在 bash 中，你可以这样做
MYVAR="somevalue" ./myscript.sh
变量 MYVAR 将在运行 myscript.sh 时定义。
我的问题是：我可以对数组做同样的事情吗？不幸的是，以下方法都不起作用。
MYARR=( 1 2 ) ./myscript.sh
MYARR[0]=1 MYARR[1]=2 ./myscript.sh
declare -a MYARR=( 1 2 ) ./myscript.sh
有没有办法切片 DataFrameGroupBy 对象？
例如，如果我有：
df = pd.DataFrame({'A': [2, 1, 1, 3, 3], 'B': ['x', 'y', 'z', 'r', 'p']})
A B
0 2 x
1 1 y
2 1 z
3 3 r
4 3 p
dfg = df.groupby('A')
现在，返回的 GroupBy 对象由来自 A 的值索引，我想选择它的一个子集，例如执行聚合。它可能是这样的
dfg.loc[1:2].agg(...)
或者，对于特定的列，
dfg['B'].loc[1:2].agg(...)
编辑。更清楚地说：通过切片 GroupBy 对象，我的意思是只访问组的一个子集。在上面的示例中，GroupBy 对象将包含 3 个组，分别为 A = 1、A = 2 和 A = 3。出于某些原因，我可能只对 A = 1 和 A = 2 的组感兴趣。
我想从 DataFrame 中选择列的子集而不复制数据。从这个答案看来，如果列有不同的数据类型，这是不可能的。有人可以确认吗？对我来说，似乎必须有一种方法，因为这个功能是如此重要。
例如，df.loc[:, ['a', 'b']]生成副本。
给定一个pandas.MultiIndex，我想知道给定级别名称的级别号。
所以，给定
index = pd.MultiIndex(
names=['ind1', 'ind2'],
levels=[['a'], ['b']],
codes=[[], []]
)
我想找出ind1和的位置ind2，而不必这样做
ind1_loc = [name for name in index.names if name == 'ind1'][0]
我觉得这绝对应该是可能的，但我在文档中找不到它。
我之所以要这样做，是因为既不返回级别名称，也不返回级别iterrows()名称itertuples()，因此您必须通过级别编号访问返回的索引。
鉴于存在 Pipfile，似乎两者都会从 Pipfile 安装所有依赖项，并更新 Pipfile.lock。那么区别是什么呢？
我想将共享 DataFrame 的只读访问权限授予由multiprocessing.Pool.map().
我想避免复制和酸洗。
我知道可以使用 pyarrow 。但是，我发现他们的文档非常繁琐。任何人都可以提供一个关于如何完成的例子吗？
我想通过最小化绝对误差中位数来执行一维线性回归.
虽然最初假设它应该是一个相当标准的用例,但快速搜索令人惊讶地发现所有回归和插值函数都使用均方误差.
因此我的问题是:是否有一个函数可以对一个维度执行基于中值误差的线性回归？