使用pandas.DataFrame.resample,我可以对DataFrame进行下采样:
df.resample("3s", how="mean")
这会重新采样具有类似日期时间的索引的数据帧,以便将3秒内的所有值聚合到一行中.列的值是平均值.
问题:我有一个包含多列的数据框.是否可以为不同的列指定不同的聚合函数,例如我想要"sum"列x,"mean"列y并选择"last"for列z？我怎样才能达到这个效果？
我知道我可以创建一个新的空数据框,然后调用resample三次,但我更喜欢更快的就地解决方案.
我有一个如下所示的数据库表：
---------------------------------------
| id | json_array (jsonb) |
---------------------------------------
| 1 | [{"a": 1}, {"a": 5}, {"a": 1}] |
| 2 | [{"a": 2}] |
| 3 | [{"a": 1}] |
---------------------------------------
我想使用 PostgreSQL 的 JSON 查询功能来选择json_array数组中的某些子字典，例如字典 where "a": 1。
输出应该是
------------------
| id | json_dict |
------------------
| 1 | {"a": 1} |
| 1 | {"a": 1} |
| 3 | {"a": 1} |
------------------
以下查询适用于每个数组中的第一个元素，但我想检查所有元素：
---------------------------------------
| id | json_array (jsonb) |
---------------------------------------
| …我在维基百科上发现了这个代码块,作为Ruby中的一个quine(打印自己的程序)的例子.
puts <<2*2,2
puts <<2*2,2
2
但是,我不知道它是如何工作的.特别是,我没有得到的是,当我删除最后一行时,我收到此错误:
语法错误,意外$ end,期待tSTRING_CONTENT或tSTRING_DBEG或tSTRING_DVAR或tSTRING_END
那些线会发生什么？
使用pandas.DataFrame.resample我可以将 DataFrame 下采样到特定的持续时间：
df.resample("3s").mean()
但是，我不想指定某个时间，而是指定原始数据框中固定数量的行，例如“重新采样，使以前的三行现在聚合为一”。这在大熊猫中怎么可能？
如何在Scala中创建一个Map,它不仅将一个参数作为键,而是两个或三个.
val map = //..?
map("abc", 1) = 1
println(map("abc", 2)) // => null
println(map("abc", 1)) // => 1
我尝试使用元组作为键,但后来我必须分配这样的值
map(("abc", 1)) = 1
我可以以某种方式摆脱内部括号吗？
我无法重命名GCS中的现有文件夹。我该怎么做呢？
根据文档，这应该是：
gsutil mv gs://my_bucket/olddir gs://my_bucket/newdir
但是，发生的olddir是放置在下方newdir，即目录结构如下（在调用之后gsutil mv）：
my_bucket
newdir
olddir
而不是（我所期望的）
my_bucket
newdir
我已经尝试过是否将斜杠全部放在四个组合中，但都没有用。
我正在使用一个git pre-commit钩子来自动格式化所有暂存文件。我通过确定暂存文件git diff --name-only --cached，然后在这些文件上调用脚本。这一切在标准用例中都运行良好，但是当我通过提交时它不起作用
git commit -a ..
因为文件尚未暂存。
有什么方法可以：
在钩子之前运行-a效果（将文件添加到暂存区）pre-commit？
发现预提交在-a提交中运行？
一定有办法处理这个问题。
我有一个像这样的二进制掩码：
X = [[0, 0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 1, 1],
[0, 0, 0, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 1, 1, 1]]
我在这个数组中有一个特定的索引，并且想要计算从该索引到1掩码中最接近的索引的距离。如果该索引处已经有 a 1，则距离应该为零。示例（假设曼哈顿距离）：
distance(X, idx=(0, 5)) == 0 # already is a 1 -> distance is zero
distance(X, idx=(1, 2)) == 2 # second row, third column
distance(X, idx=(0, 0)) == 5 # upper left corner
Python/NumPy/SciPy 中是否已经存在这样的功能？欧几里德距离和曼哈顿距离都可以。我宁愿避免计算整个矩阵的距离（因为在我的情况下它相当大），并且只获取我的一个索引的距离。
我正在使用数据集API，按如下所示读取数据：
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filename, compression_type="GZIP")
dataset = dataset.map(lambda str: tf.parse_single_example(str, feature_schema))
现在，我想使用flat_map它来过滤掉一些样本，同时在训练时动态地复制一些其他样本（这是导致我的模型的输入函数）。
该API flat_map需要返回一个Dataset对象，但是我不知道如何创建该对象。这是我要实现的伪代码实现：
def flat_map_impl(tf_example):
# Pseudo-code:
# if tf_example["a"] == 1:
# return []
# else:
# return [tf_example, tf_example]
dataset.flat_map(flat_map_impl)
如何在flat_map函数中实现呢？
注意：我想可以通过来实现这一点py_func，但我宁愿避免这种情况。