小编ccs*_*csv的帖子

我如何绘制线性回归结果用于大熊猫的线性回归？

import pandas as pd
from pandas.stats.api import ols

df = pd.read_csv('Samples.csv', index_col=0)
control = ols(y=df['Control'], x=df['Day'])
one = ols(y=df['Sample1'], x=df['Day'])
two = ols(y=df['Sample2'], x=df['Day'])

我试过plot()但它没用.我想在一个图上绘制所有三个样本是否有任何pandas代码或matplotlib代码以这些摘要的格式的hadle数据？

无论如何,结果看起来像这样:

控制

------------------------Summary of Regression Analysis-------------------------

Formula: Y ~ <x> + <intercept>

Number of Observations:         7
Number of Degrees of Freedom:   2

R-squared:         0.5642
Adj R-squared:     0.4770

Rmse:              4.6893

F-stat (1, 5):     6.4719, p-value:     0.0516

Degrees of Freedom: model 1, resid 5

-----------------------Summary of Estimated Coefficients------------------------
      Variable       Coef    Std Err     t-stat    p-value …

你如何使用Julia Dataframes进行分组和透视表？

让我们说我有Dataframe

using DataFrames

df =DataFrame(Location = [ "NY", "SF", "NY", "NY", "SF", "SF", "TX", "TX", "TX", "DC"],
                 Class = ["H","L","H","L","L","H", "H","L","L","M"],
                 Address = ["12 Silver","10 Fak","12 Silver","1 North","10 Fak","2 Fake", "1 Red","1 Dog","2 Fake","1 White"],
                 Score = ["4","5","3","2","1","5","4","3","2","1"])

我想做以下事情:

1)具有Location和Class应输出的枢轴表

Class     H  L  M
Location         
DC        0  0  1
NY        2  1  0
SF        1  2  0
TX        1  2  0

2)按"位置"分组,并计算该组中应记录的记录数

   Pop  
DC  1   
NY  3  
SF  3  
TX  3 

我有一个大型数据集,一些用户将数据放在csv上.我将CSV转换为数据帧panda.这列超过1000个条目是一个样本

datestart
5/5/2013
6/12/2013
11/9/2011
4/11/2013
10/16/2011
6/15/2013
6/19/2013
6/16/2013
10/1/2011
1/8/2013
7/15/2013
7/22/2013
7/22/2013
5/5/2013
7/12/2013
7/29/2013
8/1/2013
7/22/2013
3/15/2013
6/17/2013
7/9/2013
3/5/2013
5/10/2013
5/15/2013
6/30/2013
6/30/2013
1/1/2006
00/00/0000
7/1/2013
12/21/2009
8/14/2013
Feb 1 2013

然后我尝试使用将日期转换为年份

df['year']=df['datestart'].astype('timedelta64[Y]')

但它给了我一个错误:

ValueError: Value cannot be converted into object Numpy Time delta

使用Datetime64

df['year']=pd.to_datetime(df['datestart']).astype('datetime64[Y]')

它给了:

"ValueError: Error parsing datetime string ""03/13/2014"" at position 2"

由于该栏目由用户填写,大部分都采用这种格式MM/DD/YYYY,但有些数据是这样的:2013年2月10日,有一个条目,如00/00/0000.我猜不同的格式搞砸了处理.

有没有try loop,if statement或东西,我可以跳过这类问题？

如果日期时间失败,我将强制使用str.extract也适用的脚本:

year=df['datestart'].str.extract("(?P<month>[0-9]+)(-|\/)(?P<day>[0-9]+)(-|\/)(?P<year>[0-9]+)")


del df['month'], df['day']  

和使用concat …

如果我在 python 中重塑我使用这个：

import numpy as np

y= np.asarray([1,2,3,4,5,6,7,8])
x=2
z=y.reshape(-1, x)


print(z)

得到这个

>>> 
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

我如何在 julia 中得到同样的东西？我试过：

z = [1,2,3,4,5,6,7,8]
x= 2
a=reshape(z,x,4)

println(a)

它给了我：

[1 3 5 7
 2 4 6 8]

如果我使用reshape(z,4,x)它会给

[1 5
 2 6
 3 7
 4 8]

还有一种方法可以在不指定第二维的情况下进行重塑，reshape(z,x)或者如果第二维更加模糊？

我有一个功能代码,它将一个属性的字符串拆分为类的列表:Dataframe由string, string, string.

现在我声明一个空的Dataframe2(string,string[], string)并使用将项添加到列表中Add

class Program

{


    public static string[] SPString(string text)
    {
        string[] elements;
        elements = text.Split(' ');
        return elements;
    }

    //Structures
    public class Dataframe
    {

        public string Name { get; set; }
        public string Text { get; set; }
        public string Cat { get; set; }
    }

    public class Dataframe2
    {

        public string Name { get; set; }
        public string[] Text { get; set; }
        public string Cat { get; set; } …

我想使用API Reference 的 Columns中的 linkify 添加到列表视图的链接。我正在使用 Django 2 和 Django_tables2 v 2.0.0b3

我有一个带有两个上下文变量的 URL name，它们是从 ListView 和 slug 字段传递的species：

网址.py

app_name = 'main'

urlpatterns = [
#The list view
path('genus/<slug:name>/species/', views.SpeciesListView.as_view(), name='species_list'),
# The Detail view
path('genus/<name>/species/<slug:species>', views.SpeciesDetailView.as_view(), name='species'),
]

如果我手动输入 URL，则当前可以访问 DetailView。

我想使用可以输入元组（viewname，args/kwargs）的选项。

对于tables.py我尝试过：

class SpeciesTable(tables.Table):
    species =tables.Column(linkify=('main:species', {'name': name,'slug':species}))

这给了一个NameError: name 'species' is not defined.

species =tables.Column(linkify=('main:species', {'name': kwargs['name'],'slug':kwargs['species']}))

这给了一个NameError: name 'kwargs' is not defined.

我还尝试将以下变量更改为字符串：

species =tables.Column(linkify=('main:species', {'name': …

可以说我的代码与此类似:

import pandas as pd

df=pd.DataFrame({'Name': [ 'Jay Leno', 'JayLin', 'Jay-Jameson', 'LinLeno', 'Lin Jameson', 'Python Leno', 'Python Lin', 'Python Jameson', 'Lin Jay', 'Python Monte'],
                 'Class': ['Rat','L','H','L','L','H', 'H','L','L','Circus']})
df['status']=''

pattern1=['^Jay(\s|-)?(Leno|Lin|Jameson)$','^Python(\s|-)?(Jay|Leno|Lin|Jameson|Monte)$','^Lin(\s|-)?(Leno|Jay|Jameson|Monte)$' ]
pattern2=['^Python(\s|-)?(Jay|Leno|Lin|Jameson|Monte)$' ]
pattern3=['^Lin(\s|-)?(Leno|Jay|Jameson|Monte)$' ]

for i in range(len(pattern1)):
    df.loc[df.Name.str.contains(pattern1[i]),'status'] = 'A'

for i in range(len(pattern2)):
    df.loc[df.Name.str.contains(pattern2[i]),'status'] = 'B'

for i in range(len(pattern3)):
    df.loc[df.Name.str.contains(pattern3[i]),'status'] = 'C'

print (df)

哪个印刷品:

C:\Python33\lib\site-packages\pandas\core\strings.py:184: UserWarning: This pattern has match groups. To actually get the groups, use str.extract.
  " groups, use str.extract.", UserWarning)
    Class            Name status …

我正在尝试创建一个库.假设我有一个模型,其中我有一个输出,输入和描述函数的等式.输入将是:

x= [1,2,3,4,5,6]
y= [5,2,4,8,9,2]

我把它放到一个函数中:

#=returns y values=#
function fit (x,a,b)
    y=ax+b
end

另一个使用describe函数输出摘要:

#=Describes equation fitting=#

function describe(#insert some model with data from the previous functions)
   #=Prints the following: Residuals(y-fit(y)), x and y and r^2
     a and b

     =#
end

在朱莉娅这样做的最佳方式是什么？我应该用type吗？

目前我正在使用一个非常大的功能,例如:

function Model(x,y,a,b,describe ="yes")
    ....function fit
    ....Something with if statements to controls the outputs
    ....function describe
end

但这不是非常有效或用户友好.

我想输入List<string[]>和

输出是一个字典，其中的键是用于索引的唯一字符串，其值是一个浮点数数组，该数组中的每个位置都代表a string[]中键的计数List<string[]>

到目前为止，这是我尝试过的

static class CT
{
    //Counts all terms in array
    public static Dictionary<string, float[]> Termfreq(List<string[]> text)
    {
        List<string> unique = new List<string>();

        foreach (string[] s in text)
        {
            List<string> groups = s.Distinct().ToList();
            unique.AddRange(groups);
        }

        string[] index = unique.Distinct().ToArray();

        Dictionary<string, float[]> countset = new Dictionary<string, float[]>();


         return countset;
    }

}



 static void Main()
    {
        /* local variable definition */


        List<string[]> doc = new List<string[]>();
        string[] a = { "That", "is", "a", "cat" };
        string[] …

我正在使用 Django 1.10.6 并尝试从数据表中的 javascript 函数生成一个 url

在 url.py 下，我有一个名为 profile setup 的页面，例如：

app_name = 'myapp'

urlpatterns = [
    url(r'^profile/(?P<pk>[0-9]+)/$', views.ProfileView.as_view(), name='profile'),
]

在 javascript 中，我有一个 django 查询将数据发送到一个变量，数据显示在带有名称和 ID 字段的表上：

var django_dat =[
    {
        "id": 1,
        "name":       "Jack Spicer",
    },
    {
        "id":2,
        "name":       "Ted Cracker",
    }
    {
        "id":3,
        "name":       "Justin Rollin",
    }
    {
        "id":4,
        "name":       "Boaty Boat",
    }
];

$(document).ready(function() {
    var table = $('#dattable').DataTable({
        data: django_dat,
        columns: [{
          'data': null,
          'render': function(data, type, row, meta)  {
            //Django URL
            return …

您如何编写架构和查询嵌套外键？我检查了文档，但没有找到如何执行此操作的示例。所以这是我基于 github 和 stackoverflow 答案的尝试，可以说我有这些模型：

class Address(models.Model):
    name = models.CharField()

class Person(models.Model):
    name = models.CharField()
    address = models.ForeignKey('Address', on_delete=models.CASCADE, blank=False, null=False)

class Blog(models.Model):
    person = models.ForeignKey('Person', on_delete=models.CASCADE, blank=False, null=False)
    text = models.TextField()

我尝试编写这样的模式：

class AddressInput(graphene.InputObjectType):

    name = graphene.String(required=True)


class PersonInput(graphene.InputObjectType):

    name = graphene.String(required=True)
    address =graphene.Field(AddressInput)

class CreateNewBlog(graphene.Mutation):

    blog=graphene.Field(BlogType)

    class Arguments:
        address_data = AddressInput()
        person_data = PersonInput()
        text = graphene.String()

    @staticmethod
    def mutate(root, info, person_data=None, address_data=None, **input):

        address = Address.objects.create(name=address_data.name)
        person = Person.objects.create(address=address, name=person_data.name)
        blog = Blog.objects.create(person =person, text=input['text'])
        blog.save()

        return …

我有一个 list<strings[]> doc,我想将他们的计数存储到一个Tuple<string[], int[]>(唯一的单词,每个列表条目中的n个单词的数量).到目前为止,我只获得了独特的字符串

public class Program
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        List<string[]> doc = new List<string[]>();
        string[] a = { "That", "is", "a", "cat" };
        string[] b = { "That", "bat", "flew","over","the", "cat" };
        doc.Add(a);
        doc.Add(b);

        string[] strs  = doc
            .SelectMany(array => array)
            .Distinct()
            .ToArray();

        foreach (string val in strs)  {
            Console.WriteLine(val);
        }
    }
}

所以输出应该是这样的

string[] a = { "That","is","a","cat","bat","flew","over"," the" };
int[] i_one = { 1,1,1,1,0,0,0,0 };
int[] i_two ={ 1,0,0,1,1,1,1,1 }; …