在 Python 2.7 (Pandas 0.22.0) 中，将 Pandas 数据帧保存到内存中的 gzipped csv 的工作方式如下：
from io import BytesIO
import gzip
import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_dict({'a': ['a', 'b', 'c']})
s = BytesIO()
f = gzip.GzipFile(fileobj=s, mode='wb', filename='file.csv')
df.to_csv(f)
s.seek(0)
content = s.getvalue()
但是，在 Python 3.6 (Pandas 0.22.0) 中，相同的代码在调用时会抛出错误to_csv：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py", line 1524, in to_csv
formatter.save()
File "lib/python3.6/site-packages/pandas/io/formats/format.py", line 1652, in save
self._save()
File "lib/python3.6/site-packages/pandas/io/formats/format.py", line 1740, in _save
self._save_header() …我正在尝试使用 docker-compose 从 docker hub 的普通mariadb映像启动 docker 容器。虽然之前一切正常，但我现在收到错误消息Can't create/write to file '/tmp/ibLTxiq7' (Errcode: 13 "Permission denied")。这是完整的日志：
139707238336448 [Note] /usr/sbin/mysqld (mysqld 10.1.14-MariaDB-1~jessie) starting as process 51 ...
139707238336448 [Note] InnoDB: Using mutexes to ref count buffer pool pages
139707238336448 [Note] InnoDB: The InnoDB memory heap is disabled
139707238336448 [Note] InnoDB: Mutexes and rw_locks use GCC atomic builtins
139707238336448 [Note] InnoDB: Memory barrier is not used
139707238336448 [Note] InnoDB: Compressed tables use zlib 1.2.8
139707238336448 [Note] InnoDB: Using …这个Cython函数在numpy数组的元素中返回一个随机元素,这些元素在一定限度内:
cdef int search(np.ndarray[int] pool):
cdef np.ndarray[int] limited
limited = pool[(pool >= lower_limit) & (pool <= upper_limit)]
return np.random.choice(limited)
这很好用.但是,此功能对我的代码性能非常关键.类型化的内存视图显然比numpy数组快得多,但它们不能以与上面相同的方式过滤.
我怎么能用类型化的内存视图编写一个与上面相同的函数？还是有另一种方法来改善功能的性能？
寻找一种有效确定最低正整数的方法,该正整数不用作对象数组中任何对象中特定属性的值.
换句话说,我正在寻找一个针对这些数组的函数/算法:
var example1 = [{ id: 1 }, { id: 2 }, { id: 3 }],
example2 = [{ id: 6 }, { id: 4 }, { id: 2 }],
example3 = [{ id: 2 }, { id: 1 }, { id: 4, otherProp: 3 }];
将分别返回4,1和3.(显然在本例中使用了id-property.)
我考虑过使用Underscore.js,但是如果没有一些丑陋的嵌套循环,我找不到办法.有没有人有更好的主意？