小编ema*_*max的帖子

我怎么有一个简单的问题。我需要将字符串格式的日期转换为数字：

time = '2014-03-05 07:22:26.976637+00:00'
type(time)
      str

我想将此日期转换为唯一数字

谢谢你。

您好，我有一个数据框，其中包含从出发地到目的地df的不同行程的数据以及开始时间。我想计算特定时间窗口之间和特定时间窗口内的行程，比如说。所以，XYTXY15 min

df:
X Y           T
1 2 2015-12-30 22:30:00.0
1 2 2015-12-30 22:35:00.0
1 2 2015-12-30 22:40:00.0
1 2 2015-12-30 23:40:00.0
3 5 2015-11-30 13:40:00.0
3 5 2015-11-30 13:44:00.0
3 5 2015-11-30 19:54:00.0

我想

dfO:
X Y count
1 2   3
3 5   2

为了计算从X到 的所有行程Y，我做了：

tmp = df.groupby(["X", "Y"]).size()

我如何考虑到我只想计算特定时间间隔内的相同行程这一事实dt？

我有两个数据框df1和df2。df1包含人的年龄信息，而df2包含人的性别信息。并非所有人都在里面df1或里面df2

df1
     Name   Age 
0     Tom    34
1     Sara   18
2     Eva    44
3     Jack   27
4     Laura  30

df2
     Name      Sex 
0     Tom       M
1     Paul      M
2     Eva       F
3     Jack      M
4     Michelle  F

我想有人民的性别的信息df1和设置NaN，如果我没有在这个信息df2。我尝试这样做，df1 = pd.merge(df1, df2, on = 'Name', how = 'outer')但是我保留了一些df2我不想要的信息。

df1
     Name   Age     Sex
0     Tom    34      M
1     Sara   18     NaN …

我正在尝试按照此处crs所述设置 geopandas 对象。

示例文件可以从这里下载

import geopandas as gdp
df = pd.read_pickle('myShp.pickle')

我上传屏幕截图以显示坐标值

那么如果我尝试更改crs多边形的值不会改变

tmp = gpd.GeoDataFrame(df, geometry='geometry')
tmp.crs = {'init' :'epsg:32618'}

我再次展示截图

如果我尝试：

import geopandas as gdp
df = pd.read_pickle('myShp.pickle')
df = gpd.GeoDataFrame(df, geometry='geometry')
dfNew=df.to_crs(epsg=32618)

我得到：

ValueError: Cannot transform naive geometries.  Please set a crs on the object first.

我有一个 geopandas 数据框 gdf

gdf
    ID  longitude   latitude    geometry
0   80  103.619501  1.2810      POINT (103.619500987 1.281)
1   81  103.619501  1.2855      POINT (103.619500987 1.2855)

按照这个建议，我在它周围创建了一个方形缓冲区，其距离bd定义为：

bd = abs((gdf['latitude'][0]-gdf['latitude'][1])/2)

最后我能够得到以下信息：

buffer = gdf.buffer(bd)
envelope = buffer.envelope

f, ax = plt.subplots(figsize=(7.5, 7.5))
envelope.plot(color='white', edgecolor='gray',ax=ax)
gdf.plot(ax=ax)

如何设置bd对应于 500 米的距离？

我有以下数据帧 df

df
    a   b   i
0   1.0 3.0 2.0
1   1.0 3.0 3.0
2   1.0 3.0 1.0
3   1.0 3.0 3.0
4   1.0 3.0 7.0
5   1.0 3.0 8.0
6   1.0 4.0 4.0
7   1.0 4.0 0.0
8   1.0 3.0 2.0
9   1.0 3.0 1.0
10  1.0 3.0 2.0

我要让总和超过i了同一对夫妇a和b,所以

df2
    a   b   i
0   1.0 3.0 31.0
1   1.0 4.0 4.0
2   1.0 3.0 0.0

df2 = df2.groupby(['a', 'b']).sum(['i']).reset_index()

我有一个df如下数据框:

df
    A    NUM_YYYYMM
0   a     201605
1   b     201602
2   c     201603
3   d     201601

哪里有type(df['NUM_YYYYMM'])回报int.我想计算t0=201612列与列之间的差异df['NUM_YYYYMM'].所以:

df
    A    NUM_YYYYMM   deltaT
0   a     201605        7
1   b     201602       10
2   c     201603        9
3   d     201601       11

我有一个 S3 存储桶

aws s3 ls s3://myBucket/
                           PRE 2020032600/
                           PRE 2020032700/
                           PRE 2020032800/
                           PRE results_2020011200/
                           PRE results_2020011300/
                           PRE results_2020011400/
                           PRE results_2020011500/

我只想在本地复制以以下开头的文件夹results_

aws s3 cp s3://myBucket/*something /Users/myName/myFolder/ --recursive

我有一个熊猫数据框：

In [8]: test
 Out[8]: 
           Product           Price
0      Berlin Stret (E10)     12
1      Paris Ave (C12)        34
2      5th Ave (D30)          56

我正在尝试将列产品拆分为 2 列，例如

       Product      Room  Price
 0   Berlin Stret    E10   12
 1   Paris Ave       C12   34
 2   5th Ave         D30   56

我试着用

df['Product'], df['Room'] = df['Product'].str.split('()', 1).str

我想n从颜色图中获取不同颜色的列表。

假设我们必须绘制n=3线条

plt.plot(x0,y0, color=color[0])
plt.plot(x1,y1, color=color[1])
plt.plot(x2,y2, color=color[2])

color是否可以从颜色图中获取列表？