小编Boo*_*d16的帖子

所以我做了我的研究,但我仍然无法弄清楚为什么我得到这个错误:

TypeError: int is not callable

继承我的代码:

count = []
for row in Matrix:
     count.append(row[0][0].Value)

results = map(int, count)    

print max(results)

count列表包含一个字符串整数列表,我将这些转换为纯整数然后我想找到最大数字,但我得到了错误.

我在这里看不到什么？

顺便说一句,print min(count)工作正常....

我想从 github 存储库中提取所有最新更改。只有一个分支，只有一个人（开发人员）添加和修改代码。一旦添加了新功能，我就简单地将所有内容都拉进来。

通常，我所做的就是：

git pull

但是这次我收到一条错误消息，内容如下：

自动合并失败；修复冲突，然后提交结果。

我只是想从 repo 中提取最新的更改。我不知道为什么只有一个人负责这个 repo 时会发生冲突。

注意：我不想向 repo 提交任何内容。

我试图将给定路径中的所有pptx文件转换为pdf文件.

我的代码:

Sub pptxtopdf()

    Dim ppt As Object
    Dim objFSO As Object
    Dim objFolder As Object
    Dim objFile As Object


    Dim i As Integer
    On Error Resume Next

    Set ppt = GetObject(, "PowerPoint.Application")
    If ppt Is Nothing Then
    Set ppt = CreateObject("PowerPoint.Application")
    End If
    On Error GoTo 0


    'Create an instance of the FileSystemObject
    Set objFSO = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")
    'Get the folder object
    Set objFolder = objFSO.GetFolder("P:\Operations\Data & Deliverables\Projects\Amica\presentation_workspace\1_ spring 2015\Presentations\Volvo")
    i = 1
    'loops through each file in the directory …

如果列中的所有值都是"0%",我想从pandas数据帧中删除给定列.

我的df:

data = {'UK': ['11%', '16%', '7%', '52%', '2%', '5%', '3%', '3%'],
        'US': ['0%', '0%', '0%', '0%', '0%', '0%', '0%', '0%'],
        'DE': ['11%', '16%', '7%', '52%', '2%', '5%', '3%', '3%'],
        'FR': ['11%', '16%', '7%', '52%', '2%', '5%', '3%', '3%']
        }
dummy_df = pd.DataFrame(data, 
                        index=    ['cat1','cat2','cat3','cat4','cat5','cat6','cat7','cat8'], 
                        columns=['UK', 'US', 'DE', 'FR'])

我的代码到目前为止:

dummy_df.drop(dummy_df == '0%',inplace=True)

我收到一个值错误:

ValueError: labels ['UK' 'US' 'DE' 'FR'] not contained in axis

我有一个带有付费爱好计划的 Heroku 应用程序。尽管遵循了说明，我仍在努力确保网站的连接安全......

我像这样启用了 ACM：

heroku certs:auto\n

然后检查状态，如下所示：

heroku certs:auto\n\nDomain               Status\n\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80  \xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\nwww.sitename.com      OK\n

我检查了 DNS，如下所示：

heroku domains\n\n=== sitename Heroku Domain\nappname.herokuapp.com\n\n=== sitename Custom Domains\nDomain Name          DNS Record Type  DNS Target\n\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80  \xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80  \xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\nwww.sitename.com  CNAME            www.sitename.com.herokudns.com\n

一切看起来都不错，但我仍然没有绿色的安全连接。

我究竟做错了什么？

更新：由于使用了不正确的 DNS，该网站未显示为安全的。

我有数百个 Excel 文件和数百个表格。

我想使用 python 自动检测这些表并将它们转换为 pandas 数据帧。

关于这些表的一些关键事实：

• 这些表没有命名。
• 这些桌子的位置也是未知的
• 一张表可以有多个表（通常由几个空行分隔）
• 可能有注释
• 表格总是有一组带有值、行和列标签的单元格
• 列标签可能位于 1 行或 2 行（想想 pandas df 中的嵌套标题）

这是表格外观的示例。

这是我提出的解决方案（我希望您对此提出意见）：

1. 从 Excel 中给定工作表的右下角开始（因此从下到上工作）
2. 搜索其中包含值的单元格簇。假设您找到 4 个单元格（上面 2 个，下面 2 个），其中有数字。这表明您已降落在桌子上
3. 然后你会算出这个表的尺寸，所以左上角和右下角，这将是 df 的值
4. 然后您将计算出列/标题中有多少级别并提取标签
5. 然后你会计算出行/索引中有多少层并提取标签
6. 然后移至下一张表并重复

使用什么库？

• xlrd：非常快，但不读取 .xlsx 文件的单元格格式。它确实提供 .xls 文件的单元格格式信息，但不提供 .xlsx 的单元格格式信息。我们专注于 .xlsx。
• openpyxl：非常慢，使用大量内存，因为它将所有内容加载到内存中。它确实提供单元格格式信息。

在我的研究过程中，我遇到了这两个问题，它们相似，但提出的解决方案是基于 VBA 的，而我需要一个纯粹的 python 解决方案。

1. 如何自动检测Excel中的表格
2. 使用机器学习解析Excel文件并提取表数据而不涉及命名表？如果是这样，我该如何开始？

我有一个如下所示的 DataFrame：

      one | two 
a   |  2  |  5
b   |  3  |  6
NaN |  0  |  0

如何用字符串替换索引中的 NaN，比如“无标签”？

我试过：

df = df.replace(np.NaN, "No label") 

和

df.index = df.index.replace(np.NaN, "No label") 

但是得到了

TypeError: expected string or buffer

我正在将 df 写入文本文件，如下所示：

file = open("pptx_comparision_log.txt", "w")
df= df.to_string()
file.write(comp_df)

这工作正常，但我如何缩进我的 df 以便它位于右侧 5 个空格。

所以从这个：

                    dim_pptx  qp_pptx
Absolute Radio        0.0739   0.0753
BBC Asian Network     0.0013   0.0013
BBC Radio 1           0.1441   0.1455
BBC Radio 1Xtra       0.0057   0.0058
BBC Radio 2           0.2336   0.2339

到：

                         dim_pptx  qp_pptx
     Absolute Radio        0.0739   0.0753
     BBC Asian Network     0.0013   0.0013
     BBC Radio 1           0.1441   0.1455
     BBC Radio 1Xtra       0.0057   0.0058
     BBC Radio 2           0.2336   0.2339

这可能吗？

谢谢。

我见过几个类似的线程,但他们并没有真正帮助我,因此新帖子.

我想从元组列表中创建下面的df:

Values         Total  extra
label                      
Pictionary  0.000000     12
Chess       4.609929     12
Cluedo      8.421986     12

以下是实现这一目标的所有组件:

columns = ['Total, 'extra']

tups = [(u'Pictionary', 0.0, 12)
        (u'Chess', 4.6099290780141837, 12)
        (u'Cluedo', 8.4219858156028362, 12)]

我失败的尝试:

pd.DataFrame(tups, columns=columns)

错误信息:

AssertionError: 2 columns passed, passed data had 3 columns

我是scss和css的新手所以请耐心等待.我做了一些研究,但发现了相互矛盾的信息.

我有2名自由职业者从事我的项目.两位自由职业者都改变了:

style.css
style.css.map
style.scss

每次我合并他们的工作我打破前端.如何在不破坏一切的情况下合并他们的工作？

我在网上看到这些文件不应该包含在GIT中吗？我还读到我应该使用GULP或LESS？显然,我应该在提交之前编译合并的代码？与研究严重混淆.

我该如何处理这些文件？