小编pro*_*der的帖子

我有以下pandas数据帧:

dfalph.head()

token    year    uses  books
  386   xanthos  1830    3     3
  387   xanthos  1840    1     1
  388   xanthos  1840    2     2
  389   xanthos  1868    2     2
  390   xanthos  1875    1     1

我使用重复令牌聚合行,并且如下所示:

dfalph = dfalph[['token','year','uses','books']].groupby(['token', 'year']).agg([np.sum])
dfalph.columns = dfalph.columns.droplevel(1)
dfalph.head()

               uses  books
token    year       
xanthos  1830    3     3
         1840    3     3
         1867    2     2
         1868    2     2
         1875    1     1

我没有在索引中使用'token'和'year'字段,而是希望将它们返回到列并具有整数索引.

在IPython笔记本中,以下代码显示单元格下方的SVG:

from IPython.display import SVG
SVG(url='http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/a/a4/Flag_of_the_United_States.svg')

以下内容不显示:

from IPython.display import SVG
def show_svg():
    SVG(url='http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/a/a4/Flag_of_the_United_States.svg')

有没有办法在函数(或类)中显示SVG？

我想知道是否有一种方法可以在垂直渐变下填充pyplot曲线,就像在这个快速模型中一样:

我在StackOverflow上发现了这个黑客,我不介意多边形,如果我能弄清楚如何使颜色贴图垂直:如何在Python matplotlib中的曲线下填充彩虹色

我知道如何使用apply或np.where基于另一列的值创建新列,但是有选择地更改现有列的值的方法正在逃避我; 我怀疑df.ix是参与？我接近了吗？

例如,这是一个简单的数据帧(我的数据行有数万行).如果名称以字母'e'结尾,我想更改'flag'列中的值(假设为'Blue'):

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'name':['Mick', 'John', 'Christine', 'Stevie', 'Lindsey'], \
        'flag':['Purple', 'Red', nan, nan, nan]})[['name', 'flag']]
>>> print df

        name    flag
0       Mick  Purple
1       John     Red
2  Christine     NaN
3     Stevie     NaN
4    Lindsey     NaN
[5 rows x 2 columns]

我可以根据我的标准制作一个布尔系列:

>boolean_result = df.name.str.contains('e$')
>print boolean_result
0    False
1    False
2     True
3     True
4    False
Name: name, dtype: bool

我只需要关键步骤来获得以下结果:

>>> print result_wanted
        name    flag …

我的示例的 JSBin 和代码

我有一个包含不同轴上两个变量的折线图：

.csv 文件在蓝色系列的开头和结尾处缺少值（“关闭”）：

date,open,close
1-May-89,161,
1-May-90,170,
1-May-91,137,
1-May-92,144,91.9
1-May-93,91,91.8

(...)

1-May-11,12,75.7
1-May-12,7,68.2
1-May-13,15,

末尾的缺失值已得到正确处理（该行被截断），但前三个值被视为零值。我怎样才能让蓝色的“关闭”系列从 1992 年开始？

我想使用第三列来加权熊猫交叉表中的结果。

例如，以下内容：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'bar'],
                   'B': [1, 1, 0, 0, 0],
                   'weight': [2, 3, 4, 5, 6]})
print(pd.crosstab(df.A, df.B))

结果是：

B    0  1
A        
bar  2  1
foo  1  1

我想要的结果是：

B     0  1
A        
bar  11  3
foo   4  2

这是我的代码,它可以正常工作:

df = pd.DataFrame({
    'foo' : [1, 2, 7, 2],
    'bar' : [3, 1, 3, 2],
    'spam' : [5, 2, 1, 0]
    })

x = range(len(df.foo))

fig, ax = plt.subplots()
ax.stackplot(x, df.foo, df.bar, df.spam)
# plt.savefig('stackedarea.png')
plt.show()

我的问题是,我如何传递一个列表,所以我不必明确键入每一列(Df.foo,df.bar ...)？

我仍然是lambda函数和列表推导的初学者,我怀疑其中一个是必需的.

(1)我的第一个想法,是传递一个列名列表

columnlist = ['foo', 'bar']
# snip
ax.stackplot(x, #something_goes_here) #I tried df[columnlist[, no joy

(2)我的第二个想法,传递一列列:

columnlist = ['foo', 'bar']
#here is where I don't know how to transform column list so it becomes
# passedlist, where passedlist = [df.foo, df.bar] …

我经历过的to_json和json.dumps文档,并试图各种指标和类型的字典的,而且我迷路......我可以创建类似字典的名称-值对,但不是嵌套的JSON我需要的那种类型.

我开始使用这种格式的pandas数据帧:

  level_1 level_2 level_3  numeric
0   alpha     one       a        1
1   alpha     one       b        2
2   alpha     two       a        3
3   alpha     two       b        4
4    beta     one       a        5
5    beta     one       b        6
6    beta     two       a        7
7    beta     two       b        8

我需要一个具有以下格式的JSON文件:

{"alpha": {"one": {"a": 1, "b": 1}, "two": {"a": 3, "b": 4 etc...

道歉,我只能想象StackOverflow上到处都是人,但仍然没有完全掌握装饰者.

我试图装饰一系列与os相关的函数,这样如果有任何异常,例如FileNotFoundError或PermissionError,用户可以解决问题,并再试一次.

所以我已经创建了这个玩具函数和装饰器,我不明白我在哪里没有正确地跟踪我一直在阅读的示例装饰器,而且我无法通过它推理我的方式:

from functools import wraps

def continual_retry(func):
    def retry_decorated(*args, **kwargs):
        @wraps(func)
        def func_wrapper(*args, **kwargs):
            while not stop:
                try:
                    func(*args)
                    stop = True
                except Exception as e:
                    print(f'Could not perform function {func.__name__}')
                    print(f' with args {repr(args)}')
                    print(f' due to error {e.class__}')    
                    redo = input('Retry (y/n)? ')      
                    if redo.lower() != 'y':
                        print('Exiting program due to error and user input')
                        sys.exit(0)
        return func_wrapper
    return retry_decorated

@continual_retry
def divide(a, b):
    return a/b

当我运行该函数时divide,结果如下:

>>> divide(1, 2)
<function __main__.divide(a, b)>

我期待的结果 …