小编lil*_*lil的帖子

我想删除只是列名(x,y,z)只使用数据

In [68]: df
Out[68]: 
   x  y  z
0  1  0  1  
1  2  0  0 
2  2  1  1 
3  2  0  1 
4  2  1  0

我想打印结果如下.

Out[68]: 

0  1  0  1  
1  2  0  0 
2  2  1  1 
3  2  0  1 
4  2  1  0

可能吗？我怎么能这样做？

我使用 zeppelin 和其他团队成员的报告。人们总是对我说..“齐柏林飞艇不工作，修好了”

齐柏林飞艇的错误是它。

java.net.SocketException: Broken pipe (Write failed) class java.sql.SQLException org.apache.hive.jdbc.HiveStatement.runAsyncOnServer(HiveStatement.java:317) org.apache.hive.jdbc.HiveStatement.execute(HiveStatement. java:250) org.apache.zeppelin.jdbc.JDBCInterpreter.executeSql(JDBCInterpreter.java:322) org.apache.zeppelin.jdbc.JDBCInterpreter.interpret(JDBCInterpreter.java:408) org.apache.zeppelin.interpreter.LazyOpenInterpreter.解释（LazyOpenInterpreter.java:94）org.apache.zeppelin.interpreter.remote.RemoteInterpreterServer$InterpretJob.jobRun（RemoteInterpreterServer.java:341）org.apache.zeppelin.scheduler.Job.run（Job.java:176）org. apache.zeppelin.scheduler.ParallelScheduler$JobRunner.run(ParallelScheduler.java:162) java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) java.util.concurrent.FutureTask。运行(FutureTask.java:266) java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180) java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180) .ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) java.lang.Thread.run(Thread.java:745)运行(ThreadPoolExecutor.java:617) java.lang.Thread.run(Thread.java:745)运行(ThreadPoolExecutor.java:617) java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

我认为是蜂巢、齐柏林飞艇连接错误的问题，对吗？我该如何解决？

我想做一个松弛警报（失败状态和成功状态）

Dag 现在正在工作，当状态为 sucssess 状态时，松弛警报正在工作！但现在， on_failure_callback - 失败状态持续工作（每 1 分钟一次）

请注意，它继续失败。但是，它不起作用，我认为这不是真正的状态。

我该如何改变呢？...我想知道关于真正失败状态的松弛通知

现在我们的 task_default 参数是这样的。

dt = datetime.now(tz=tz.tzlocal())
task_default_args = {
    'owner': 'owner',
    'retries': 2,
    'retry_delay': timedelta(minutes=1),
    'start_date': datetime(2018, 11, 10),
    #'depends_on_past': False,
    'email': ['mail'],
    'email_on_failure': True,
    'email_on_retry': False,
    'on_failure_callback': send_slack(
        senderRole='airflow',
        receiverSubscribe='bot',
        level='info',
        text='= fail' + str(dt),
        X_CAG_AUTH='AG_CONSUMER_TOKEN access-key=500000000000',
    ),
    'execution_timeout': timedelta(minutes=30)
}

-- > Dag Contents like this 


start = DummyOperator(
    task_id='start',
    dag=dag)

tmp_slack_test_dag = PostgresOperator(pool=redshift_pool,
                      task_id='tmp_slack_test_sql',
                      postgres_conn_id=redshift_conn_id,
                      sql="""sql/tmp_.sql""",
                      parameters=None,
                      autocommit=True,
                      dag=dag
                    )

success_dummy = DummyOperator(
    task_id='success_dummy',
    dag=dag, …