小编use*_*047的帖子

我有一个数据框df,它有一个Date列.我想创建两个新的数据框架.一个包含df年份等于的所有行some_year,另一个包含df年份不等于的所有行的数据框some_year.我知道你可以做df.ix['2000-1-1' : '2001-1-1']但是为了获得2000年以来的所有行需要创建2个额外的数据帧然后连接/加入它们.

有这样的方式吗？

include = df[df.Date.year == year]
exclude = df[df['Date'].year != year]

这段代码不起作用,但有没有类似的方式？

我在ubuntu虚拟机上有一个laravel项目.我曾经跑过composer update,一切都很好.我不知道任何可能影响这一点的变化,但现在当我跑步时,composer update我得到了

file_get_contents(/home/user/.composer/config.json): failed to open stream: Permission denied

有谁知道为什么？当我跑步时sudo composer update,它有效.

我有代码在集群之后计算平方误差的集合和,我主要从Spark mllib源代码中获取.

当我使用spark API运行类似代码时,它在许多不同的(分布式)作业中运行并成功运行.当我运行它我的代码(它应该与Spark代码做同样的事情)我得到一个堆栈溢出错误.有什么想法吗？

这是代码:

import java.util.Arrays
        import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors, Vector}
        import org.apache.spark.mllib.linalg._
        import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix
        import org.apache.spark.rdd.RDD
        import org.apache.spark.api.java.JavaRDD
        import breeze.linalg.{axpy => brzAxpy, inv, svd => brzSvd, DenseMatrix => BDM, DenseVector => BDV,
          MatrixSingularException, SparseVector => BSV, CSCMatrix => BSM, Matrix => BM}

        val EPSILON = {
            var eps = 1.0
            while ((1.0 + (eps / 2.0)) != 1.0) {
              eps /= 2.0
            }
            eps
          }

        def dot(x: Vector, y: Vector): Double = {
            require(x.size == y.size,
              "BLAS.dot(x: Vector, y:Vector) was …

我正在使用 intellij 2017.3.2 和 ubuntu 16.04 。我在 intellij 中有一个用于向后导航的键盘映射快捷方式，该快捷方式设置为默认的 ctrl+alt+back arrow 。按这些都没用。它没有做任何事情。当我按下它时，有时 GUI 顶部会弹出一个用于输入命令的栏（对于 ubuntu），所以我在 ubuntu 的键盘快捷菜单中禁用了它。向后导航仍然不起作用。执行 ctrl+windows-key+backarrow 导航到某处 - 但不是标准的 intellij 导航返回行为。有人对如何解决这个问题有任何建议吗？

我正在测试控制器方法，并且正在测试中访问路由。

然后我想确保在视图中返回正确的模型并加载所有正确的关系。

我知道我可以这样做：

$this->assertViewHas("content");

但是我如何验证返回到视图中的内容模型是否具有正确的（例如类别）？即我如何获取内容模型对象，然后执行类似的操作

$this->assertEquals($content->category->name, "category 1");

？

文档说使用field_value_factor值:

"field_value_factor": {
  "field": "popularity",
  "factor": 1.2,
  "modifier": "sqrt",
  "missing": 1
}

"这将转化为以下评分公式:

sqrt(1.2 * doc['popularity'].value) "

但我不明白的是做了sqrt(1.2 * doc['popularity'].value)什么？是否乘以每次命中的原始分数来创建新分数？它被添加了吗？我可以更改是增加还是添加？

这是在function_score ["boost_mode"]中定义的吗？

我有一个数据框df，其中某些列是字符串，而某些列是数字。我正在尝试将它们全部转换为数字。所以我想做的是这样的：

col = df.ix[:,i]
le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(col)
newCol = le.transform(col)
df.ix[:,i] = newCol

但这不起作用。基本上，我的问题是如何在不知道列名而仅知道列索引的情况下，如何从数据框中删除列，然后创建与删除的列同名的新列？