小编elP*_*tor的帖子

我有多个分支从主服务器分支(每个分支在一个单独的子目录中).

• Branch1:新开发,尚未完全完成
• Branch2:问题的修补程序,但仍在测试中
• Branch3:乱七八糟的分支,我不会恢复

在完成修补程序的测试之前,我想在Branch1中已经有代码,所以我可以继续开发修复程序.
(但是因为我对git的经验并不是那么多,所以我第一次开始在第三个分支中进行合并,特别是在我弄乱了Branch1或Branch2之前就已经陷入困境)

在我的第3分支中,我首先尝试了以下内容:

git merge feature/Branch1

但是这给出了以下错误:

fatal: 'feature/Branch1' does not point to a commit

我接下来在我的Branch1中做了一个提交-a并再次尝试,但它一直给出同样的错误.

我究竟做错了什么？我应该怎么做才能合并代码 - 在这种情况下 - Branch1与Branch3？

我正在尝试设置pandas DataFrame列的最大值.例如:

my_dict = {'a':[10,12,15,17,19,20]}
df = pd.DataFrame(my_dict)

df['a'].set_max(15)

会屈服:

    a
0   10
1   12
2   15
3   15
4   15
5   15

但事实并非如此.

有一百万个解决方案可以找到最大值,但没有设置最大值......至少我能找到.

我可以遍历列表,但我怀疑有更快的方法来做大熊猫.我的列表会显着更长,因此我希望迭代需要相对较长的时间.此外,我想要能够处理的任何解决方案NaN.

我正在尝试运行我认为简单的代码以消除所有NaN的列,但无法使其工作(axis = 1在消除行时工作得很好):

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan,np.nan], 'b':[4,np.nan,6,np.nan], 'c':[np.nan, 8,9,np.nan], 'd':[np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]})

df = df[df.notnull().any(axis = 0)]

print df

完整错误:

raise IndexingError('Unalignable boolean Series provided as 'pandas.core.indexing.IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match

预期产量:

     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  NaN  8.0
2  NaN  6.0  9.0
3  NaN  NaN  NaN

鉴于对pandas 0.20.0的更新和弃用.ix,我想知道使用剩余的.loc和最好的方法来获得相同的结果是什么.iloc.我刚回答了这个问题,但第二个选项(不使用.ix)似乎效率低下且冗长.

片段:

print df.iloc[df.loc[df['cap'].astype(float) > 35].index, :-1]

这是使用条件和索引位置过滤时的正确方法吗？

我正在寻找一个熊猫系列,并填写NaN下一个数值的平均值,其中:average = next numerical value / (# consecutive NaNs + 1)

这是我的代码到目前为止,我只是无法弄清楚如何在filler列中划分列NaN(以及下一个数值)num:

import pandas as pd

dates = pd.date_range(start = '1/1/2016',end = '1/12/2016', freq = 'D')
nums = [10, 12, None, None, 39, 10, 11, None, None, None, None, 60]

df = pd.DataFrame({
        'date':dates, 
        'num':nums
        })

df['filler'] = df['num'].fillna(method = 'bfill')

电流输出:

         date   num  filler
0  2016-01-01  10.0    10.0
1  2016-01-02  12.0    12.0
2  2016-01-03   NaN    39.0
3  2016-01-04   NaN    39.0 …

我正在尝试使用一列中的值创建一个列,但是基于将另一列与前一个值匹配.

这是我目前的代码:

d = {'a':[1,2,3,1,2,3,2,1], 'b':[10,20,30,40,50,60,70,80]}

df = pd.DataFrame(d)

df['c'] = df['b'][df['a'] == df['a'].prev()]

我想要的输出:

   a   b    c
0  1  10  NaN
1  2  20  NaN
2  3  30  NaN
3  1  40   10
4  2  50   20
5  3  60   30
6  2  70   50
7  1  80   40

......我没有得到,因为.prev()这不是真的.有什么想法吗？

我正在尝试在两列上合并两个Pandas数据框。一列具有唯一的标识符，该标识符可用于仅简化.merge()两个数据帧。但是，第二列合并实际上会使用，.merge_asof()因为它需要找到最接近的日期，而不是确切的日期匹配。

这里有一个类似的问题：熊猫在名称和最近日期上合并，但它是在三年前提出并回答的，它merge_asof()是一个较新的添加。

几个月前，我在这里提出了类似的问题，但是该解决方案只需要使用merge_asof()而无需任何精确匹配。

为了包括一些代码，它看起来像这样：

df = pd.merge_asof(df1, df2, left_on=['ID','date_time'], right_on=['ID','date_time'])

的位置ID将完全匹配，而date_time的位置将是“接近匹配”。

任何帮助是极大的赞赏。

我正在尝试使float_format参数与pandas to_excel()函数一起使用，但似乎没有任何作用。

码：

df = pd.DataFrame({
        'date':['1/15/2016','2/1/2016','2/15/2016','3/15/2016'],
        'numA':[1000,2000,3000,4000.3],
        'numB':[10000,20000.2,30000,40000]
    })

writer = pd.ExcelWriter('c:/.../pandas_excel_test.xlsx', engine = 'xlsxwriter')

print df.dtypes

df.to_excel(writer, 
        index = False,
        float_format = '%.2f',
    )

但是Excel文件看起来像这样：

我确认dtype为：

date     object
numA    float64
numB    float64
dtype: object

有谁知道如何正确格式化浮点数to_excel()？

我试图通过 python (2.7) 获取与我的 MySQL 服务器关联的所有数据库的名称，但我只是获取数据库的数量。

我环顾四周，似乎唯一的答案可能是sys用于命令行调用，获取数据库的名称，然后从那里继续，但我不敢相信这是唯一的方法。

当前代码：

import MySQLdb

serv = MySQLdb.connect(host = "localhost", user = "root", passwd = "abcdefg")

c = serv.cursor()

print c.execute("SHOW DATABASES")

输出：

4

在此先感谢您的帮助。

我对 SVG 还比较陌生，我一直在探索各种在线呈现它们的方法。每个似乎都有自己的优点和缺点，但<svg>元素本身似乎有最大的缺点 - 它不渲染！

我的代码非常简单（引用公共 URL SVG）：

<div>
    <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
        <use xlink:href="https://svgshare.com/i/7q9.svg"></use>
    </svg>
</div>

为了确保 SVG 本身可以使用其他标签，我创建了以下 jsFiddle： http: //jsfiddle.net/dykv8swr/24/。

我缺少什么？

奖励：作为第二个问题 - 似乎fill:currentColor不适用于任何 SVG 类型，似乎也无法弄清楚。

提前致谢。