小编cry*_*ick的帖子

我将.csv文件中的数据读取到Pandas数据帧,如下所示.对于其中一列,即id我想将列类型指定为int.问题是id系列缺少/空值.

当我尝试id在读取.csv时将列转换为整数时,我得到:

df= pd.read_csv("data.csv", dtype={'id': int}) 
error: Integer column has NA values

或者,我尝试在阅读后转换列类型,如下所示,但这次我得到:

df= pd.read_csv("data.csv") 
df[['id']] = df[['id']].astype(int)
error: Cannot convert NA to integer

我怎么解决这个问题？

我使用 Metaflow 加载数据框。它已成功从工件存储中取消腌制，但当我尝试使用 查看其索引时df.index，收到一条错误消息ModuleNotFoundError: No module named 'pandas.core.indexes.numeric'： 。为什么？

我在这里和这里查看了具有类似错误消息的其他答案，这些答案说这是由于尝试使用旧版本的 Pandas 来取消数据帧引起的。然而，我的错误略有不同，并且不能通过升级 Pandas ( pip install pandas -U) 来修复。

马尔可夫链是一种(几乎标准的)产生随机乱码的方式,对于未经训练的眼睛看起来很聪明.您将如何从人类书面文本中识别马尔可夫生成的文本.

如果您指向的资源是Python友好的,那将是非常棒的.

我试图用Seaborn的JointGrid绘制我的非对称数据.我可以使用相同的宽高比,但后来我有不需要的空格:

你如何删除填充？关节图和JointGrid的文档简单地说

大小:数字,可选

图的大小(它将是正方形).

我也尝试过将extentkwarg喂给关节图和JointGrid,以及ylim没有运气.

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.normal(0.0, 10.0, 1000)
y = np.random.normal(0.0, 1.0, 1000)
joint = sns.jointplot(x, y)
joint.plot_marginals(sns.distplot, kde=False)
joint.ax_joint.set_aspect('equal')  # equal aspect ratio
plt.show() 

我想使用GridSearchCV贪婪地搜索支持向量分类器的整个参数空间.但是,LinearSVC禁止某些参数组合并抛出异常.特别是,有的相互排斥的组合dual,penalty和loss参数:

例如,这段代码:

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

iris = datasets.load_iris()
parameters = {'dual':[True, False], 'penalty' : ['l1', 'l2'], \
              'loss': ['hinge', 'squared_hinge']}
svc = svm.LinearSVC()
clf = GridSearchCV(svc, parameters)
clf.fit(iris.data, iris.target)

返回 ValueError: Unsupported set of arguments: The combination of penalty='l2' and loss='hinge' are not supported when dual=False, Parameters: penalty='l2', loss='hinge', dual=False

我的问题是:是否有可能使GridSearchCV跳过模型禁止的参数组合？如果没有,是否有一种简单的方法来构建一个不违反规则的参数空间？

我有一个多变量蒙特卡罗隐马尔可夫问题要解决:

   x[k] = f(x[k-1]) + B u[k]
   y[k] = g(x[k])

哪里:

x[k] the hidden states (Markov dynamics)
y[k] the observed data
u[k] the stochastic driving process

PyMC3已经足够成熟以解决这个问题,还是应该继续使用2.3版？其次,非常感谢PyMC框架中对HM模型的任何引用.谢谢.

- 亨克

我在尝试运行 Vaa3D 时遇到错误：

error while loading shared libraries: libQtSvg.so.4: cannot open shared object file: No such file or directory

我安装了一堆 Qt 库，但没有看到一个名为libqtsvg

我有一个 Streamlit 仪表板，可让我使用 Altair 图以交互方式探索 t-SNE 嵌入。我试图弄清楚如何访问所选数据的元数据，以便我可以可视化相应的图像。换句话说，给定：

selector = alt.selection_single()
chart = (
    alt.Chart(df)
    .mark_circle()
    .encode(x="tSNE_dim1", y="tSNE_dim2", color="predicted class", tooltip=["image url", "predicted class"])
    .add_selection(selector)
)

...有类似的东西吗

selected_metadata = selector.tooltip
update_dashboard_img(img=selected_metadata["image url"], caption=selected_metadata["predicted class"])

我知道图像标记，但图像位于 S3 上，并且图像太多，无法融入情节中。

如果我有一个名为“ X”的小提琴手，我知道可以使用列出所有标记有“ X”的小提琴手<<list-links filter:"[tag[X]] +[sort[title]]">>。有没有一种方法可以使不用脑子的宏自动找到嵌套在当前小提琴手下的所有小提琴手，而无需手动指定标题字段？

当我尝试使用 iPython 的自动完成功能时，会话崩溃并显示以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/IPython/terminal/ptutils.py", line 113, in get_completions
    yield from self._get_completions(body, offset, cursor_position, self.ipy_completer)
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/IPython/terminal/ptutils.py", line 129, in _get_completions
    for c in completions:
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/IPython/core/completer.py", line 438, in _deduplicate_completions
    completions = list(completions)
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/IPython/core/completer.py", line 1818, in completions
    for c in self._completions(text, offset, _timeout=self.jedi_compute_type_timeout/1000):
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/IPython/core/completer.py", line 1861, in _completions
    matched_text, matches, matches_origin, jedi_matches = self._complete(
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/IPython/core/completer.py", line 2029, in _complete
    completions = self._jedi_matches(
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/IPython/core/completer.py", line 1373, in _jedi_matches
    interpreter = …