小编Sör*_*ren的帖子

select(data, starts_with("nase"))

使用select函数需要哪个包？我该怎么知道？谷歌,stackoverflow是没有帮助的.

我有一个数据框，其中有两列（年龄，日期），指示一个人的年龄和当前日期。我想根据该数据估算出出生日期。我想拟合一个线性模型并找到截取，但它不能开箱即用。Pandas 不再支持该ols()功能。

import pandas as pd
import seaborn as sns
from pandas import Timestamp

age = [30, 31, 31, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 33, 33, 33, 34, 34]
date = [Timestamp('2001-02-10 00:01:00'),
 Timestamp('2001-11-12 00:01:00'),
 Timestamp('2002-02-27 00:01:00'),
 Timestamp('2002-07-05 00:01:00'),
 Timestamp('2002-07-20 00:01:00'),
 Timestamp('2002-08-15 00:01:00'),
 Timestamp('2002-09-08 00:01:00'),
 Timestamp('2002-10-15 00:01:00'),
 Timestamp('2002-12-21 00:01:00'),
 Timestamp('2003-04-04 00:01:00'),
 Timestamp('2003-07-29 00:01:00'),
 Timestamp('2003-08-11 00:01:00'),
 Timestamp('2004-02-28 00:01:00'),
 Timestamp('2005-01-11 00:01:00'),
 Timestamp('2005-01-12 00:01:00')]

df = pd.DataFrame({'age': age, 'date': date})

sns.regplot(df.age, df.date)

抛出错误：

类型错误：此数据类型不允许缩减操作“mean”

将数据转换为可拟合的数据并将其转换回日期并估计置信区间的最佳方法是什么？是否有任何软件包可以开箱即用地处理 pandas.Timestamps ？例如 scikit-learn？

可以从元组列表创建Multiindex。我想知道如何做相反的事情吗？考虑以下多重索引：

MultiIndex(levels=[['N', 'R'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['N', 'R', 'S'], ['R', 'S'], ['N', 'R', 'S']],
           labels=[[0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, …

Seaborn 有一个方便的函数pairplot 来创建散点图矩阵。不幸的是，一些标准 matplotlib 命令不适用于它。

sns.pairplot(matrix[cols[:4]].head(100), plot_kws=dict(alpha=.5, mew=0))

标记有一些难看的白色边缘。我尝试mew使用markeredgewidth关键字来删除它们，因为它将在 matplotlib 中使用，但这对于 seaborn 来说是一个未知的属性。我怎样才能去除这些边缘？

如何更改 ploty express 散点图中的颜色范围？

import plotly.express as px

...

fig = px.scatter(data, 
                 x="X-coord", 
                 y="Y-coord", 
                 animation_frame="Timepoint",
                 color="Fraction", 
                 hover_name="Compound",
                 size_max=10,
                 size='Fraction')

我希望颜色条显示从 0 到 1 的范围。

python2.7中的operator.idiv函数在python 3.4中似乎不存在。该功能是否已消失或现在可以在哪里找到？

import operator
operator.idiv
>>> AttributeError: module 'operator' has no attribute 'idiv'

我使用 ssh 隧道以及身份文件和密码建立了远程数据库连接。我将 localhost 添加到连接主机名，并添加了用于数据库访问的用户名和密码。当我单击“保存并立即连接”时，程序返回：

没有可用的密码或公钥！

pgadmin 到底想告诉我什么？我添加了所有密码，并且身份文件是从本地硬盘驱动器中选择的。所以它是可用的。这是否意味着密钥文件不起作用？

我尝试按照这些说明在 Fedora23 下安装 caffe，请在此处输入链接描述。我取消了CPU_ONLY := 1Makefile.config 文件中的注释，以便在没有 CUDA 的情况下安装 caffe。我安装了包括 protobuf 在内的依赖项。但是，我收到以下错误：

>make all
CXX src/caffe/layer.cpp
In file included from ./include/caffe/common.hpp:19:0,
                 from ./include/caffe/blob.hpp:8,
                 from ./include/caffe/layer.hpp:8,
                 from src/caffe/layer.cpp:2:
./include/caffe/util/device_alternate.hpp:34:23: fatal error: cublas_v2.h: No such file or directory
compilation terminated.
Makefile:563: recipe for target '.build_release/src/caffe/layer.o' failed
make: *** [.build_release/src/caffe/layer.o] Error 1

据我所知，这是一个与 CUDA 相关的错误，但我想在没有 CUDA 的情况下安装 Caffe。我误解了什么吗？