我需要在地理图上绘制一些数据。具体来说，我想强调数据来自的国家和州。我的数据集是
Year Country State/City
0 2009 BGR Sofia
1 2018 BHS New Providence
2 2002 BLZ NaN
3 2000 CAN California
4 2002 CAN Ontario
... ... ... ...
250 2001 USA Ohio
251 1998 USA New York
252 1995 USA Virginia
253 2011 USA NaN
254 2019 USA New York
为了创建地理图，我一直在使用geopandas如下：
import geopandas as gpd
shapefile = 'path/ne_110m_admin_0_countries/ne_110m_admin_0_countries.shp'
gdf = gpd.read_file(shapefile)[['ADMIN', 'ADM0_A3', 'geometry']]
gdf.columns = ['country', 'country_code', 'geometry']
然后我合并了两个数据集：
merged = gdf.merge(df, left_on = 'country_code', right_on = …我有一个数据集，其中类值以 1 步从 -2 到 2 变化(i.e., -2,-1,0,1,2)，其中 9 标识未标记的数据。使用一种热编码
self._one_hot_encode(labels)
我收到以下错误：RuntimeError: index 1 is out of bounds for dimension 1 with size 1
由于
self.one_hot_labels = self.one_hot_labels.scatter(1, labels.unsqueeze(1), 1)
错误应该从 引发[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 9, 1, 1, 1, 1, 1, 1]，其中我在映射设置中有 9 等于索引 9 到 1。我不清楚如何修复它，即使在浏览了过去的问题和类似问题的答案之后（例如，索引 1 超出范围）对于尺寸 0 和尺寸 1）。涉及错误的部分代码如下：
def _one_hot_encode(self, labels):
# Get the number of classes
classes = …我有一个多列以数字开头的数据框。例如，
00am 00pm 02am 03am 10am 10k 11th 12th 13th ... ABC JOIN
example example example ... ... ... ... ... example example
我想删除所有以数字开头的列
... ABC JOIN
... example example
我用过str和isdigit
df.loc[:,~df.columns.str.isdigit()]
但结果仍然显示以数字开头的列。同样，我应该排除包含数字的列（我会说在这种情况下我应该使用str.contain()）。