有没有办法将 .yxdb（Alteryx 数据库文件）导入 Pandas/Python，而不使用 Alteryx 作为中间人？
如果我有一个 Pandas 数据框和一个日期时间类型的列，我可以得到如下年份：
df['year'] = df['date'].dt.year
使用 dask 数据框，这是行不通的。如果我先计算，像这样：
df['year'] = df['date'].compute().dt.year
我得到ValueError: Not all divisions are known, can't align partitions. Please useset_index orset_partitionto set the index.
但如果我这样做：
df['date'].head().dt.year
它工作正常！
那么如何在 dask 数据框中获取日期时间系列的年份（或周）？
我正在使用 SKLearn 对我的数据运行 SVC。
from sklearn import svm
svc = svm.SVC(kernel='linear', C=C).fit(X, y)
我想知道如何从决策边界获得 X 中每个数据点的距离？
我有一个Docker容器,我安装了我的Python工具,包括我的Luigi管道接口.我想运行一个shell脚本,它使用cron每周启动我的Luigi管道.
我尝试过高低,让cron在Docker容器中工作.在我的生活中,我不能让我的crontab -e文件运行.
在我的档案中,我有:
0 0 * * Sun /data/myscript.sh
接着是一条新线.Cron正在后台运行- ps aux | grep cron节目/usr/sbin/cron正在运行.此外,在我的/var/log/syslog文件中,我有:
/USR/SBIN/CRON[2037]: (root) CMD (/data/myscript.sh)
我也试过用 0 0 * * Sun . /root/.bashrc ; sh /data/myscript.sh
但是,我的脚本没有运行(当我手动运行脚本时bash myscript.sh,我得到了预期的结果).
建议？
我有一个嵌套列表:
my_list = ['a','b','c','dog', ['pig','cat'], 'd']
和一个字典:
my_dict = {'dog':'c','pig':'a','cat':'d'}
我想使用dict,这样我得到一个列表:
new_list = ['a', 'b', 'c', 'c', ['a', 'd'], 'd']
我尝试过类似的东西:
new_list = []
for idx1, item1 in enumerate(my_list):
for idx2, item2 in enumerate(item1):
new_list[idx1][idx2] = my_dict[item2]
但是当我item2不存在时会收到错误dict.有一个更好的方法吗？
假设我有一个Pandas DataFrame df:
Date Value
01/01/17 0
01/02/17 0
01/03/17 1
01/04/17 0
01/05/17 0
01/06/17 0
01/07/17 1
01/08/17 0
01/09/17 0
对于每一行,我想有效地计算自上次出现以来的天数Value=1.
这样df:
Date Value Last_Occurence
01/01/17 0 NaN
01/02/17 0 NaN
01/03/17 1 0
01/04/17 0 1
01/05/17 0 2
01/06/17 0 3
01/07/17 1 0
01/08/17 0 1
01/09/17 0 2
我可以做一个循环:
for i in range(0, len(df)):
last = np.where(df.loc[0:i,'Value']==1)
df.loc[i, 'Last_Occurence'] = i-last
但对于超大型数据集而言似乎效率非常低,无论如何可能都不对.