小编Ahd*_*dee的帖子

如果我有一个空的数据帧:

columns = ['Date', 'Name', 'Action','ID']
df = pd.DataFrame(columns=columns) 

有没有办法将新行附加到这个新创建的数据框？目前我必须创建一个字典,填充它,然后在最后将字典附加到数据框.有更直接的方式吗？

嗨,我收到这个奇怪的错误,当我尝试运行一个名字的docker时,它给了我这个错误.

docker: Error response from daemon: service endpoint with name qc.T8 already exists.

但是,没有具有此名称的容器.

> docker ps -a
    CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES

> sudo docker info

Containers: 0
 Running: 0
 Paused: 0
 Stopped: 0
Images: 3
Server Version: 1.12.3
Storage Driver: aufs
 Root Dir: /ahdee/docker/aufs
 Backing Filesystem: extfs
 Dirs: 28
 Dirperm1 Supported: false
Logging Driver: json-file
Cgroup Driver: cgroupfs
Plugins:
 Volume: local
 Network: null bridge host overlay
Swarm: inactive
Runtimes: runc
Default Runtime: runc
Security Options: …

嗨:我有一个xts对象:

           AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted
2013-09-09    505.00    507.92   503.48     506.17    12116200        506.17
2013-09-10    506.20    507.45   489.50     494.64    26490200        494.64
2013-09-11    467.01    473.69   464.81     467.71    32031600        467.71
2013-09-12    468.50    475.40   466.01     472.69    14409400        472.69

我尝试计算滚动平均值并将其附加到新列

AA["AAPL.Rolling"] <- rollmean(AA[,"AAPL.Adjusted"],12)

虽然rollmean(AA[,"AAPL.Adjusted"],12)作品本身; 我尝试附加到新列时收到错误消息.**这也很难让新的滚动意味着每行都没有数据,因为前12个应该是"NA"任何人都可以帮忙吗？非常感谢你.

我有一个包含比较运算符列表的数组.如何随机选择一个使用？我尝试了以下但失败了.

from random import choice
logi = ["<",">","=="]
n=20
n2 = choice(range(1,100))
if n choice(logi) n2: print n2

我有以下数据框。

temp = structure(list(A = c(0, 0, 0, 3.72900887033786, 1.94860084749336, 
0), C = c(0, 0, 0, 3.44095219802964, 2.35049724708413, 0.0285691521967709
), A = c(0, 0, 0, 3.29572302453997, 0.933572638261024, 0), D = c(0, 
0, 0, 2.4905701304462, 1.54101915313356, 0), E = c(0, 0, 0, 4.23189316164533, 
1.7311832415722, 0), E = c(0, 0, 0, 4.37851162325373, 2.50080205305716, 
0), D = c(0, 0, 0, 3.68929916053589, 2.4905701304462, 0.189033824390017
), F = c(0, 2.27500704749987, 0, 3.68032435684402, 1.77820857639809, 
0), A = c(0, 0, 0, 3.5668151540109, 1.72683121703249, 0.0285691521967709
), G = …

我不确定这是否可行但是这里有.假设我有一个数组:

array1 = [0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1]

现在我想创建一个numpy 1D数组,由5个元素组成,这些元素是从array1中随机抽取的,条件是sum等于1.例如,类似于numpy数组[.2,.2,.2,.1,.1].

• 目前我使用随机模块和看起来像这样的选择函数: range1= np.array([choice(array1),choice(array1),choice(array1),choice(array1),choice(array1)]) 然后检查range1以查看它是否符合标准; 我想知道是否有更快的方式,类似的东西 randomArray = np.random.random().

• 如果我可以将这个数组存储在某个库中会更好,如果我尝试生成100个这样的数组,那就没有重复,但这不是必需的.

嗨，这类似于另一篇文章，但是我想在这里做的是重复X轴用于顶部和底部，而不仅仅是将其移动到顶部。我尝试使用，scale_x_discrete(sec.axis = dup_axis())但是没有用 。以下是我的工作示例

d<- data.frame (pid=c("d","b","c"), type=c("rna","rna","rna"), value = c(1,2,3) )
d2 <- data.frame (pid=c("d","b","c"), type=c("dna","dna","dna"), value = c(10,20,30) )
df <- rbind (d,d2)

ggplot(df, aes(y=pid, x=type  ) ) + 
  geom_tile(aes(fill = value),colour = "white") + 
  scale_fill_gradient(low = "white",high = "steelblue") +
  scale_x_discrete(position = "top") 
  # this failed: scale_x_discrete(sec.axis = dup_axis())

该图当前看起来像这样，但我希望x显示在顶部和底部。

我想绘制x轴在哪里的小提琴图，exon但是我想对这些图进行分组。如果它只是小提琴，这是可行的，但是当我由于某种原因添加抖动时，它没有响应正确aes，而是自行绘制？这是一个可复制的代码，其中包含错误的屏幕快照。谢谢！

set.seed(1)
df <- data.frame(
  exons = c(rep("e1", 200), rep("e2", 200)),
  values = rnorm(400, 200, 40),
  group = c(
    rep("g1", 75), rep("g2", 75), rep("g3", 50),
    rep("g1", 75), rep("g2", 75), rep("g3", 50)
  )
)

ggplot(df, aes(y = values, x = exons, fill = group)) +
  geom_violin() +
  geom_jitter(shape = 16, position = position_jitter(0.07))

因此，如果绘图有效，则应该在每个外显子的每个组内绘制点，但是这里显然不是。

假设我有一个这样的表：

    df <- structure(list(ticker = c("AAPL", "MSFT", "AMZN", "NVDA"), high = c("182.94", 
"349.67", "3,773.08", "346.47"), current = c(170.7, 308, 2885, 
231.4), Off_by = c(-7, -14, -31, -50)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

R 中可以生成这样的表吗？

基本上，它是一个颜色渐进条，用文本显示幅度。我不需要渐变效果，尽管那会很好。

谢谢。

您对新手问题表示歉意,但我想知道是否有人可以帮我解决两个问题.例子说我有这个,

[[1,2,3],[10,2,2]]

我有两个问题.

• 如何查找总列数:
• 如何查找总行数:

非常感谢你.一个