストを返します | Employees.objects.values_list('eng_name', flat=True) |
31,465,002 | 文字列のすべての数字を"6,7) "で検索してリストに載せ | re.findall('\\d|\\d,\\d\\)', '6,7)') |
983,354 | コンソールに"入力を押す"のインスタント文字列 | input('Press Enter to continue...') |
21,947,035 | 文字列"abc"を文字列で印刷する | """ABC""".encode('hex') |
15,666,169 | 既存の文書"b"に"geolocountry"という新しいフィールドを pymongoを使用して挿入する | db.Doc.update({'_id': b['_id']}, {'$set': {'geolocCountry': myGeolocCountry}}) |
3,895,874 | Pythonで"lol"と"lolllll"を一致させるように Regex 文を書きなさい. | re.sub('l+', 'l', 'lollll') |
8,724,352 | Beautifulsoup は HTML 文字列の"soup"で,第4 文字から始まる 5 ステップですべての "tr" 要素を検索します | rows = soup.findAll('tr')[4::5] |
2,051,744 | パイプロットですべてのx軸点を逆転する | plt.gca().invert_xaxis() |
2,051,744 | パイプロットで逆のy軸 | plt.gca().invert_yaxis() |
13,079,852 | パンダで2つのデータフレームを隣接して積み重ねる | pd.concat([GOOG, AAPL], keys=['GOOG', 'AAPL'], axis=1) |
2,428,092 | Python で json 応答"response_data"を作成する | return HttpResponse(json.dumps(response_data), content_type='application/json') |
4,020,539 | Pythonで文字列"mystring"で脱出シーケンスを解読する | myString.decode('string_escape') |
16,874,598 | Python で,filename.exe というファイルの md5 チェックサムを計算する | hashlib.md5(open('filename.exe', 'rb').read()).hexdigest() |
7,657,457 | Python で,値が"desired_value"である単語 "d" のすべてのキーを見つけます | [k for k, v in d.items() if v == desired_value] |
11,399,384 | Python で,辞書 'lod' からすべてのキー名を含む集合を作成する | {k for d in LoD for k in list(d.keys())} |
11,399,384 | Python で,単語 "lod" の辞書リストからすべてのキー名を含む集合を作成する | set([i for s in [list(d.keys()) for d in LoD] for i in s]) |
11,399,384 | Python ですべてのキーを"lod"辞書リストから抽出する | [i for s in [list(d.keys()) for d in LoD] for i in s] |
6,612,769 | "d"辞書の鍵と値を2つのリストに分解する | keys, values = zip(*list(d.items())) |
1,094,717 | 十数を含む文字列を整数に変換する | int(Decimal(s)) |
1,094,717 | Python で10桁で文字列を整数に変換する | int(s.split('.')[0]) |
10,565,598 | パイthonでアレイ 'b' がアレイ 'a' のすべての要素を含んでいるかどうかを確認する | numpy.in1d(b, a).all() |
10,565,598 | 図数: パイthon での数列 "a" が列 "b" のすべての数字を含んでいるかどうかを確認する. | numpy.array([(x in a) for x in b]) |
15,548,506 | ネットワークxグラフ 'g' に "pos" の位置でノードラベル"ラベル"を図示する | networkx.draw_networkx_labels(G, pos, labels) |
6,532,881 | Python で,配列 x の配列 'y' の配列を配列にコピーする | y = [row[:] for row in x] |
7,356,042 | "somefile.csv"で提供されたデータから2d numpy アレイを作成し,ファイル内の各行が同じ値数を持つ | X = numpy.loadtxt('somefile.csv', delimiter=',') |
4,843,158 | Python で文字列 "abc" を含むリストからアイテムのリストを取得する | matching = [s for s in some_list if 'abc' in s] |
11,041,411 | パンダデータフレーム"df"をファイル"mydf.tsv"に輸出し,インデックスを保持する | df.to_csv('mydf.tsv', sep='\t') |
9,755,538 | ランダムな数のリストを作るのは? | random.sample(list(range(100)), 10) |
15,012,228 | 最後の境界線で文字列を分割する | s.rsplit(',', 1) |
13,252,333 | リストのすべての要素が長と int のトップルであるかどうかを確認する | all(isinstance(x, int) for x in lst) |
13,252,333 | Pythonで"lst"のリストの要素がすべて同じタイプ"int"なのかどうか確認する | all(isinstance(x, int) for x in lst) |
13,656,519 | 車両の返信と新規行列の"行"の文字列を抜く | line.strip() |
20,986,631 | セレーニウムウェブドライバを使用してウェブページの底にスクロールする | driver.execute_script('window.scrollTo(0, Y)') |
20,986,631 | セレーニウムウェブドライバを使用してウェブページの底に scroll a | driver.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);') |
11,619,169 | 日付オブジェクト"dateobject"をデータタイムオブジェクトに変換する | datetime.datetime.combine(dateobject, datetime.time()) |
740,287 | Pythonでリスト"b"の項がリスト"a"に含まれているかどうかを確認する | print(any(x in a for x in b)) |
902,761 | Python で,numpy array 'image_array' を 'outfile.jpg' のイメージとして保存する | scipy.misc.imsave('outfile.jpg', image_array) |
19,794,051 | 文字列の"項目"から括弧のいずれかを,regexで削除する | item = re.sub(' ?\\([^)]+\\)', '', item) |
19,794,051 | 文字文字を括弧で"アイテム"文字列からregexで削除する | item = re.sub(' ?\\(\\w+\\)', '', item) |
19,794,051 | Pythonで文字列"アイテム"で括弧内にあるすべてのデータを削除する | item = re.sub(' \\(\\w+\\)', '', item) |
16,138,015 | Pythonで"list1"のリストの要素が他の"list2"のリストにあるかどうかを確認する | len(set(list1).intersection(list2)) > 0 |
9,210,525 | 六角文字列の"s"を10数に変換する | i = int(s, 16) |
9,210,525 | "0xff"をヘックス文字列を10数に変換する | int('0xff', 16) |
9,210,525 | 六角文字列"ffff"を十数に変換する | int('FFFF', 16) |
9,210,525 | "0xdeadbeef"を10数に変換する | ast.literal_eval('0xdeadbeef') |
9,210,525 | "死牛"を10桁に変換する | int('deadbeef', 16) |
4,524,723 | Mac OS x でスクリーンショット"screen.png"を撮る | os.system('screencapture screen.png') |
21,899,953 | セレーニウムウェブドライバを使用して窓サイズを"1400, 1000"に設定する | driver.set_window_size(1400, 1000) |
3,704,731 | Python でU'm\xfasica のユニコード文字列から非 AScii の文字を交換する | unicodedata.normalize('NFKD', 'm\xfasica').encode('ascii', 'ignore') |
21,317,384 | 複製を削除しながら,df1とdf2をコンカテネートする | pandas.concat([df1, df2]).drop_duplicates().reset_index(drop=True) |
4,365,964 | Python でバイナリファイル"ファイル名"のデータから float32 'a' のデータタイプでマレイを構築する | a = numpy.fromfile('filename', dtype=numpy.float32) |
21,804,935 | 副プロセスで mv コマンド "mv /home/somedir/subdir/* somedir/"を実行する | subprocess.call('mv /home/somedir/subdir/* somedir/', shell=True) |
21,804,935 | 副プロセスでpythonで mv コマンドを使用する方法 | subprocess.call('mv /home/somedir/subdir/* somedir/', shell=True) |
16,658,068 | Python で,ユニコード値 '\u25b2' を持つ文字を印刷する | print('\u25b2'.encode('utf-8')) |
977,491 | difflibを使用してファイルハンドル"file1"と"file2"のコンテンツを比較する | difflib.SequenceMatcher(None, file1.read(), file2.read()) |
4,627,981 | Python で"-' と" で分離した文字列 "e" から辞書を作成する | dict((k, int(v)) for k, v in (e.split(' - ') for e in s.split(','))) |
34,468,983 | Python で, "(1, 6) " のツプル内のすべての要素が別の "(1, 2, 3, 4, 5) " であるかどうかを確認する | all(i in (1, 2, 3, 4, 5) for i in (1, 6)) |
14,673,394 | Python で,データフレーム "df" でタイムシリーズ"date"からユニークな日付を抽出する | df['Date'].map(lambda t: t.date()).unique() |
16,159,228 | 幅7の右並行弦の"mystring" | """{:>7s}""".format(mystring) |
118,516 | Python での Excel ファイル "componentreport-dji.xls" を読み取る | open('ComponentReport-DJI.xls', 'rb').read(200) |
17,141,558 | 順序データフレーム "df"は,上向きの列"b"と下向きの列"c"に基づいて分類する | df.sort_values(['b', 'c'], ascending=[True, False], inplace=True) |
17,141,558 | 順序データフレーム "df"は,上りで"a"列,下りで"b"列に基づいて分類する | df.sort_values(['a', 'b'], ascending=[True, False]) |
17,141,558 | カーブのデータフレームを上り,下り順に"a"と"b"の列で分類する | df1.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False], inplace=True) |
17,141,558 | 熊猫のデータフレームを上り順の列"a"と下り順の列"b"に並べます | df.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False]) |
7,284,952 | Python で"home.views.index"を表示する Django をリダイレクトする | redirect('Home.views.index') |
2,514,961 | Python で,別のリスト "a" から"[2,3,7]" のリスト内のすべての値を削除する | [x for x in a if x not in [2, 3, 7]] |
16,050,952 | Pythonで"ask"文字列から"!",".', ":' の符号を削除する | out = ''.join(c for c in asking if c not in ('!', '.', ':')) |
11,205,386 | ステキスプは,HTMLで解析された文字列"スプーン"でタグ"メタ"で属性"名前"が"都市"に等しい場合,属性"コンテンツ"に関連した値を取得します. | soup.find('meta', {'name': 'City'})['content'] |
300,445 | Python でurlコードのユニコード文字列"%0a"を引用する | urllib.parse.unquote('%0a') |
300,445 | UTF-16コードからUTF-8コードに url を解読する | urllib.parse.unquote(url).decode('utf8') |
1,400,608 | パイthon でリストを空白する | del lst[:] |
1,400,608 | パイthon でリストを空白する | del lst1[:] |