小编jxn*_*jxn的帖子

我有一个数据框，我试图计算每个值的出现次数。我将其绘制为水平条，但无法对其进行排序。

df = pd.DataFrame(['A','A','A','B','B','C'],columns = ['letters'])

df.value_counts()

A 3
B 2
C 1

我怎样才能以降序方式对其进行排序？

我怎么在vi中这样做？

awk -F"," awk '{print substr($1,1,10)}'

我只想保留我的日期列的前10个字符(例如2014-01-01)并且不包括时间戳.

我试图在awk中做到这一点,但我得到了这个错误:

sed: RE error: illegal byte sequence

我相信这是一个bash_profile设置错误.

这就是我在bash_profile中的含义:

#export LANG=en_US.UTF-8
#export LOCALE=UTF-8

export LC_CTYPE=C
export LANG=C

我试图找到每个user_id的平均每月费用,但我只能获得每位用户的平均费用或每位用户的每月费用.

因为我按用户和月分组,除非我将groupby输出转换为其他内容,否则无法获得第二个groupby(月)的平均值.

这是我的df:

     df = { 'id' : pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,2]),
            'cost' : pd.Series([10,20,30,40,50,60,70,80]),
            'mth': pd.Series([3,3,4,5,3,4,4,5])}

   cost  id  mth
0    10   1    3
1    20   1    3
2    30   1    4
3    40   1    5
4    50   2    3
5    60   2    4
6    70   2    4
7    80   2    5

我可以得到每月的总和,但我想要每个user_id的平均月份.

df.groupby(['id','mth'])['cost'].sum()

id  mth
1   3       30
    4       30
    5       40
2   3       50
    4      130
    5       80

我想要这样的东西:

id average_monthly
1 (30+30+40)/3
2 (50+130+80)/3

下面是使用pandas pivot_table函数后以.csv格式输出的数据透视表的片段:

Sub-Product     11/1/12 11/2/12 11/3/12 11/4/12 11/5/12 11/6/12
GP  Acquisitions    164    168     54      72     203    167
GP  Applications    190    207     65      91     227    200
GPF Acquisitions    1124   1142    992    1053    1467   1198
GPF Applications    1391   1430   1269    1357    1855   1510

我现在唯一需要做的就是在将每个子产品输出到.csv文件之前,在pandas中使用groupby来按周汇总值.

下面是我想要的输出,但它是在Excel中完成的.第一列可能不完全相同,但我很好.我需要做的主要事情是按周分组,这样我就能得到按周计算的数据总和.(查看顶行的日期如何按每7天分组一次).希望能够使用python/pandas来做到这一点.可能吗？

Row Labels   11/4/12 - 11/10/12       11/11/12 - 11/17/12
GP      
Acquisitions       926                        728
Applications       1092                       889
GPF     
Acquisitions       8206                       6425
Applications       10527                      8894

我希望在loc函数中有2个条件但是&&或者and运算符似乎不起作用:

DF:

business_id  ratings  review_text
xyz          2        'very bad'
xyz          1        'passable'
xyz          3        'okay'
abc          2        'so so'

mycode的:我试图收集所有review_text它的收视率< 3,并有id = xyz到一个列表

 id = 'xyz'
mylist = df.loc[df['ratings'] < 3 and df[business_id] ==id,'review_text'].values.tolist()

我应该得到:

['very bad','passable']

这段代码不起作用,我得到错误:

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我如何and在这里正确使用操作员？

我想更快地运行gensim WMD相似性.通常,这是文档中的内容:示例语料库:

    my_corpus = ["Human machine interface for lab abc computer applications",
>>>              "A survey of user opinion of computer system response time",
>>>              "The EPS user interface management system",
>>>              "System and human system engineering testing of EPS",
>>>              "Relation of user perceived response time to error measurement",
>>>              "The generation of random binary unordered trees",
>>>              "The intersection graph of paths in trees",
>>>              "Graph minors IV Widths of trees and well quasi ordering",
>>>              "Graph minors A …

我正在使用 python 的请求库从 API 执行“GET”。这是我的代码的一部分：

payload = { 'topicIds':'128487',
            'topicIds':'128485', 
        'topicIds': '242793',
            'timePeriod':'10d', }

r= requests.get(url, params=payload, headers=headers)

根据 API 文档，我们可以为一个请求分配多个 topicId，如下所示： <url>topicId=123&topicId=246

当我尝试将 topicIds 值设置为这样的列表时：

payload = { 'topicIds':['128487' , '242793'],

我收到一个错误： {u'error': u'topicIds: has 2 terms, should be between 0 and 1'}

但是，当我运行代码时，我只从最后一个 topicIds => 'topicIds': '242793' 获取数据我是否错误地编写了有效负载字典？

谢谢，

我正在尝试绘制频率分布（单词的出现次数及其频率）

这是我的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

y = [1,2,3,4,5]
x = ['apple', 'orange', 'pear', 'mango', 'peach']

plt.bar(x,y)
plt.show

但是，我收到此错误：

TypeError: cannot concatenate 'str' and 'float' objects

我要在写入CSV文件时追加到新行。当前的CSV文件如下所示：

a,b,c
1,1,1

我要附加到CSV文件的代码：

with open('mycsvfile.csv','a') as f:
    writer=csv.writer(f)
    writer.writerow(['0','0','0'])

新的mycsvfile：

a,b,c
1,1,1,0,0,0

我想要的是：

a,b,c
1,1,1
0,0,0

当docker启动时,我有2个相互依赖的文件.1是一个烧瓶文件,一个是具有一些功能的文件.当docker启动时,只会执行函数文件,但它会从flask文件中导入flask变量.例:

Flaskfile

import flask
from flask import Flask, request
import json

_flask = Flask(__name__)

@_flask.route('/', methods = ['POST'])
def flask_main():
    s = str(request.form['abc'])
    ind = global_fn_main(param1,param2,param3)
    return ind

def run(fn_main):
    global global_fn_main
    global_fn_main = fn_main
    _flask.run(debug = False, port = 8080, host = '0.0.0.0', threaded = True)

主文件

import flaskfile
#a few functions then
if__name__ == '__main__':
    flaskfile.run(main_fn)

脚本运行良好,无需枪支.

Dockerfile

  FROM python-flask
  ADD *.py *.pyc /code/
  ADD requirements.txt /code/
  WORKDIR /code
  EXPOSE 8080
  CMD ["python","main_file.py"]

在命令行中:我通常会这样做:docker run -it -p …