小编Axe*_*xel的帖子

我想从pandas数据框中的数据中提取一周数.

日期格式为datetime64 [ns]

我已将日期标准化以从中删除时间

df['Date'] = df['Date'].apply(pd.datetools.normalize_date)

所以日期现在看起来像 - 2015-06-17在数据框列中

现在我想将其转换为周数.

提前致谢

这应该是一个简单的,但不知何故,我找不到一个有效的解决方案.

我有一个pandas数据框,如下所示:

index col1   col2   col3   col4   col5
0     a      c      1      2      f 
1     a      c      1      2      f
2     a      d      1      2      f
3     b      d      1      2      g
4     b      e      1      2      g
5     b      e      1      2      g

我想按col1和col2分组,得到sum()col3和col4. Col5可以删除,因为无法聚合数据.

以下是输出的外观.我有兴趣在结果数据帧中同时使用col3和col4.这并不重要,如果col1和col2是索引与否的一部分.

index col1   col2   col3   col4   
0     a      c      2      4          
1     a      d      1      2      
2     b      d      1      2      
3     b …

我有两个pandas.DataFrames我想合并成一个.数据框具有相同的列数,顺序相同,但列标题不同.如何有效地组合这些数据帧？

df_ger
index  Datum   Zahl1   Zahl2
0      1-1-17  1       2
1      2-1-17  3       4

df_uk
index  Date    No1     No2
0      1-1-17  5       6
1      2-1-17  7       8

desired output
index  Datum   Zahl1   Zahl2
0      1-1-17  1       2
1      2-1-17  3       4
2      1-1-17  5       6
3      2-1-17  7       8

到目前为止,我想出的唯一方法是重命名列标题,然后使用pd.concat([df_ger, df_uk], axis=0, ignore_index=True).但是,我希望找到一种更通用的方法.

我会尽量让我的问题简短明了。如果您需要任何进一步的信息，请告诉我。

我有一个 MIP，用 Python 包 PuLP 实现。（大约 100 个变量和约束）问题的数学表述来自一篇研究论文。本文还包括一项数值研究。然而，我的结果与作者的结果不同。

我的问题变量叫做prob

prob = LpProblem("Replenishment_Policy", LpMinimize)

prob.solve() LpStatus我通过退货解决问题Optimal

当我添加一些最佳（论文）结果作为约束时，我得到了稍微更好的客观值。将目标函数限制为稍低的值也是如此。LpStatus 保持不变Optimal。

original objective value: total = 1704.20
decision variable: stock[1] = 370

adding constraints: prob += stock[1] == 379
new objective value: 1704.09

adding constraints: prob += prob.objective <= 1704
new objective value: 1702.81

我的假设是 PuLP 的求解器近似解。计算速度很快，但显然不太准确。有没有办法可以提高 PuLP 所使用的求解器的精度？我正在寻找类似的内容：prob.solve(accuracy=100%).我查看了文档，但不知道该怎么做。有什么想法可能是什么问题吗？

任何帮助表示赞赏。谢谢。

KeyboardDatePicker 不支持其输入字段的只读属性

我尝试了 API 文档中已经提到的 readOnly 属性，但没有解决。它对父容器应用只读，而不是对 KeyboardDatePicker 中的输入字段应用。

<KeyboardDatePicker
    margin="normal"
    id="mui-pickers-date"
    className = "dialog-calendar"
    value={selectedDate}
    shouldDisableDate = {handleDisableDate}
    minDate = {startDate}
    maxDate = {endDate}
    minDateMessage = ''
    onChange={handleDateChange}
    format = "MM/dd/yyyy"
    disablePast = {true}
    disabled = {isDisabled}
    allowKeyboardControl = {false}
    readOnly = {true}
    autoFill = {false}
    KeyboardButtonProps={{
         'aria-label': 'change date',
    }}

我已经在Python中构建了一个非常复杂的MIP PuLP。显然对我来说有点复杂。当我运行它时，它发出以下警告：

用户警告：覆盖先前设置的目标。warnings.warn（“覆盖先前设置的目标。”）

该问题进行了一些计算，但未达到预期的解决方案。

该LpStatus[prob.status]收益Optimal

该prob.objective收益None

当我prob.variables()用

for v in prob.variables():
    print(v.name, "=", v.varValue)

我__dummy = None介于其他变量之间。

谁能解释__dummy = None在这种情况下的含义？我在哪里可以找到解决方案？我非常确定我只有一个目标函数。

我的 Excel 电子表格中有两个列表。

第一个列表包含诸如以下的字符串

1234 blue 6 abc
xyz blue/white 1234
abc yellow 123

另一个列表包含第一个列表的子字符串

yellow
blue/white
blue

结果

1234 blue 6 abc         blue
xyz blue/white 1234     blue/white
abc yellow 123          yellow

现在我需要某种匹配公式来将第二个列表中的正确值分配给第一个列表。问题是，没有特定的模式来确定颜色子字符串的位置。另一个问题是，这些值并不完全唯一。正如上面的示例所示，查找需要按顺序进行（在检查“蓝色”之前检查“蓝色/白色”）。

我玩弄了诸如 之类的公式match，find也使用了wildcards *但无法得出任何结果。这里提出的类似问题涵盖了相反的情况如何查找子字符串是否存在于字符串列表中（如果存在，则返回列表中的完整值）

任何帮助都是appriced。公式固然很酷，但使用 vba 也可以。