有没有办法在matplotlib图中更改图例的字体颜色？
特别是在情节背景较暗的情况下,图例中的默认黑色文字很难或无法读取.
pandas 有没有办法通过使用条件语句合并两个不同长度的数据帧？例如：
pd.merge(df1, df2, on=<condition>)
例如，假设有两个数据框 df1 和 df2 分别包含 10,000 个和 15,000 个对象。我想使用两个目录之间的 x 和 y 位置来匹配常见对象。应在 df1 和 df2 之间匹配对象，以使匹配的对象彼此落在 1m 半径范围内。
除了 x 和 y 之外，两个数据帧之间没有任何共同点。
到目前为止我能想到的最好的方法是使用 for 循环。我确信有更快更好的方法来做到这一点？
delta = 1.0
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
for index, values in result.T.iteritems():
if len(result[((result.x.iloc[:,1]-delta)<values.x.iloc[0]) & ((result.x.iloc[:,1]+delta)>values.x.iloc[0]) &
((result.y.iloc[:,1]-delta)<values.y.iloc[0]) & ((result.y.iloc[:,1]+delta)>values.y.iloc[0])])>0 :
print values.id
使用它们旁边最接近的未屏蔽值的平均值替换数组中屏蔽值的最有效的numpy方法是什么？
例如:
a = np.array([2,6,4,8])
b = np.ma.masked_where(a>5,a)
print b
masked_array(data = [2 -- 4 --],
mask = [False True False True],
fill_value = 999999)
我希望b中的掩码值替换为它们旁边的值的平均值.边界可以重复最接近的未屏蔽值.所以在这个例子中,b将如下:
b = [2,3,4,4]
这个问题的主要原因是看看这是否可以在不使用迭代器的情况下有效地完成.
大熊猫中是否有一种方法可以计算一列中有多少对或错条件。
例如：如果一个数据框有5列，而我想选择至少3列的行，且这些列的值> 3，那么可以不使用迭代器来做到这一点吗？因此，在下面的示例中，我将选择行b和c。
In [12]: df2
Out[12]:
A B C D E
a 1 2 2 8 6
b 3 6 5 8 8
c 6 2 5 5 2