小编Abe*_*Abe的帖子

我正在使用python和numpy/scipy来执行正则表达式并阻止文本处理应用程序.但我也想使用一些R的统计软件包.

将数据从python传递给R的最佳方法是什么？(然后回来？)

此外,我需要在某些时候将阵列备份到磁盘,所以我愿意从python中保存并加载R,如果这是最好的解决方案.矩阵非常大(例如100,000 x 10,000),因此使用稀疏矩阵也可能很好.

如果这是转贴,请道歉.我无法找到任何将所有这些部分放在一起的东西.

我正在使用python中的大型稀疏矩阵(文本生成的文档特征矩阵).它需要相当多的处理时间和内存来咀嚼这些,我想稀疏矩阵可以提供一些改进.但是我担心使用稀疏矩阵库会使插入其他python(和R,通过rpy2)模块变得更加困难.

穿过这座桥的人是否已经提供了一些建议？在性能,可伸缩性和兼容性方面,在python/R中使用稀疏矩阵的优缺点是什么？

在KnockoutJS中,有没有办法在调用后添加绑定ko.applyBindings？

我正在尝试清理django中的一些纠结的遗留代码. 秃鹰看起来是一个不错的选择,但它似乎不知道如何找到从urls.py引用的视图函数.这并不太令人惊讶,因为大多数函数都包含在字符串中:

...
url(r'^some-url/$', 'my_app.views.some_url_view'),
...

有没有一种简单的方法让秃鹰意识到视图功能？

我有一件事要做:我已经为代码编写了相当广泛的测试.目前,秃鹫错过了这些测试,但如果有一些方法可以让秃鹰知道这些测试,我认为所有的观点都会被包括在内.

新手问题:如何将git repo中的本地更改撤消回上次推送？我看到了很多关于回滚最后一次提交或所有本地更改的指导,但没有特别针对这种情况.

标题说明了一切.我想授予将新对象推送到给定列表样式数据库的权限,但我不想允许完全写入权限.在这可能吗？

当我尝试启动EC2现场实例时,该实例几乎立即进入status = pending-evaluation并无限期地停留在那里.

我的出价远远高于当前的现货价格,我可以毫不费力地启动专用实例.

为什么会这样？有人有过类似的问题吗？

我正在编写一个使用这种笨拙的 glob 语法的 python 脚本。

import glob    
F = glob.glob('./www.dmoz.org/Science/Environment/index.html')
F += glob.glob('./www.dmoz.org/Science/Environment/*/index.html')
F += glob.glob('./www.dmoz.org/Science/Environment/*/*/index.html')
F += glob.glob('./www.dmoz.org/Science/Environment/*/*/*/index.html')
F += glob.glob('./www.dmoz.org/Science/Environment/*/*/*/*/index.html')

似乎应该有一种方法来包装这是一行：

F = glob.glob('./www.dmoz.org/Science/Environment/[super_wildcard]/index.html')

但我不知道合适的超级通配符是什么。这样的事情存在吗？

我有一个外部数据库的SparkSQL连接:

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession \
  .builder \
  .appName("Python Spark SQL basic example") \
  .getOrCreate()

如果我知道表的名称,则很容易查询.

users_df = spark \
  .read.format("jdbc") \
  .options(dbtable="users", **db_config) \
  .load()

但有没有一种列出/发现表的好方法？

我希望SHOW TABLES在mysql或\dtpostgres中等效.

我正在使用pyspark v2.1,以防万一.

我想使用Great Expectations包来验证 .csv 文件中的列仅包含整数。

我正在使用的文件在年龄列中只有整数，除了一行具有“”字符之外。这就是我希望期望能够捕捉到的。我还在文本编辑器中检查了 .csv 文件，并可以确认年龄列中的年龄未用引号引起来。

然而，100% 的数据都未能达到预期。我认为这是因为 pandas 正在读取作为对象类型（因此是字符串）的列，因为有一个不正确的行。我可以使用类似的方法对其进行预处理，.astype(int)因为它会在该行上失败。而包裹.astype(int)在一个try块中将完全违背对此寄予厚望的目的。

这是一个最小的工作示例：

好.csv：

age,name
34,Fred
22,Bob
54,Mary

坏.csv：

age,name
34,Fred
`,Bob
54,Mary

代码：

import great_expectations as ge

df = ge.read_csv("./good.csv");
my_df.expect_column_values_to_be_of_type('age','int')

df = ge.read_csv("./bad.csv");
my_df.expect_column_values_to_be_of_type('age','int')

第一个案例返回

{'success': True,
 'result': {'element_count': 3,
  'missing_count': 0,
  'missing_percent': 0.0,
  'unexpected_count': 0,
  'unexpected_percent': 0.0,
  'unexpected_percent_nonmissing': 0.0,
  'partial_unexpected_list': []}}

所以所有的年龄都是整数，并且每一行都成功。我预计第二种情况会失败，但仅限于第二行。但是它在所有行上都失败：

{'success': False,
 'result': {'element_count': 3,
  'missing_count': 0,
  'missing_percent': 0.0,
  'unexpected_count': 3,
  'unexpected_percent': 1.0,
  'unexpected_percent_nonmissing': 1.0,
  'partial_unexpected_list': ['34', '`', …