小编Jon*_*nas的帖子

我在R中的雷达图表有点麻烦.即使情节很好,我也收到以下警告:

> source('~/.active-rstudio-document')
Warning message:
In `levels<-`(`*tmp*`, value = if (nl == nL) as.character(labels) else paste0(labels,  :
  duplicated levels in factors are deprecated
> radar
Warning messages:
1: In `levels<-`(`*tmp*`, value = if (nl == nL) as.character(labels) else paste0(labels,  :
  duplicated levels in factors are deprecated
2: In `levels<-`(`*tmp*`, value = if (nl == nL) as.character(labels) else paste0(labels,  :
  duplicated levels in factors are deprecated

我在其他帖子中看到了同样的错误,但我真的不明白如何将答案应用到我的数据集......

这是我的数据集

MSF,C1,2
OCA,C1,6
SIOA,C1,4
CCFF,C1,4
MSF,C2,4
OCA,C2,2
SIOA,C2,6
CCFF,C2,2
MSF,C3,6
OCA,C3,6
SIOA,C3,6
CCFF,C3,6

这是相应雷达图的代码(可能只是我定义我的数据集的第一部分是相关的,但是......这就是我丢失的地方): …

我有一个关于我的数据顺序的问题geom_bar.

这是我的数据集:

  SM_P,Spotted melanosis on palm,16.2
  DM_P,Diffuse melanosis on palm,78.6
  SM_T,Spotted melanosis on trunk,57.3
  DM_T,Diffuse melanosis on trunk,20.6
  LEU_M,Leuco melanosis,17
  WB_M,Whole body melanosis,8.4
  SK_P,Spotted keratosis on palm,35.4
  DK_P,Diffuse keratosis on palm,23.5
  SK_S,Spotted keratosis on sole,66
  DK_S,Diffuse keratosis on sole,52.8
  CH_BRON,Dorsal keratosis,39
  LIV_EN,Chronic bronchities,6
  DOR,Liver enlargement,2.4
  CARCI,Carcinoma,1

我分配以下colnames:

  colnames(df) <- c("abbr", "derma", "prevalence") # Assign row and column names

然后我绘制:

  ggplot(data=df, aes(x=derma, y=prevalence)) + geom_bar(stat="identity") + coord_flip()

为什么ggplot2会随机更改数据的顺序.我希望我的数据顺序与我的一致data.frame.

任何帮助深表感谢!

我想将 Pandas DataFrame 导出到 LaTeX，并使用.千位分隔符、,小数分隔符和两位小数位。例如4.511,34

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    np.array([[4511.34242, 4842.47565]]),
    columns=['col_1', 'col_2']
    )

df.to_latex('table.tex', float_format="{:0.2f}".format)

我能实现这个目标吗？如果我将收到的代码中的 更改.为 an 。谢谢你！,ValueError: Invalid format specifier

默认情况下，制表符会减小表格的最大宽度，并在表格底部显示水平滚动条。是否可以删除此滚动条并强制制表器增加表格的宽度（以便水平滚动条显示在浏览器窗口的底部）？

我有一个“种子”GeoDataFrame (GDF)(RED)，它包含一个 0.5 弧分的全局网格 ((180*2)*(360*2) = 259200)。每个单元格都包含一个绝对人口估计值。此外，我有一个“水蛭”GDF（绿色），其中包含大约 8250 个相邻的各种大小（分水岭）的非常规形状。

我编写了一个脚本，根据网格单元（种子 GDF）和水蛭 GDF 中的几何形状之间的重叠区域，将种群估计值分配给水蛭 GDF 中的几何形状。该脚本非常适合我的示例数据（见下文）。然而，一旦我在我的实际数据上运行它，它就非常慢。我运行了一夜，第二天早上只执行了 27% 的计算。我将不得不多次运行此脚本并且每次都等待两天，这根本不是一种选择。

在做了一些文献研究之后，我已经用for index i in df.iterrows()（或者这与“传统”python for 循环相同）替换了 (?) for 循环，但它并没有带来我所希望的性能改进。

任何建议儿子如何加快我的代码？在 12 小时内，我的脚本仅处理了约 200000 行中的约 30000 行。

我的预期输出是 column leech_df['leeched_values']。

import geopandas as gpd
import time
from datetime import datetime
from shapely.geometry import Polygon

# =============================================================================
# Geometries for testing
# =============================================================================

polys1 = gpd.GeoSeries([Polygon([(0.00,0.00), (0.00,0.25), (0.25,0.25), (0.25,0.00)]),
                        Polygon([(0.00,0.25), (0.00,0.50), (0.25,0.50), (0.25,0.25)]),
                        Polygon([(0.00,0.50), (0.00,0.75), (0.25,0.75), (0.25,0.50)]),
                        Polygon([(0.25,0.00), (0.25,0.25), (0.50,0.25), (0.50,0.00)]), …

GeoDataFrame.plot()我正在为每个月创建一个带有 GeoPandas 子图的多重图。如何为所有子图共用图例以及 x 和 y 轴并控制图大小？

我知道有sharex=True，sharey=True但我不知道把它放在哪里。

plt.figure(sharex=True, sharey=True)回报TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'sharex'

world.plot(column='pop_est', ax=ax, legend=True, sharex=True, sharey=True)回报AttributeError: 'PatchCollection' object has no property 'sharex'

ax = plt.subplot(4, 3, index + 1, sharex=True, sharey=True)回报TypeError: cannot create weak reference to 'bool' object

import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

months = pd.DataFrame(["January", "February", "March", "April", "May", "June", "July", "August", …

如果我有下面的图，如何将颜色图/图例转换为对数刻度？

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world = world[(world.pop_est>0) & (world.name!="Antarctica")]
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
world.plot(column='pop_est', ax=ax, legend=True)