小编jez*_*ael的帖子

我在eclipse Ctrl+ Shift+ G和Ctrl+ Alt+中使用这两个命令时都感到困惑,H两者都返回相同的结果.

场景:

想要找到调用方法" findUsage "的位置.

样本类

调用层次结构输出(Ctrl+ Alt+ H).

查找引用(Ctrl+ Shift+ G)输出

两者都显示相同的结果.谁能知道这两个命令有什么区别？

我试过dtype用read_csvas 传递参数dtype={n: pandas.Categorical}但是这不能正常工作(结果是一个Object).手册不清楚.

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？

有谁知道如何在Eclipse CDT中编辑用于Doxygen评论的样式？

换句话说,键入/**并enter在函数之前按下一行就会产生类似于:

/**
 * 
 * @param one
 * @param two
 * @return
 */
Foo(int one, int two);

我希望它能给我一些类似的东西:

/**********************************************************************/
///
/// \param one
/// \param two
/// \return
/***********************************************************************/
Foo(int one, int two);

此外,再加上一个,如果任何人知道如何把它绑定到键盘快捷键(如alt- shift- j为Eclipse JDT).

此外,仅供参考,Eclipse CDT支持Doxygen的事实现在似乎是一个基于谷歌的鲜为人知的事实.详情请见此处.通过在"C/C++常规"选项卡中选择"启用项目特定设置"并选择"Doxygen",可以在项目属性下启用Doxygen.我的CDT版本是7.0.1,但我认为这在5.0中可用.

最后,首选项中代码模板下的注释部分无法根据我的测试完成此操作.

编辑: 见这里.似乎评论样式是硬编码的.如果有人发现,我很想知道.我想模板现在是最好的,除非Javadoc风格适合你.

如何将pandas数据帧的单个列转换为字符串类型？在下面的住房数据的df我需要将zipcode转换为字符串,以便当我运行线性回归时,zipcode被视为分类而不是数字.谢谢!

df = pd.DataFrame({'zipcode': {17384: 98125, 2680: 98107, 722: 98005, 18754: 98109, 14554: 98155}, 'bathrooms': {17384: 1.5, 2680: 0.75, 722: 3.25, 18754: 1.0, 14554: 2.5}, 'sqft_lot': {17384: 1650, 2680: 3700, 722: 51836, 18754: 2640, 14554: 9603}, 'bedrooms': {17384: 2, 2680: 2, 722: 4, 18754: 2, 14554: 4}, 'sqft_living': {17384: 1430, 2680: 1440, 722: 4670, 18754: 1130, 14554: 3180}, 'floors': {17384: 3.0, 2680: 1.0, 722: 2.0, 18754: 1.0, 14554: 2.0}})
print (df)
       bathrooms  bedrooms  floors  sqft_living  sqft_lot  zipcode
722         3.25         4 …

如果我有一个类似于这个的数据帧

Apples   Bananas   Grapes   Kiwis
2        3         nan      1
1        3         7        nan
nan      nan       2        3

我想添加一个这样的列

Apples   Bananas   Grapes   Kiwis   Fruit Total
2        3         nan      1        6
1        3         7        nan      11
nan      nan       2        3        5

我想你可以使用df['Apples'] + df['Bananas']等等,但我的实际数据帧比这大得多.我希望一个公式df['Fruit Total']=df[-4:-1].sum可以在一行代码中完成这个技巧.然而,这没有奏效.有没有办法在没有明确总结所有列的情况下做到这一点？

我有一个pandas数据框,我想按降序排序列('字节')并打印最高10个值及其相关的"客户端IP"列值.假设以下是我的数据帧的一部分.我有很多不同的方法而且失败了？

0       Bytes    Client Ip                
0       1000      192.168.10.2    
1       2000      192.168.10.12    
2       500       192.168.10.4     
3       159       192.168.10.56 

以下仅打印具有最高值的原始值.

print df['Bytes'].argmax()

我正在尝试为shiny应用程序构建布局.我一直在看应用程序布局指南,并进行了一些谷歌搜索,但似乎闪亮的布局系统有其局限性.

你可以创建这样的东西:

fluidPage(
 fluidRow(
  column(6,"Topleft"),
  column(6,"Topright")),
 fluidRow(
  column(6,"Bottomleft"),
  column(6,"Bottomright"))
)

这为您提供了4个相同大小的对象.

现在可以给2 Top-Objects一个不同的高度Bottom-Objects吗？

并且可以合并Topright-Object和Bottomright-Object吗？

我在Pandas数据框中有两列是日期.

我希望从另一列中减去一列,结果是整数天数的差异.

查看数据:

df_test.head(10)
Out[20]: 
  First_Date Second Date
0 2016-02-09  2015-11-19
1 2016-01-06  2015-11-30
2        NaT  2015-12-04
3 2016-01-06  2015-12-08
4        NaT  2015-12-09
5 2016-01-07  2015-12-11
6        NaT  2015-12-12
7        NaT  2015-12-14
8 2016-01-06  2015-12-14
9        NaT  2015-12-15

我已成功创建了一个新列,区别在于:

df_test['Difference'] = df_test['First_Date'].sub(df_test['Second Date'], axis=0)
df_test.head()         
Out[22]: 
  First_Date Second Date  Difference
0 2016-02-09  2015-11-19     82 days
1 2016-01-06  2015-11-30     37 days
2        NaT  2015-12-04         NaT
3 2016-01-06  2015-12-08     29 days
4        NaT  2015-12-09         NaT

但是我无法获得结果的数字版本:

df_test['Difference'] = df_test[['Difference']].apply(pd.to_numeric)     

df_test.head() …

词典列表:

data = [{
         'a':{'l':'Apple',
                'b':'Milk',
                'd':'Meatball'},
         'b':{'favourite':'coke',
              'dislike':'juice'}
         },
         {
         'a':{'l':'Apple1',
                'b':'Milk1',
                'd':'Meatball2'},
         'b':{'favourite':'coke2',
              'dislike':'juice3'}
         }, ...
]

我需要加入所有嵌套字典以达到预期的输出:

 [{'d': 'Meatball', 'b': 'Milk', 'l': 'Apple', 'dislike': 'juice', 'favourite': 'coke'},
  {'d': 'Meatball2', 'b': 'Milk1', 'l': 'Apple1', 'dislike': 'juice3', 'favourite': 'coke2'}]

我尝试嵌套列表理解,但不能一起加入dict:

L = [y for x in data for y in x.values()]
print (L)

[{'d': 'Meatball', 'b': 'Milk', 'l': 'Apple'}, 
 {'dislike': 'juice', 'favourite': 'coke'}, 
{'d': 'Meatball2', 'b': 'Milk1', 'l': 'Apple1'}, 
 {'dislike': 'juice3', 'favourite': 'coke2'}]

我正在寻找最快的解决方案.