小编Geo*_*ler的帖子

我有一个表格,其中包含一些国家及其来自世界银行API的KPI.这看起来像.如您所见,没有纳米值存在.

但是,我需要调整此表以将int引入正确的形状以进行分析.A pd.pivot_table(countryKPI, index=['germanCName'], columns=['indicator.id']) 对于某些人来说,TUERKEI这样做很好:

但对于大多数国家而言,引入了奇怪的纳米值.我怎么能阻止这个？

我想使用 python / 计算一个点和一个国家边界之间的距离shapely。它应该可以正常工作 point.distance(poly) 例如在这里演示Find Coordinate of Closest Point on Polygon Shapely但是使用geopandas我面临的问题是： 'GeoSeries' object has no attribute '_geom'

我对数据的处理有什么问题？我的边界数据集来自http://www.gadm.org/

如何更改xgboost的绘图重要性函数的数字大小？

尝试传递figsize =(10,20)失败,但未知属性除外.

如何查看dtypes熊猫数据框中的哪些不相等？

即找出为什么df1.dtypes.equals(df2.dtypes)返回False

当库(例如Boost)使用模板(泛型)时,是否可以使用Rust的C++库？

如何腌制包含lambda的python对象？

Can't pickle local object 'BaseDiscretizer.__init__.<locals>.<lambda>'

是错误试图泡菜时，我得到https://github.com/marcotcr/lime/blob/97a1e2d7c1adf7b0c4f0d3b3e9b15f6197b75c5d/lime/discretize.py酸洗时https://github.com/marcotcr/lime/blob/2703bcdcddd135947fe74e99cc270aa4fac3263a/lime /lime_tabular.py#L88 LimeTabularExplainer

我有一个像这样的字符串：

2018-03-21T08:15:00+01:00

并想知道在 Spark 中解析时如何保留时区/从 UTC 偏移。

Seq("2018-03-21T08:15:00+01:00").toDF.select('value, to_timestamp('value, "yyy-MM-ddTHH:mm:ss")).show(false)

不幸的是只产生null. 即使我省略了移位的格式字符串也只返回null.

我有一个熊猫数据框，如：

df = pd.DataFrame({'Last_Name': ['Smith', None, 'Brown'], 
                   'First_Name': ['John', None, 'Bill'],
                   'Age': [35, 45, None]})

并且可以使用以下方法手动过滤它：

df[df.Last_Name.isnull() & df.First_Name.isnull()]

但这很烦人，因为我需要为每个列/条件编写大量重复代码。如果有大量列，则不可维护。是否可以编写一个为我生成此 python 代码的函数？

一些背景：我的熊猫数据框基于初始的基于 SQL 的多维聚合（分组集）https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-spark-sql/spark-sql-multi-Dimension-aggregation.html所以总是一些不同的列是NULL。现在，我想有效地选择这些不同的组并在 Pandas 中分别分析它们。

如何在 SparkswithColumn语句中使用poseexplode？

Seq(Array(1,2,3)).toDF.select(col("*"), posexplode(col("value")) as Seq("position", "value")).show

工作得很好，然而：

Seq(Array(1,2,3)).toDF.withColumn("foo", posexplode(col("value"))).show

失败并显示：

org.apache.spark.sql.AnalysisException: The number of aliases supplied in the AS clause does not match the number of columns output by the UDTF expected 2 aliases but got foo ;

我有一个熊猫数据框：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'foo':[1,2, 3, 4],
                   'bar':[[1,2,0.04], [1,2,0.04], [1,2,0.06], np.nan]})
display(df)

def stars(x, sign_level):
    if x is np.nan:
        return ''
    else:
        p_value = x[2]
        if p_value < sign_level:
            return '*'
        else:
            return ''

df['marker'] = df.bar.apply(stars, sign_level=0.05)
df

如果结果被认为是重要的，而不是添加带有星号的列，是否可以将单元格（如在 Excel 工作表中）格式化为粗体？

在一行中以粗体显示 DataFrame() 值似乎只能格式化整行 - 我只想重新格式化特定单元格

有条件地格式化 Python pandas 单元格

看起来很相似，尽管它们只更改背景，而不是粗体格式。

编辑

下面的代码已经可以更改背景颜色 - 我只是不知道如何将格式设置为粗体。

def highlight_significant(x, sign_level):
    if x is np.nan:
        return ''
    else:
        if isinstance(x, list):
            p_value …