小编YaO*_*OzI的帖子

--userpip 有一个选项可以为每个用户安装一个Python包:

pip install --user [python-package-name]

我使用此选项在我没有root访问权限的服务器上安装软件包.我现在需要的是卸载当前用户的已安装软件包.我试图执行这个命令:

pip uninstall --user [python-package-name]

但我得到了:

no such option: --user

pip install --user除了手动查找和删除软件包之外,如何卸载我安装的软件包？

我发现了这篇文章

pip无法从每个用户的site-packages目录中卸载

其中描述了不支持从用户目录卸载软件包.根据文章,如果它是正确实施然后与

pip uninstall [package-name]

安装的软件包也将在用户目录中搜索.但问题仍然存在.如果在系统范围内和每个用户安装相同的软件包怎么办？如果有人需要定位特定的用户目录怎么办？

来自pip install --help:

 --user      Install to the Python user install directory for your platform. Typically ~/.local/, or %APPDATA%\Python on
             Windows. (See the Python documentation for site.USER_BASE for full details.)

site.USER_BASE的文档是一个令人讨厌的虫洞,有趣的*NIX主题,我不明白.

--user简明英语的目的是什么？为什么要将包裹装入~/.local/物质？为什么不在我的$ PATH中放置一个可执行文件？

在搜索Python项目时,我发现了几行注释# noqa.

import sys
sys.path.append(r'C:\dev')
import some_module   # noqa

noqaPython的意思是什么？它只针对Python吗？

我是jupyter笔记本的新手,jupyter笔记本和jupyter实验室之间的关键区别是什么,建议我选择最好的笔记本,这应该在将来使用.

即:

import pandas

d = {'col1': 2, 'col2': 2.5}
df = pandas.DataFrame(data=d, index=[0])

print(df['col2'])
print(df.col2)

输出是一样的.

这个答案是否适用于这种情况？

Python中的方括号和点符号有什么区别？

我在 jupyter 实验室使用 plotly，但我得到一个空白的输出。我在这里描述了完全相同的问题：plotly.offline.iplot 给出了一个大的空白字段作为其输出 - 为什么？

我尝试了他们在答案中的建议，但没有奏效。

这是我正在使用的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline

from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
init_notebook_mode(connected=True)
cf.go_offline()

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4), columns='A B C D'.split())
df2 = pd.DataFrame({'category':['A','B','C'], 'values':[32,43,50]})

df.iplot(kind='scatter', x='A',y='B', mode='markers', size=10)

建议之一是将笔记本更改为“受信任”。你知道我如何在 jupyter 实验室中做到这一点吗？

从文档中可以看出,双引号用于文字,而单引号则在有代码文本被解释时使用.

这将导致我为f()下面的方法编写docstring :

class A(B):

    def f(arg1, arg2):
        return B(arg1 + arg2 + self.index)

如:

Takes two arguments, ``arg1` and ``arg2``, which are assumed to be objects
of type (or duck-type) `NiceClass`, and returns a new object of class `B`
with `B.something` assigned some hash of ``arg1`` and ``arg2``.

这是正确的吗？

在许多代码示例中,Sphinx和其他方面,我看到相当于B并NiceClass用双引号括起来("``B``"和"``NiceClass``").

我有一个包含3个MultiIndex级别的pandas数据帧.我试图根据对应于两个级别的值列表拉出此数据帧的行.

我有这样的事情:

ix = pd.MultiIndex.from_product([[1, 2, 3], ['foo', 'bar'], ['baz', 'can']], names=['a', 'b', 'c'])
data = np.arange(len(ix))
df = pd.DataFrame(data, index=ix, columns=['hi'])
print(df)

           hi
a b   c      
1 foo baz   0
      can   1
  bar baz   2
      can   3
2 foo baz   4
      can   5
  bar baz   6
      can   7
3 foo baz   8
      can   9
  bar baz  10
      can  11

现在我想要获取索引级别'b'和'c'在此索引中的所有行:

ix_use = pd.MultiIndex.from_tuples([('foo', 'can'), ('bar', 'baz')], names=['b', 'c'])

即值hi具有('foo', 'can')或('bar', 'baz')在水平b和 …

我试图检查python列中是否包含某个值.我正在使用df.date.isin(['07311954']),我不怀疑它是一个很好的工具.问题是我有超过350K的行,输出不会显示所有这些,所以我可以看到该值是否实际包含.简而言之,我只想知道(Y/N)列中是否包含特定值.我的代码如下:

import numpy as np
import pandas as pd
import glob


df = (pd.read_csv('/home/jayaramdas/anaconda3/Thesis/FEC_data/itpas2_data/itpas214.txt',\
    sep='|', header=None, low_memory=False, names=['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', \
    '8', '9', '10', '11', '12', '13', 'date', '15', '16', '17', '18', '19', '20', \
    '21', '22']))

df.date.isin(['07311954'])

我正在尝试在Jupyter笔记本中创建一个Sankey图表,我的代码基于此处显示的第一个示例.

我最终得到了这个,我可以运行而不会出现任何错误:

import numpy as npy
import pandas as pd
import plotly as ply

ply.offline.init_notebook_mode(connected=True)

df = pd.read_csv('C:\\Users\\a245401\\Desktop\\Test.csv',sep=';')

print(df.head())
print(ply.__version__)

data_trace = dict(
    type='sankey',
    domain = dict(
      x =  [0,1],
      y =  [0,1]
    ),
    orientation = "h",
    valueformat = ".0f",
    node = dict(
      pad = 10,
      thickness = 30,
      line = dict(
        color = "black",
        width = 0.5
      ),
      label =  df['Node, Label'].dropna(axis=0, how='any'),
      color = df['Color']
    ),
    link = dict(
      source = df['Source'].dropna(axis=0, how='any'),
      target = df['Target'].dropna(axis=0, …