小编Lea*_*wly的帖子

我有一个目录,其中包含以下文件:

apple1.json.gz
apple2.json.gz
banana1.json.gz
melon1.json.gz
melon2.json.gz

我希望能够找到所有的apple,banana和melon文件类型.

从这个SO答案我知道我可以通过文件类型找到:

import glob, os
os.chdir("/mydir")
for file in glob.glob("*.json.gz"):
    print(file)

但是,就我而言,我无法通过文件名或文件类型进行匹配.而是一个部分文件名匹配(所有apple的等等)

在这个SO问题中,提出了这个解决方案:

[in] for file in glob.glob('/path/apple*.json.gz'):
    print file

但是,这会返回零

[out]
     0

我希望在scala中找到当前的用户名.

在命令行上我可以这样做:

whoami 

在python中,我可以这样做:

import getpass
user_name = getpass.getuser()

如何在Scala中找到用户名？

我有一个包含3列的csv,count_id,AMV和time.

我正在使用熊猫并将其作为数据框阅读.

results= pd.read_csv('./output.csv')

首先,我首先为count_id排序数据帧,然后为AMV排序.

results_sorted = results.sort_index(by=['count_id','AMV'], ascending=[True, True])

这给了

   count_id   AMV  Hour
0    16012E  4004    14
1    16012E  4026    12
2    16012E  4099    15
3    16012E  4167    11
4    16012E  4239    10
5    16012E  4324    13
6    16012E  4941    16
7    16012E  5088    17
8    16012E  5283     9
9    16012E  5620     8
10   16012E  5946    18
11   16012E  6146     7
12   16012W  3622    10
13   16012W  3904    12
14   16012W  3979    11
15   16012W  4076     9
16   16012W …

我有一系列与google驱动器文件夹中的协作者团队共享的文档.

是否可以查看有关访问文档的时间和人员的统计信息？

具体来说,我对Google Docs文档感兴趣,但我相信这也应该适用于Sheets和Slides.

我知道显示编辑和评论历史记录的活动Feed.

我有一个数据框df：

id  volume  saturation  time_delay_normalised   speed   BPR_free_speed  BPR_speed   Volume  time_normalised
27WESTBOUND 580 0.351515152 57  6.54248366  17.88   15.91366177 580 1.59375
27WESTBOUND 588 0.356363636 100 5.107142857 17.88   15.86519847 588 2.041666667
27WESTBOUND 475 0.287878788 64  6.25625 17.88   16.51161331 475 0.666666667
27EASTBOUND 401 0.243030303 59  6.458064516 17.88   16.88283672 401 1.0914583333
27EASTBOUND 438 0.265454545 46  7.049295775 17.88   16.70300418 438 1.479166667
27EASTBOUND 467 0.283030303 58  6.5 17.88   16.55392848 467 0.9604166667

我希望创建一个新的列，free_capacity并将其设置为最大值Volume，每ID当time_normalised大于或等于小于1.1

不考虑time_normalized条件，我可以这样做：

df['free_capacity'] = df.groupby('id')["Volume"].transform('max')

如何添加when time_normalised <= …

我正在mailutils通过dockerfile图像安装ubuntu。

我通过以下方式执行此操作：

RUN apt-get install -y mailutils

然而，在这一行我得到以下信息：

Please select the mail server configuration type that best meets your needs.

 No configuration:
  Should be chosen to leave the current configuration unchanged.
 Internet site:
  Mail is sent and received directly using SMTP.
 Internet with smarthost:
  Mail is received directly using SMTP or by running a utility such
  as fetchmail. Outgoing mail is sent using a smarthost.
 Satellite system:
  All mail is sent to another machine, …

我正在从和类型的gz压缩json文件中创建图形。edgevertices

我已将文件放在此处的保管箱文件夹中

我加载并映射这些json记录以创建所需的vertices和edge类型，graphx如下所示：

val vertices_raw = sqlContext.read.json("path/vertices.json.gz")
val vertices = vertices_raw.rdd.map(row=> ((row.getAs[String]("toid").stripPrefix("osgb").toLong),row.getAs[Long]("index")))
val verticesRDD: RDD[(VertexId, Long)] = vertices
val edges_raw = sqlContext.read.json("path/edges.json.gz")
val edgesRDD = edges_raw.rdd.map(row=>(Edge(row.getAs[String]("positiveNode").stripPrefix("osgb").toLong, row.getAs[String]("negativeNode").stripPrefix("osgb").toLong, row.getAs[Double]("length"))))
val my_graph: Graph[(Long),Double] = Graph.apply(verticesRDD, edgesRDD).partitionBy(PartitionStrategy.RandomVertexCut)

然后，我使用dijkstra发现的这种实现来计算两个顶点之间的最短路径：

def dijkstra[VD](g: Graph[VD, Double], origin: VertexId) = {
          var g2 = g.mapVertices(
        (vid, vd) => (false, if (vid == origin) 0 else Double.MaxValue, List[VertexId]())
          )
          for (i …

我正在使用.groupby和.size方法从之前的数据框架创建一个新的pandas数据框.

[in] results = df.groupby(["X", "Y", "Z", "F"]).size()

[out]
    9   27/02/2016  1   N   326
    9   27/02/2016  1   S   332
    9   27/02/2016  2   N   280
    9   27/02/2016  2   S   353
    9   27/02/2016  3   N   177

这表现得如预期,但结果是没有列标题的数据帧.

此SO问题表明以下内容将列名添加到生成的数据帧中

[in] results.columns = ["X","Y","Z","F","Count"]

但是,这似乎没有任何影响.

[out]
        9   27/02/2016  1   N   326
        9   27/02/2016  1   S   332
        9   27/02/2016  2   N   280
        9   27/02/2016  2   S   353
        9   27/02/2016  3   N   177

我datetime64[ns]在pandas数据帧中有一个格式对象.

我可以使用此列来计算小时:

df['hour'] = df['datetime'].dt.hour

这将返回一个整数.例如:

datetime                        hour
19-10-2015 2015-10-19 01:00:00  1  

hour以01:00:00时间格式输出列的最简单方法是什么？

我有一系列 GeoJSON 对象，我希望以编程方式在地图上渲染它们。

我可以使用http://geojson.io并上传我的 GeoJSON，但如何以编程方式执行此操作并导出 PNG 或其他图像文件？

https://github.com/mapbox/geojson.io看起来很棒，但它公开发布到 geojson.io 网站。