我有一个邻接矩阵存储为pandas.DataFrame:
node_names = ['A', 'B', 'C']
a = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,1,1],[4,0,2]],
index=node_names, columns=node_names)
a_numpy = a.as_matrix()
我想igraph.Graph从邻接矩阵pandas或numpy邻接矩阵创建一个.在理想的世界中,节点将按预期命名.
这可能吗？该教程似乎对此问题保持沉默.
我有一张excel表,看起来像这样:
Column1 Column2 Column3
0 23 1
1 5 2
1 2 3
1 19 5
2 56 1
2 22 2
3 2 4
3 14 5
4 59 1
5 44 1
5 1 2
5 87 3
我希望提取该数据,将其按第1列分组,然后将其添加到字典中,使其显示如下:
{0: [1],
1: [2,3,5],
2: [1,2],
3: [4,5],
4: [1],
5: [1,2,3]}
到目前为止这是我的代码
excel = pandas.read_excel(r"e:\test_data.xlsx", sheetname='mySheet', parse_cols'A,C')
myTable = excel.groupby("Column1").groups
print myTable
但是,我的输出看起来像这样:
{0: [0L], 1: [1L, 2L, 3L], 2: [4L, 5L], 3: [6L, 7L], 4: [8L], 5: …根据Mongoose文档,您可以使用默认端口27017连接到MongoDB.
我的mongod输出结束于:
I NETWORK [initandlisten] waiting for connections on port 27017
但是,当我尝试连接到我的数据库时,如下所示:
const mongoose = require('mongoose');
mongoose.connect('mongodb://localhost/myapp');
我明白了
Unhandled rejection MongoError: port must be specified
这里发生了什么？
我有Mongoose v5.2.0,节点v9.10.0和MongoDB shell版本v4.0.0.
如果我更改我的连接字符串以包含端口,mongodb://localhost:27017/myapp那么我能够连接.但我不确定为什么我需要这个.
我正在寻找一种方法来复制Stata中的编码行为,它将分类字符串列转换为数字列.
x = pd.DataFrame({'cat':['A','A','B'], 'val':[10,20,30]})
x = x.set_index('cat')
结果如下:
val
cat
A 10
A 20
B 30
我想将cat列从字符串转换为整数,将每个唯一字符串映射到(任意)整数1对1.这将导致:
val
cat
1 10
1 20
2 30
或者,同样好:
cat val
0 1 10
1 1 20
2 2 30
有什么建议？
非常感谢Rob
我完全迷失了为什么这不起作用.应该准确地工作吧？
UserName = input("Please enter your name: ")
print ("Hello Mr. " + UserName)
raw_input("<Press Enter to quit.>")
我得到这个例外:
Traceback (most recent call last):
File "Test1.py", line 1, in <module>
UserName = input("Please enter your name: ")
File "<string>", line 1, in <module>
NameError: name 'k' is not defined
它说NameError 'k',因为我'k'在测试期间写了输入.我已经读过print语句曾经没有括号但是已被弃用了吗？
我尝试使用matplotlib绘制频率直方图,但它不起作用,我不知道问题在哪里...
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np
data = np.array([58.35, 71.83, 49.25, 38.89, 12.6, 58.34, 34.5, 11.6, 64.66, \
89.14, 101.84, 26.91, 38.74, 65.03, 35.23, 70.73, 54.52, 73.36, 74.35, \
60.54, 73.52, 24.58, 50.31, 55.63, 14.6, 53.64, 81.6])
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
n, bins, patches=ax.hist(data, 10, facecolor='green', alpha=0.75)
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda y, pos: ('%.2f')%(y*1e-3)))
ax.set_ylabel('Frequency (000s)')
plt.show()
错误消息的一部分:
sh: 1: dvipng: not found
Exception in Tkinter callback
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python2.7/lib-tk/Tkinter.py", …我有一个任务需要对列表的每个元素进行操作,操作的结果取决于列表中的其他元素.
例如,我可能希望以特定字符开头连接条件列表:
此代码解决了以下问题:
x = ['*a', 'b', 'c', '*d', 'e', '*f', '*g']
concat = []
for element in x:
if element.startswith('*'):
concat.append(element)
else:
concat[len(concat) - 1] += element
导致:
concat
Out[16]: ['*abc', '*de', '*f', '*g']
但这似乎非常恐怖.list当操作结果取决于先前的结果时,如何对a的元素进行操作？
当我使用Pydantic 文档中的这样的代码片段时，我的类型检查器会对我抱怨：
from datetime import datetime
from pydantic import BaseModel, validator
class DemoModel(BaseModel):
ts: datetime = None # Expression of type "None" cannot be
# assigned to declared type "datetime"
@validator('ts', pre=True, always=True)
def set_ts_now(cls, v):
return v or datetime.now()
到目前为止我的解决方法是：
ts: datetime = datetime(1970, 1, 1) # yuck
ts: datetime = None # type: ignore
ts: Optional[datetime] = None # Not really true. `ts` is not optional.
是否有解决这个难题的首选方法？
或者是否有我可以使用的类型检查器不介意这一点？
我正在使用MultiIndexed pandas DataFrame,并希望将DataFrame的子集乘以一定数量.
它与此相同,但具有MultiIndex.
>>> d = pd.DataFrame({'year':[2008,2008,2008,2008,2009,2009,2009,2009],
'flavour':['strawberry','strawberry','banana','banana',
'strawberry','strawberry','banana','banana'],
'day':['sat','sun','sat','sun','sat','sun','sat','sun'],
'sales':[10,12,22,23,11,13,23,24]})
>>> d = d.set_index(['year','flavour','day'])
>>> d
sales
year flavour day
2008 strawberry sat 10
sun 12
banana sat 22
sun 23
2009 strawberry sat 11
sun 13
banana sat 23
sun 24
到现在为止还挺好.但是,让我说我发现星期六的数字只是他们应该的一半!我想将所有sat销售额乘以2.
我的第一次尝试是:
sat = d.xs('sat', level='day')
sat = sat * 2
d.update(sat)
但这不起作用,因为变量sat已经失去day了索引的级别:
>>> sat
sales
year flavour
2008 strawberry 20
banana 44
2009 strawberry 22
banana 46 …我想将CSV列表读入数据帧.但是,我在捕获文件具有与数据本身不匹配的标题行(即元数据或其他空行)时发生的错误时遇到问题.此错误是'CParserError'(请参阅底部的错误消息).
我目前的解决方案是使用try-except语句
try:
#read file
except CParserError:
#give me an error message
但是,这失败并出现以下错误:
NameError: name 'CParserError' is not defined
我的代码如下.正如您所看到的,我认为我需要多个except语句来捕获各种错误.第一个应检查默认编码类型是否有效(文件永远不会是utf-8或latin-1以外的任何文件).如果有标题行,pd.read_csv会给出一个'CParserError'消息(见下文),我需要捕获它.然后,如果还有其他杂项问题,我也想抓住这些问题.
任何解决方案都欢迎,理想情况下可以解释为什么CParserError不正确,或者是否可以修改try-except逻辑以避免依赖于此.
谢谢.
files_list = glob.glob('*.csv*') #get all csvs
files_dict = {}
for file in files_list:
try:
files_dict[file] = pd.read_csv('DFA_me_week27.csv', encoding='utf-8').read()
except UnicodeDecodeError:
files_dict[file] = pd.read_csv('DFA_me_week27.csv', encoding='Latin-1').read()
except CParserError:
print(file, 'failed: check for header rows')
except:
print(file, 'failed: some other error occurred')
尝试使用标头解析CSV文件时出现错误消息:
CParserError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-e454c053d675> in <module>()
----> 1 pd.read_csv('DFA_me_week27.csv')
C:\Users\john.lwli\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in parser_f(filepath_or_buffer, sep, dialect, compression, …