小编Lon*_*Rob的帖子

我正在使用dc.js渲染数据集的漂亮气泡图.底层dc.js是crossfilter.

我想用服务器上的新数据顺利刷新我的图表.Github上的这个问题清楚地表明可以通过以下方式实现:

1. 从crossfilter中删除所有数据
2. 添加新数据
3. 打电话dc.redrawAll().

我有这个工作,但为了删除所有数据,您首先必须清除所有过滤器(因为crossfilter.remove只删除与当前过滤器匹配的记录).

我想"记住"之前我的数据是如何过滤的,所以一旦我替换了所有数据,我就可以重新构建过滤器.我愿意深入了解crossfilter代码的内容,但任何指针都会有所帮助.

另外:如果有人知道基于唯一键更新crossfilter数据的方法,那就是金尘!

我pd.DataFrame喜欢这个:

ColumnName
1
1
2
3
1
2
3
1
2
2

我可以用它来绘制它 df['ColumnName'].plot(style='o')

如何为列中的不同值定义不同的颜色(例如,红色表示值1,绿色表示2,橙色表示3).我知道这与它有关colormap,但我如何使用它？

解决方案是DataFrame使用每个值的列构造一个new .但是这些值是排序的,我希望这个序列只是以不同的颜色着色.

我有一个 MS SQL 数据库和一个 postgres 数据库。任何一种解决方案都可以，因为我可以翻译它。

我们有一个customer_phone表格，其中相关的列是：

id, customer_id, phone, is_bad

我需要做的是customer_id从这张表中选择所有只有is_bad = true. 因此，如果您有 1 个好电话号码和 1 个坏电话号码，则不应出现。

出于某种原因，我正在努力寻找一种简单的方法来做到这一点，我觉得它应该看起来很简单。

这是一个开始，至少可以让我对所有客户的好坏数字进行计数，但我想知道是否有一种方法不需要使用子查询和in's？

select  customer_id, is_bad, count(customer_id)
from customer_phone cp
group by customer_id, is_bad
order by customer_id desc

根据文档，您可以忽略这样的警告：

@pytest.mark.filterwarnings("ignore:api v1")
def test_foo():

这使：

但是似乎没有关于这种迷你语言的任何文档（它甚至是迷你语言吗？）

比赛是如何进行的？

我问这个是因为以下测试不会忽略DeprecationWarning通过导入引发的boto3：

@pytest.mark.filterwarnings("ignore:DeprecationWarning")
def test_ignore_warnings():
    import boto3

pytest 输出：

============================================================================================================================== warnings summary ===============================================================================================================================
/home/rob/dev/time-series/.venv/lib/python3.7/site-packages/botocore/awsrequest.py:624
  /home/rob/dev/time-series/.venv/lib/python3.7/site-packages/botocore/awsrequest.py:624: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working
    class HeadersDict(collections.MutableMapping):

-- Docs: https://docs.pytest.org/en/latest/warnings.html
==================================================================================================================== 1 passed, 1 warnings in 0.36 seconds =====================================================================================================================

我有一个Cython名为foo.pyx包含以下功能的文件:

def add_one(int n):
    cdef int m = n + 1
    return m

cdef int c_add_one(int n):
    return n + 1

我使用构建此pyx文件cython -a foo.pyx,然后可以执行:

>>> import foo
>>> foo.add_one(5)
6
>>> foo.c_add_one(5)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'c_add_one'

所以看起来我无法c_add_one从python 调用.使用声明函数有什么好处cdef？

（请注意，这个 SO 问题看起来相似但不同。）

我有一个 MultiIndexed，DataFrame其中包含代表年度数据的列：

>>> x = pd.DataFrame({
 'country': {0: 4.0, 1: 8.0, 2: 12.0},
 'series': {0: 553.0, 1: 553.0, 2: 553.0},
'2000': {0: '1100', 1: '28', 2: '120'},
 '2005': {0: '730', 1: '24', 2: '100'}
}).set_index(['country', 'series'])
>>> x
                2000 2005
country series           
4       553     1100  730
8       553       28   24
12      553      120  100

当我堆叠年份时，新的索引级别没有名称：

>>> x.stack()
country  series      
4        553     2000    1100
                 2005     730
8        553     2000      28
                 2005      24
12       553 …

我有一个像这样的MultiIndexed DataFrame:

In [2]: ix = pd.MultiIndex.from_product([[1, 2, 3], ['foo', 'bar'], ['baz', 'can']], names=['a', 'b', 'c'])
In [3]: data = np.arange(len(ix))
In [4]: df = pd.DataFrame(data, index=ix, columns=['hi'])
In [43]: df = df[~df.hi.isin([2, 3])]
In [44]: df
Out[44]: 
           hi
a b   c      
1 foo baz   0
      can   1
2 foo baz   4
      can   5
  bar baz   6
      can   7
3 foo baz   8
      can   9
  bar baz  10
      can  11

我想知道DataFrame中哪些级别a和b出现的对:

[(1, 'foo'), (2, 'foo'), (2, …

我有像单元格的条件格式

=COUNTIF(A3:H2663;R5)

如果输入的值 R5其他地方找到,则该框将变为红色.

但是,有时它不是完全匹配,然后它不能识别它.这可能是因为输入数字末尾的额外数字.

所以我的问题是:如果单元格中A3:H2663只包含值R5,并且不是完全匹配,我可以更改公式以进行匹配吗？

我经常与大型图书馆（例如pandas或matplotlib）合作。

这意味着异常通常会产生较长的堆栈跟踪。

由于该错误很少出现在库中，而错误经常出现在我自己的代码中，因此在大多数情况下，我不需要查看库的详细信息。

几个常见的例子：

大熊猫

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(dict(a=[1,2,3]))
>>> df['b'] # Hint: there _is_ no 'b'

在这里，我尝试访问未知密钥。这个简单的错误产生一个包含28行的stacktrace：

Traceback (most recent call last):
  File "an_arbitrary_python\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 2393, in get_loc
    return self._engine.get_loc(key)
  File "pandas\_libs\index.pyx", line 132, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas\_libs\index.c:5239)
  File "pandas\_libs\index.pyx", line 154, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas\_libs\index.c:5085)
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 1207, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\_libs\hashtable.c:20405)
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 1215, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\_libs\hashtable.c:20359)
KeyError: 'b'

During handling of the above exception, another exception occurred:

    Traceback …

当浏览器点击“webpackified”文件中的以下行时，我收到此错误app.js：

/******/ (function(modules) { // webpackBootstrap
/******/    function hotDisposeChunk(chunkId) {
/******/        delete installedChunks[chunkId];
/******/    }
/******/    var parentHotUpdateCallback = this["webpackHotUpdate"];

在此片段的最后一行中，this未定义。

尽管出现此错误，该应用程序似乎运行得很好。

我不确定webpack.config.js文件的哪些部分最相关，但以下是一些可能相关的片段：

webpack.config.js

const HotModuleReplcement = new webpack.HotModuleReplacementPlugin();

...

module.exports = {

  ...

  devServer: {
    historyApiFallback: true,
    hot: true,
    inline: true,
    port: 8000,
    open: true,
    proxy: [{
      context: ['/assets', '/api'],
      target: 'http://localhost:4000',
      secure: false
    }]
  },
  plugins: [HotModuleReplcement, HtmlWebpack]
};

知道这里发生了什么吗？