小编vae*_*r-k的帖子

我想将一个Series(s)添加到Pandas DataFrame(df)作为新列.该系列的值比数据帧中的行多,因此我concat沿轴1 使用该方法.

df = pd.concat((df, s), axis=1)

这是有效的,但表示系列的数据框的新列被赋予一个任意的数字列名称,我希望此列具有特定的名称.

当序列比数据帧的行长,并且在结果数据帧中具有指定的列名时,是否有办法将数组添加到数据框？

我有一个Angular 2应用程序包裹在Ionic 2.我正在使用<ion-tabs>,并在每个选项卡中是一个<ion-content>.此区域中的内容需要可滚动,但Ionic 2添加了一个我不想显示的滚动条.似乎在编译时,<ion-content>有一个<scroll-content>注入其中.我不想要这种行为.

我曾尝试过许多以前在Ionic 1中工作的解决方案,但它们在Ionic 2中不起作用:

• 设置scroll="false"在<ion-content>
• 设置scrollbar-y="false"在<ion-content>
• 设置overflow-scroll="false"在<ion-content>

• 在css中设置以下内容:

  .scroll-bar-indicator { display: none; }

等等...

设置以下内容实际上可以删除滚动条,但我宁愿不劫持浏览器行为,也会从<ion-content>标签内部的内容中删除滚动条,这是我不想要的.

::-webkit-scrollbar,
*::-webkit-scrollbar {
  display: none;
}

我正在使用Python 3.5,根据PEP 492应该可以访问async with语法,但是当我尝试使用它时,我得到了一个SyntaxError.我究竟做错了什么？

In [14]: sys.version
Out[14]: '3.5.2 (default, Oct 11 2016, 04:59:56) \n[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 8.0.0 (clang-800.0.38)]'

In [15]: async with aiohttp.ClientSession() as session:
  File "<ipython-input-15-9799c5ce74cf>", line 1
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
             ^
SyntaxError: invalid syntax

如何在Ionic 2中制作响应式网格？Ionic 1支持保留类,responsive-md或者responsive-sm使网格响应,但它们似乎不适用于Ionic 2.

在我的情况下,我有<ion-row>三个<ion-col>.当显示宽度低于阈值时,我希望列相互下降.用Ionic 2可以做到这一点吗？

我有一个带有多个独立模块的pyspark程序,每个模块都可以独立处理数据以满足我的各种需求.但它们也可以链接在一起以处理管道中的数据.这些模块中的每一个都构建了一个SparkSession并且可以自己完美地执行.

但是,当我尝试在同一个python进程中连续运行它们时,我遇到了问题.在管道中的第二个模块执行的那一刻,spark抱怨我尝试使用的SparkContext已经停止:

py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o149.parquet.
: java.lang.IllegalStateException: Cannot call methods on a stopped SparkContext.

这些模块中的每一个都在执行开始时构建SparkSession,并在其进程结束时停止sparkContext.我建立并停止会话/上下文,如下所示:

session = SparkSession.builder.appName("myApp").getOrCreate()
session.stop()

根据官方文档,getOrCreate"获取现有的SparkSession,或者,如果没有现有的SparkSession,则根据此构建器中设置的选项创建一个新的SparkSession." 但我不希望这种行为(此过程尝试获取现有会话).我找不到任何方法来禁用它,我无法弄清楚如何破坏会话 - 我只知道如何停止其关联的SparkContext.

如何在独立模块中构建新的SparkSession,并在同一个Python进程中按顺序执行它们,而以前的会话不会干扰新创建的？

以下是项目结构的示例:

main.py

import collect
import process

if __name__ == '__main__':
    data = collect.execute()
    process.execute(data)

collect.py

import datagetter

def execute(data=None):
    session = SparkSession.builder.appName("myApp").getOrCreate()

    data = data if data else datagetter.get()
    rdd = session.sparkContext.parallelize(data)
    [... do some work here ...]
    result = rdd.collect()
    session.stop()
    return result

process.py

import datagetter

def …

我正在为康威的生命游戏学习 Rust WASM 教程。

调用文件中最简单的函数之一Universe.render（它用于渲染表示游戏状态的字符串）。当我运行时它会导致错误wasm-pack build：

Fatal: error in validating input
Error: failed to execute `wasm-opt`: exited with exit code: 1
  full command: "/home/vaer/.cache/.wasm-pack/wasm-opt-4d7a65327e9363b7/wasm-opt" "/home/vaer/src/learn-rust/wasm-game-of-life/pkg/wasm_game_of_life_bg.wasm" "-o" "/home/vaer/src/learn-rust/wasm-game-of-life/pkg/wasm_game_of_life_bg.wasm-opt.wasm" "-O"
To disable `wasm-opt`, add `wasm-opt = false` to your package metadata in your `Cargo.toml`.

如果我删除该函数，则代码构建时不会出错。如果我用以下函数替换它，构建将失败并出现相同的错误：

pub fn wtf() -> String {
    String::from("wtf")
}

似乎任何返回 a 的函数都会String导致此错误。为什么？

以下是我的全部代码：

mod utils;

use wasm_bindgen::prelude::*;

// When the `wee_alloc` feature is enabled, use `wee_alloc` as the global
// …

使用 SQLAlchemy，我执行如下查询：

import models as m
import sqlalchemy as sa

s = session_maker()
q = s.query(m.ShareCount, m.Article)
.join(m.Article)
.filter(sa.and_(start < m.ShareCount.tstamp, m.ShareCount.tstamp < end))

是在执行filter之前还是之后应用？join

我有一个由 2,818,615 行 388 长度pyspark.ml.linalg.SparseVector和一个类标签组成的数据框。我想使用 pyspark mlRandomForestClassifier使用此数据集。每次我尝试训练模型时，spark 都会运行大约 30 分钟，然后会因为sparkContext关闭而失败。如果我将数据集的大小限制为仅 25K 行，则模型可以成功训练，但我需要使用更大的数据集。

这里可能有哪些故障排除步骤？

print(df.rdd.getNumPartitions())   
8

df.show()
+--------------------+-----+
|            features|label|
+--------------------+-----+
|(388,[1,355,361,3...|    0|
|(388,[1,355,361,3...|    1|
|(388,[1,355,361,3...|    0|
|(388,[1,355,361,3...|    0|
|(388,[1,355,361,3...|    0|
|(388,[1,355,361,3...|    1|
|(388,[1,355,361,3...|    1|
|(388,[1,355,361,3...|    1|
|(388,[1,355,361,3...|    0|
|(388,[1,355,361,3...|    1|
|(388,[1,355,361,3...|    0|
|(388,[1,355,361,3...|    1|
|(388,[1,355,361,3...|    0|
|(388,[1,355,361,3...|    0|
|(388,[1,355,361,3...|    0|
|(388,[1,355,361,3...|    1|
|(388,[1,355,361,3...|    2|
|(388,[1,355,361,3...|    2|
|(388,[1,355,361,3...|    1|
|(388,[1,355,361,3...|    0|
+--------------------+-----+
only showing top 20 rows

我的硬件：

• Workers：4 个 vCPU、30.5 GiB 内存、4 个实例
• 主控：8 …

该外生文档介绍了可供选择references/2，但不记录哪些这些选项是做。可用的选项有：

• :nothing
• :delete_all
• :nilify_all
• :restrict

他们在做什么？

我在 Phoenix LiveView 中有一个表单，其中包含file_input. 我想用它来允许用户上传图像。我无法理解表单发送到我的后端的内容，以及我可以用它做什么。我期望图像文件的 %Plug.Upload{} 表示，如文档中所述，但我只是得到"[object File]".

请注意，我没有使用变更集支持表单，因为我没有使用 Ecto：

<%= f = form_for :post, "#", phx_submit: :create_post, phx_change: :image_attach, multipart: true %>
  <%= hidden_input f, :user_id, value: @current_user.account_id %>
  <%= textarea f, :message, class: "social-post-box", placeholder: "Something on your mind?" %>
  <div class="post-submit-container">
    <%= submit "Post", class: "post-submit" %>
    <label for="post_image" class="post-submit-image"></label
    <%= file_input f, :image %      
  </div>
</form>

我在 LiveView 模块中有一个处理程序来处理提交的表单，当我检查图像上传时，我看到 "[object File]"

def handle_event("create_post", %{"post" => post_params}, socket) do
  IO.inspect post_params["image"] …