有没有在IPython笔记本中运行所有单元格的快捷方式？
如果没有,这是否有特定原因？
我有一个像这样的pandas DataFrame:
sum
1948 NaN
1949 NaN
1950 5
1951 3
1952 NaN
1953 4
1954 8
1955 NaN
我想NaN在开始和结束时切断s(即仅NaN保留1950至1954年的值).我已经尝试过.isnull()和dropna(),但不知何故,我无法找到一个妥善的解决办法.有人可以帮忙吗？
假设我有两个以这种方式创建的 numpy 数组：
zeros = np.zeros((270,270))
ones = np.ones((150,150))
我如何可以插入ones在zeros的位置[60,60]？我想要一个看起来像“正方形中的正方形”的数组。
我尝试了以下两个选项：
np.put(empty, [60,60], ones)
np.put(empty, [3541], ones)
np.put[empty, [60:210,60:210], ones)
但后者产生无效的语法，前两个也不起作用。有没有人知道这是如何工作的？
我正在使用 xarray 并希望将布尔值存储为数据集中的属性。只要数据集仍然是一个对象，这就可以正常工作，但是一旦我想将其写入 netCDF，这（当然？）就不再起作用了。我得到：
TypeError: illegal data type for attribute b'testattr', must be one of dict_keys(['S1', 'i1', 'u1', 'i2', 'u2', 'i4', 'u4', 'i8', 'u8', 'f4', 'f8']), got b1
那么，在 netCDF 中存储布尔值的最佳方法是什么，以便在再次将文件加载到 xarray 数据集中时可以轻松地再次解析它？细绳？
我想将不同的计算方法传递给函数,例如:
def example_func(method='mean'):
result = np.+method([1,2,3,4])
什么是最简单,最富有成效的方法(除了字典......)
我想使用该how=mean方法从每小时到每年/每天的频率重新采样熊猫数据框。但是，当然，一年中会丢失一些小时数据。
在平均值设置为NaN之前，如何设置允许的NaN比率的阈值？考虑到文档中的内容，我找不到任何东西...
提前致谢！
我试图将一些日期传递argparse给我的脚本,但不知何故它总是产生以下错误:
error: unrecognized arguments: -startdate -enddate -timeofday
我的代码如下:
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='This program downloads webcam images')
parser.add_argument('?startdate', type=str, help='startdate given as:dd.mm.YYYY')
parser.add_argument('?enddate', type=str, help='enddate given as:dd.mm.YYYY')
parser.add_argument('?timeofday', type=str, help='time of day as:"HH:MM"')
args = parser.parse_args()
print args.startdate
print args.enddate
我已经尝试使用连字符而不是点作为分隔符,以及"真正的"字符串而不是数字.什么都没有帮助.有任何想法吗？谢谢!