小编smo*_*aro的帖子

如果我添加两列来创建第三列,那么任何包含NaN(代表我的世界中缺少数据)的列都会导致生成的输出列也是NaN.有没有办法在没有明确地将值设置为0的情况下跳过NaN(这会失去那些值"缺失"的概念)？

In [42]: frame = pd.DataFrame({'a': [1, 2, np.nan], 'b': [3, np.nan, 4]})

In [44]: frame['c'] = frame['a'] + frame['b']

In [45]: frame
Out[45]: 
    a   b   c
0   1   3   4
1   2 NaN NaN
2 NaN   4 NaN

在上面,我希望列c为[4,2,4].

谢谢...

只是检查是否有人正在监听已经为Pandas生成了一组工作的mypy/typeshed存根.我天真地在本地Pandas安装上运行stubgen,这会产生一些错误.我可以继续我的开始,但希望其他人进一步推动球.(在GitHub上没有明显的东西,尽管有一个旧的存根票.)

我一直在服务器中使用pandas DataFrame对象,将它们转换为CSV以传输到浏览器,其中使用d3绘制表格值.尽管CSV是文件,但我真的需要的不仅仅是2D数据表.如果不出意外,我想返回一些有关数据的元数据.

所以我开始搞乱JSON思考我可以用一些元信息和我的DataFrame构建一个字典.例如,就像一个荒谬的简单例子:

>>> z = numpy.zeros(10)
>>> df = pandas.DataFrame(z)
>>> df
   0
0  0
1  0
2  0
3  0
4  0
5  0
6  0
7  0
8  0
9  0
>>> result = {
...   "name": "Simple Example",
...   "data": df,
... }

毫不奇怪,无法使用json模块直接序列化.我找到了jsonext模块并试了一下.它"有效",但产生不完整的结果:

>>> jsonext.dumps(result)
'{"data": ["0"], "name": "Simple Example"}'

看看DataFrame本身为这种方法提供的方法,我找到了to_dict()和to_json().前者生成词典词典:

>>> df.to_dict()
{0: {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0, 5: 0.0, 6: 0.0, 7: 0.0, 8: 0.0, 9: 0.0}}

但正如您所看到的,它们无法序列化为JSON,因为键不是字符串. …

我有一个 C++ 中的单例类（没有公共构造函数，C++ 程序员调用 class.instance() 来创建单例或返回现有的单例）。

我更愿意在 Python 级别隐藏它。如果我正在编写一个 Python 单例，我会在__new__. 如果一个类没有公共构造函数，我认为我无法创建__init__包装器（我的尝试失败了）。我在 pybind11 文档中没有看到提及__new__（尽管可能错过了它，并且 Google 似乎很乐意省略下划线包含“new”的返回页面，但没有提及__new__）。

pybind11（甚至Boost.Python）有单例配方吗？

我有一个在“始终免费”级别上运行的小网站。它非常适合我的需求。试用期结束后（并且我没有使用任何收费资源），我又恢复到“始终免费”。这可以。今天早上，我收到一封电子邮件，部分内容如下：

只要您积极使用您的帐户，您就可以继续使用您的“始终免费”资源。

但没有定义“积极使用您的帐户”的含义。我只是想和某人在线聊天，但这对我来说是不可能的。我尝试使用他们的社区论坛，但他们的登录似乎失败了，所以我来到了这里。（无意冒犯，但我的印象是这主要是针对开发问题。）

网站运行是否足以符合“活跃使用”的条件？我需要定期登录控制台吗？无论用途如何，什么才算“活跃”？例如，如果我需要定期登录控制台，我需要多久登录一次？每周？每月？

我必须遗漏一些关于Bash读命令的非常基本的东西.在shell提示符下,无法将三个输入字段分配给相应的变量:

% echo a b c | read x1 x2 x3
% echo $x1 $x2 $x3

% 

这有效:

% echo a b c | while read x1 x2 x3 ; do
> echo $x1 $x2 $x3
> done
a b c
%

我只需阅读一行输入.这里使用while循环是不正确的,因为当循环的子进程退出时,我丢失了x1,x2和x3的值.我必须将所有访问它们的代码放在循环体内(并且可能在最后打破,为了"清晰"),这似乎非常hackish.在if命令中使用它也可以,但是遇到与while循环相同的子进程问题:

% echo a b c | if read x1 x2 x3 ; then echo $x1 $x2 $x3; fi
a b c
% echo $x1

BASH_VERSION报告为"4.2.45(1)-release".

我正在尝试在 NaT 中获取包含 datetime64 数据的几个 Pandas Series 对象的最小值和最大值。如果 dtype 是 float64，np.minimum 和 np.maximum 按我想要的方式工作。也就是说，一旦比较中的任何元素为 NaN，NaN 将是该比较的结果。例如：

>>> s1
0    0.0
1    1.8
2    3.6
3    5.4
dtype: float64
>>> s2
0    10.0
1    17.0
2     NaN
3    14.0
dtype: float64
>>> np.maximum(s1, s2)
0    10.0
1    17.0
2     NaN
3    14.0
dtype: float64
>>> np.minimum(s1, s2)
0    0.0
1    1.8
2    NaN
3    5.4
dtype: float64

如果 s1 和 s2 是 datetime64 对象，则此方法不起作用：

>>> s1
0   2199-12-31
1   2199-12-31
2 …

我正在 Ubuntu 18.04 系统上为 Python 3.8 复制我的 Python 3.7 Conda 环境。我从一个简单的 jane Conda env 开始，python=3.8 作为唯一要求。然后我开始从我的 3.7 环境安装软件包。

大部分过程进行得很顺利，但 matplotlib 失败了。Conda 搜索显示 matplotlib 的 3.8 版本，但 conda install 命令无法解析一组不冲突的包。Numpy、ipython 等都安装得很好。在旋转了这个多刺的小东西之后，它抱怨道：

UnsatisfiableError: The following specifications were found to be incompatible with each other:

Package python conflicts for:
python=3.8
Package pip conflicts for:
python=3.8 -> pip
matplotlib -> python[version='>=3.7,<3.8.0a0'] -> pip
Package certifi conflicts for:
python=3.8 -> pip -> setuptools -> certifi[version='>=2016.09|>=2016.9.26']
Package wheel conflicts for:
python=3.8 -> pip -> wheel
matplotlib …