小编Laz*_* Xp的帖子

重命名pandas dataframe列后遇到错误：

B=pd.DataFrame(data=[[1,1,1],[2,2,2]],columns={'A','B','C'})
print(B.loc[0,'B'])
B = B.rename(index=str,columns={'B':'B_B'})
print(B.loc[0,'B_B'])

此代码导致以下输出：

> 1

>Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\FreieL01\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2881, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-29-6df9197203b9>", line 4, in <module>
    print(B.loc[0,'B_B'])
  File "C:\Users\FreieL01\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1310, in __getitem__
    return self._getitem_tuple(key)
  File "C:\Users\FreieL01\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 796, in _getitem_tuple
    return self._getitem_lowerdim(tup)
  File "C:\Users\FreieL01\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 922, in _getitem_lowerdim
    section = self._getitem_axis(key, axis=i)
  File "C:\Users\FreieL01\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1482, in _getitem_axis
    self._has_valid_type(key, axis)
  File "C:\Users\FreieL01\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1409, in _has_valid_type
    key = self._convert_scalar_indexer(key, axis)
  File "C:\Users\FreieL01\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 196, …

由于多次连接，我有一个数据框。我想调查重复的情况。但每次我调查时，数据框看起来都不一样。特别是，以下命令会导致不同IDs但结果数量保持不变。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType
import pyspark.sql.functions as f
from pyspark.sql.functions import lit

# Create a Spark session
spark = SparkSession.builder.appName("CreateDataFrame").getOrCreate()

# User input for number of rows
n_a = 10
n_a_c = 5
n_a_c_d = 3
n_a_c_e = 4

# Define the schema for the DataFrame
schema_a = StructType([StructField("id1", StringType(), True)])
schema_a_b = StructType(
    [
        StructField("id1", StringType(), True),
        StructField("id2", StringType(), True),
        StructField("extra", StringType(), True),
    ]
)
schema_a_c = StructType(
    [ …

我面临的问题是我有一个 Pandas 数据框每天保存变量 V1 的状态。我只对变量何时更改其状态以及新状态是什么的信息感兴趣。

test_dataframe = pd.DataFrame()
test_dataframe['V1'] = ['X','Y','X','X','Y','X','Y','X']
test_dataframe['Status'] = ['A','C','B','B','D','B','D','A']
test_dataframe['Date'] = [pd.to_datetime('2017-1-1'),pd.to_datetime('2017-1-2'),pd.to_datetime('2017-1-3'),pd.to_datetime('2017-1-4'),pd.to_datetime('2017-1-5'),pd.to_datetime('2017-1-6'),pd.to_datetime('2017-1-7'),pd.to_datetime('2017-1-8')]
print(test_dataframe)

导致以下数据框

  V1 Status       Date
0  X      A 2017-01-01
1  Y      C 2017-01-02
2  X      B 2017-01-03
3  X      B 2017-01-04
4  Y      D 2017-01-05
5  X      B 2017-01-06
6  Y      D 2017-01-07
7  X      A 2017-01-08

我感兴趣的是：变量什么时候改变其状态，新的状态是什么？

结果应该是：

V1 Status Date
-----------------
X  A      date_1
X  B      date_3
X  A      date_8
Y  C      date_2
Y  D      date_5

有人可以帮忙吗？谢谢

我面临的问题是,我只需要分配在不同行和列上的原始数据帧的子集.例如:

# My Original dataframe
import pandas as pd
dfTest = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

输出:

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

我可以提供一个列表,其中包含我想要的值所在的行和列索引:

array_indices = [[0,2],[1,0],[2,1]]

我想要的输出是一系列:

3
4
8

有人可以帮忙吗？

我想用 python 生成音频背景噪音并将其保存在 mp3 中。理想情况下，我还可以调整幅度和频率。有我可以使用的包吗？

谢谢拉兹鲁

我想将选定节点的颜色更改为与预定义背景颜色不同的颜色。但是，只要我在“样式”中为节点定义了背景颜色，颜色就不会更改为蓝色（默认行为）。

这是我定义的样式：

selector: 'node',
style: {
    'content': 'data(d2)',
    'background-color': '#ccc',
}

有人可以帮忙吗？拉兹卢