我想将两个数组（x 和 y）转换为频率nxn矩阵（n = 5），指示每个单元格包含的点数。它包括将两个变量重新采样为五个间隔，并计算每个单元格的现有点数。
我曾尝试使用 pandas pivot_table但不知道引用每个轴坐标的方式。X 和 Y 数组是两个因变量，包含 0 到 100 之间的值。
我真的很感激有人的帮助。非常感谢您提前。
这是代码的示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Arrays example. They are always float type and ranging 0-100. (n_size array = 15)
x = 100 * np.random.random(15)
y = 100 * np.random.random(15)
# Df created for trying to pivot and counting values per cell
df = pd.DataFrame({'X':x,'Y':y})
# Plot the example …我是 Google Cloud 的新手，想了解有关如何安排查询并将其导出到 Google Cloud Storage 的最佳用例。我看过有关如何手动导出数据的文档，但找不到任何有关以自动方式执行此操作的具体内容。有没有最好的方法来解决这个问题？
谢谢
我们开始使用 spark 和 parquet 文件在 hadoop 集群中收集数据……但是我们很难保证 parquet 模式在未来不会改变。我们试图找到阅读镶木地板的最佳方式，即使架构发生变化......
我们要实现的规则是最新的镶木地板文件将作为我们的参考...
我们进行了不同的测试，包括：
spark.read.parquet("test").filter("year=2017 and month=10 and day>=15")
spark.read.parquet("test/year=2017/month=10/day=17", "test/year=2017/month=10/day=16", "test/year=2017/month=10/day=15")
// tested with different order
spark.read.parquet("test/year=2017/month=10/day={15,16,17}")
等等...
并且 read 方法保留的模式始终是最旧的模式（即 10 月 15 日的模式）。
有人知道如何获得最新的模式（即 10 月 17 日的模式）吗？
当然spark.read.option("mergeSchema", "true")不起作用，因为如果我们在最新的镶木地板中放下一列，它不会删除一列。我们在这里进行了超过 3 天的测试......但它可能会在非常大的分区范围内进行。
提前致谢
问候
我有一个数据框，例如：
make model year range
0 Audi A3 [1991, 1992, 1993]
1 Audi A3 [1997, 1998]
我需要：
make model year range
0 Audi A3 [1991, 1992, 1993, 1997, 1998]
我试过了
df = df['year range].groupby([df.make, df.model]).apply(list).reset_index()
但是，我最终将年份范围作为列表列表而不是单个列表。
看起来很简单，但我无法弄清楚！
考虑以下正则表达式，它检查密码强度。它具有开始和结束字符串锚点，以确保它匹配整个字符串。
pattern = re.compile(r'^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*\d)(?=.*[$@$!%*#?&.])[A-Za-z\d$@$!%*#?&.]{8,}$')
while True:
user_pass = input('Enter a secure password: ')
if re.fullmatch(pattern, user_pass):
print('Successfully changed password')
break
else:
print('Not secure enough. Ensure pass is 8 characters long with at least one upper and lowercase letter, number,'
' and special character.')
我注意到 Python 3.5 有一个 re.fullmatch() 似乎做同样的事情，但没有字符串锚点：
pattern = re.compile(r'(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*\d)(?=.*[$@$!%*#?&.])[A-Za-z\d$@$!%*#?&.]{8,}')
while True:
user_pass = input('Enter a secure password: ')
if re.fullmatch(pattern, user_pass):
print('Successfully changed password')
break
else:
print('Not secure enough. Ensure pass is 8 characters long with at …假设我有以下 Pandas DataFrame：
U A B
0 2000 10 20
1 3000 40 0
2 2100 20 30
3 2500 0 30
4 2600 30 40
如何获得 A 和 B 都具有非零值且 (A+B)/2 大于的第一行的索引 15？
在这个例子中，我想得到，2因为它是具有非零 A 和 B 列的第一行，25其平均值大于15
请注意，此 DataFrame 很大，我正在寻找获取索引值的最快方法。