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。
我有一个包含一个MySQL表field_one,field_two,field_three
我想检查field_one是否包含重复值(如果它是唯一的).
如何在mysql中做到这一点？
谢谢
我正在尝试根据一对标准(month和num)的第一次出现将一个大型数据帧与一个小型数据帧合并.
我拼凑了可行的代码(底部的实际/期望输出),但似乎它可能更有效率.
我的问题是 - 我错过了一个更容易的方法吗？
建立:
import pandas as pd
m = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]
n = [1,1,1,20,20,300,300,20,20,1,1,1,20,300,20,1,1,1,20,20,300,300,300,20,20,1,1]
df = pd.DataFrame({'month':m, 'num':n, 'x':0})
m2 = [1,1,1,2,2,2]
n2 = [1,20,300,1,20,300]
s2 = [11,222,3333,44,555,6666]
df2 = pd.DataFrame({'month':m2, 'num':n2, 'sum':s2})
当前代码:
dfx = pd.DataFrame(df.groupby(['month','num'])['x'].idxmax())
dfx.rename(columns = {'x':'find'}, inplace = True)
df2.set_index(['month','num'], inplace = True)
df2 = pd.merge(df2, dfx, left_index = True, right_index = True)
df = df.merge(df2, left_index = True, right_on = 'find', how = 'left')
df = df.drop(['find','x'], axis = …我正在尝试将列中的值转换为列标题,但保留其余数据.这是我的完整代码,以及最接近我正在寻找的内容.唯一的问题是我无法弄清楚如何保留end列:
import pandas as pd
starts = pd.date_range(start = '1/1/2017', freq = '31d', periods = 4).tolist()
ends = pd.date_range(start = '1/31/2017', freq = '31d', periods = 4).tolist()
df = pd.DataFrame({ 'id':['XXX','XXX','XXX','XXX','YYY','YYY','YYY','YYY'],
'start': starts + starts,
'end': ends + ends,
'type':['car','car','car','car','truck','truck','truck','truck']
}, columns = ['id','start','end','type'])
原始数据帧:
id start end type
0 XXX 2017-01-01 2017-01-31 car
1 XXX 2017-02-01 2017-03-03 car
2 XXX 2017-03-04 2017-04-03 car
3 XXX 2017-04-04 2017-05-04 car
4 YYY 2017-01-01 2017-01-31 truck
5 YYY 2017-02-01 2017-03-03 …我试图在数据框上运行我认为应该是简单的相关函数的函数，但是它在我认为不应该的地方返回NaN。
码：
# setup
import pandas as pd
import io
csv = io.StringIO(u'''
id date num
A 2018-08-01 99
A 2018-08-02 50
A 2018-08-03 100
A 2018-08-04 100
A 2018-08-05 100
B 2018-07-31 500
B 2018-08-01 100
B 2018-08-02 100
B 2018-08-03 0
B 2018-08-05 100
B 2018-08-06 500
B 2018-08-07 500
B 2018-08-08 100
C 2018-08-01 100
C 2018-08-02 50
C 2018-08-03 100
C 2018-08-06 300
''')
df = pd.read_csv(csv, sep = '\t')
# Format manipulation
df = df[df['num'] …我正在尝试创建一个总列,它根据第三列对另一列中的数字求和.我可以通过使用.groupby(),但这创建一个截断列,而我想要一个相同长度的列.
我的代码:
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,2,3,3,3], 'b':[1,2,3,4,5,6]})
df['total'] = df.groupby(['a']).sum().reset_index()['b']
我的结果:
a b total
0 1 1 1.0
1 2 2 5.0
2 2 3 15.0
3 3 4 NaN
4 3 5 NaN
5 3 6 NaN
我想要的结果:
a b total
0 1 1 1.0
1 2 2 5.0
2 2 3 5.0
3 3 4 15.0
4 3 5 15.0
5 3 6 15.0
...每'a'列的总和与另一列相同.
我正在尝试使用两个单独的 DataFrame 查找最近的上一个日期。我实际上有代码来做它，但它使用了一个for循环，我宁愿不使用它，特别是因为我的实际数据帧将比以下代码段大得多：
date_x = pd.to_datetime(['1/15/2015','2/14/2015','3/16/2015','4/15/2015','5/15/2015','6/14/2015','7/14/2015'])
date_y = pd.to_datetime(['1/1/2015','3/1/2015','6/14/2015','8/1/2015'])
dfx = pd.DataFrame({'date_x':date_x})
dfy = pd.DataFrame({'date_y':date_y})
z_list = []
for x in range(dfx['date_x'].count()):
z_list.append(dfy['date_y'][dfy['date_y'] <= dfx['date_x'][x]].max())
dfx['date_z'] = z_list
产生...
date_x date_z
0 2015-01-15 2015-01-01
1 2015-02-14 2015-01-01
2 2015-03-16 2015-03-01
3 2015-04-15 2015-03-01
4 2015-05-15 2015-03-01
5 2015-06-14 2015-06-14
6 2015-07-14 2015-06-14
这正是我想要的，但同样，我认为有一种更疯狂的方式。
采用这个简单的数据框：
df = pd.DataFrame({
'date':['1/15/2017', '2/15/2017','10/15/2016', '3/15/2017'],
'int':[2,3,1,4]
})
我想按日期对其进行排序，然后将其保存到 CSV，而不必：
pd.to_datetime(df['date']).sort_values('date').strftime('%-m/%-d/%Y')相反，做这样的事情（当然，这是行不通的）：
df.apply(pd.to_dataframe(df['date']).sort_values(by = 'date', inplace = True)
输出：
date kw
2 10/15/2016 1
0 1/15/2017 2
1 2/15/2017 3
3 3/15/2017 4
这可能吗，还是我应该坚持三步流程？
我正在尝试创建我认为简单的数据透视表但我遇到严重问题.有两件事我无法做到:
建立:
df = pd.DataFrame({'company':['a','b','c','b'], 'partner':['x','x','y','y'], 'str':['just','some','random','words']})
期望的输出:
company x y
a True False
b True True
c False True
我开始时:
df = df.pivot(values = 'partner', columns = 'partner', index = 'company').reset_index()
让我接近,但当我试图摆脱"伙伴"专栏时,我甚至无法引用它,而且它不是"索引".
对于第二个问题,我可以使用:
df.fillna(False, inplace = True)
df.loc[~(df['x'] == False), 'x'] = True
df.loc[~(df['y'] == False), 'y'] = True
但这似乎令人难以置信的hacky.任何帮助,将不胜感激.
我正在尝试将数据帧写入 MySQL 表，但出现(111 Connection refused)错误。
我在这里遵循了接受的答案： 使用 SQLAlchemy, to_sql 使用 Pandas 写入 MySQL 数据库
答案的代码：
import pandas as pd
import mysql.connector
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://[user]:[pass]@[host]:[port]/[schema]', echo=False)
data.to_sql(name='sample_table2', con=engine, if_exists = 'append', index=False)
...并且该create_engine()行没有错误地工作，但该to_sql()行因此错误而失败：
(mysql.connector.errors.InterfaceError) 2003: Can't connect to MySQL server on 'localhost:3306' (111 Connection refused)
我如何连接到我的 MySQL 数据库/表并不是真正相关的，所以完全不同的答案值得赞赏，但鉴于熊猫 0.20.2 中 MySQL 'flavor'的弃用，将数据帧写入 MySQL 的正确方法是什么？
我有两台服务器，其中一台试图从另一台获取文件。我正在使用Flask get请求来回发送简单数据（字符串，列表，JSON对象等）。
我也知道如何仅发送文件，但是我需要随数据发送错误代码。
我正在使用以下内容：
服务器1：
req = requests.post('https://www.otherserver.com/_download_file', data = {'filename':filename})
服务器2：
@app.route('/_download_file', methods = ['POST'])
def download_file():
filename = requests.form.get('filename')
file_data = codecs.open(filename, 'rb').read()
return file_data
服务器1：
with codecs.open('new_file.xyz', 'w') as f:
f.write(req.content)
...一切都很好。但是，我想发送一个错误代码变量，file_data以便服务器1知道状态（而不是HTTP状态，而是内部状态代码）。
任何帮助表示赞赏。
多年来，我每天都使用 Pandas，并且经常（但不是那么频繁）使用 Numpy。大多数时候我会做类似的事情：
import pandas as pd
import numpy as np
但是[编辑：在 pandas 2.0 之前] 还可以选择直接从 Pandas 使用 Numpy：
df['value'] = pd.np.where(df['date'] > '2020-01-01', 1, 0)
有谁知道这些选项中的任何一个是否比另一个选项的性能明显更高？
我一直在阅读关于javascript的单线程性质以及在代码完成之前UI将如何更新(例如,这个问题).对该问题的回答主要解释了代码如何执行,但在一些"hacky"定时器之外没有提供真正可行的解决方案.
我想知道是否有一个很好的解决方案,可能包括.then()在javascript执行之前"绘制"UI的承诺或功能.
以下是一个具体的例子:http://jsfiddle.net/zbtsd12k/.在这个例子中,我希望在运行计算之前立即改变"Change Color".
警告:我的示例包括10亿次迭代的for循环(在我的机器上花了不到2秒)并且可能会冻结您的计算机一段时间.
任何帮助,将不胜感激.