小编aks*_*hat的帖子

假设我有以下argparse片段:

diags.cmdln_parser.add_argument( '--scan-time',
                     action  = 'store',
                     nargs   = '?',
                     type    = int,
                     default = 5,
                     help    = "Wait SCAN-TIME seconds between status checks.")

目前,--help退货:

usage: connection_check.py [-h]
                             [--version] [--scan-time [SCAN_TIME]]

          Test the reliability/uptime of a connection.



optional arguments:
-h, --help            show this help message and exit
--version             show program's version number and exit
--scan-time [SCAN_TIME]
                    Wait SCAN-TIME seconds between status checks.

我更喜欢这样的东西:

--scan-time [SCAN_TIME]
                    Wait SCAN-TIME seconds between status checks.
                    (Default = 5)

偷看帮助格式化程序代码显示有限的选项.是否有一种聪明的方式来argparse以--scan-time类似的方式打印默认值,或者我应该只是 …

我在计算机上设置了一个新的MySQL实例,每次添加用户时都会将Authentication Type设置为caching_sha2_password.

即使我将身份验证类型设置为" Standard",然后在保存用户时更改它,也会发生这种情况.我还将默认的身份验证插件更改为" mysql_native_password",但它仍然继续这样做.

使用它caching_sha2_password我无法从.net核心连接到数据库,因为我得到一个错误说明:

MySqlException:任何可用插件都不支持身份验证方法'caching_sha2_password'

如何使用标准身份验证类型保存用户？

当我尝试连接MySQL(8.0)数据库与Visual Studio 2018时,我收到此错误消息

"任何可用插件都不支持身份验证方法'caching_sha2_password'"

此外,我无法检索数据库名称.我使用mysql-for-visualstudio-1.2.7和mysql-connector-net-8.0.11连接.有没有办法解决它.

我想从下面显示的两列中计算一个mean和standard deviation一个timedelta银行dataframe.当我运行代码(也显示如下)时,我得到以下错误:

pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate

我的数据帧:

   bank                          diff
   Bank of Japan                 0 days 00:00:57.416000
   Reserve Bank of Australia     0 days 00:00:21.452000
   Reserve Bank of New Zealand  55 days 12:39:32.269000
   U.S. Federal Reserve          8 days 13:27:11.387000

我的代码:

means = dropped.groupby('bank').mean()
std = dropped.groupby('bank').std()

默认情况下,在Java Ubuntu 18中安装了Python 2.7和3.6.但我希望将Anaconda Python与conda包管理器一起使用.为了避免任何冲突,我希望完全删除默认的Python 3.6.有没有办法做到这一点？请帮忙.

我想知道如何df.describe()与df.summary()实现

如在https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/_modules/pyspark/sql/dataframe.html#DataFrame.summary

def summary(self, *statistics):
    if len(statistics) == 1 and isinstance(statistics[0], list):
        statistics = statistics[0]
    jdf = self._jdf.summary(self._jseq(statistics))
    return DataFrame(jdf, self.sql_ctx)

我对python中的OO不是很熟悉，我有点困惑。分位数和其他统计数据在哪里实施？

我创建了一个简单的代码来实现OneHotEncoder。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
X = [[0, 'a'], [0, 'b'], [1, 'a'], [2, 'b']]
onehotencoder = OneHotEncoder(categories=[0])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()

我只是想用方法中调用fit_transform的X索引0，所以这意味着对于[0, 0, 1, 2]像你在看X。但它会导致这样的错误：

ValueError: Shape mismatch: if categories is an array, it has to be of shape (n_features,).

任何人都可以解决这个问题？我被困在它上面

我想使用Python 3+将莫尔斯电码转换为英语我已经设法使用此http://code.activestate.com/recipes/578407-simple-morse-code-translator-in-python/将英语转换为莫尔斯电码

但我想将莫尔斯电码转换为英语

我试图一次做一个字符,但问题是莫尔斯代码字母不像英文字母那样长,所以E是"." 而S是"......",我的问题是字典循环会找到"." 并将它与E匹配,所以我没有得到S我得到"EE E",而是试图通过检测空格并一次一个字来解决这个问题,但不是在单词中查找字母而是搜索整个单词字典我是Python和词典的新手,我不知道如何区分E"." 在搜索我的字典时,还有一个S"......"

这是我的代码

# defines the dictionary to convert morse to english
CODE_reversed = {'..-.': 'F', '-..-': 'X',
                 '.--.': 'P', '-': 'T', '..---': '2',
                 '....-': '4', '-----': '0', '--...': '7',
                 '...-': 'V', '-.-.': 'C', '.': 'E', '.---': 'J',
                 '---': 'O', '-.-': 'K', '----.': '9', '..': 'I',
                 '.-..': 'L', '.....': '5', '...--': '3', '-.--': 'Y',
                 '-....': '6', '.--': 'W', '....': 'H', '-.': 'N', '.-.': 'R',
                 '-...': 'B', '---..': '8', '--..': 'Z', '-..': 'D', …

我可以用他们的位置选择Pandas DataFrame的列:

df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6], "c": [7, 8, 9],
                   "d": [10, 11, 12], "e": [13, 14, 15]})
df.iloc[:, 1:4]

有了这个,我可以选择b最多的列d.

有没有简单的方法可以使用列名称来做到这一点？就像是:

df.SOME_FUNCTION_OR_A_SPECIFIC_SYNTAX("b", "d")

在C++，当我在表中找不到关键字时，它将返回NULL或在数据库中它将返回一个空表，因此程序继续运行。但是在 中python，它会抛出一个exception，并中断我的程序。我可以避免吗？例如，我有一个名为的 DataFrame datevar：

(datetimeIndex)   value
2001-01-01           1
2001-01-02           1
2001-01-03           3
....

v = datevar.xs('2000-01-01', level='date') # of course "keyError"
v = datevar.loc['2000-01-01' , :]          # of course "keyError"