我有一个单词列表
name,id,3
我需要像这样双引号
"name,id,3"
我试过sed的/.*/\"&\"/g',得到了
"name,id,3
只有一个双引号
我也试过awk {print"\""$ 1"\""},结果完全相同需要帮助
当我以 root 身份登录 MySQL 时，我通常设置 MROOTPASS 环境变量
export MROOTPASS=my-secret-password
然后做
mysql -u root -p$MROOTPASS
这消除了每次我以 root 身份连接到 MySQL 时重新输入密码的需要，但显然它是不安全的，因为密码已保存到 bash 历史文件中。是否可以防止密码被保存？
我正在尝试创建一个进度条，以便使用tqdm将excel数据读入熊猫。我可以使用chunksize参数轻松地通过csv做到这一点：
data_reader = pd.read_csv(path,
chunksize = 1000)
for row in tqdm(data_reader,
total = 200):
df_list = []
df_list.append(row)
它将为200个总块中的每1000个块更新进度条。pd.read_excel但是，不再有chunksize争论。还有其他选择吗？
编辑：我已经读过以下问题：重新读取大块的excel文件（使用python读取大xlsx文件的一部分），但是read_excel 不再具有chunksize参数，并且pd.ExcelFile.parse等效。我想知道是否有chunksize参数的替代方法或创建一种可迭代的方法来循环读取大块。
我在以正确的格式转换日期时遇到问题。
我有一个看起来像这样的列：20130525，存储为int64。
我正在尝试将其设置为日期，但出现问题。
我写了一个看起来像这样的函数：
def reformat_dates(df):
df['column'] = pd.to_datetime(df['column'], format = "%Y-%m-%d")
return df
但是，当我执行该函数时，最终出现了这样的一列：
1970-01-01 00:00:00.020130525
我的函数是否存在某种错误，使其以这种方式默认设置？我希望格式是
2013-05-25
我使用 tqdm 打印带有 hyperopt 的长时间运行优化过程的进度条。这个过程调用一个函数 500 次，每次调用大约需要 10 到 20 分钟，所以我开始让进度显示更精细一点，并tqdm.update在循环中添加了一些 -语句，逐步推进进度条以避免有两个嵌套的进度条，同时仍然能够立即看到到目前为止执行了多少函数调用。
现在丑陋的结果是这样的：
15%|???? | 73.69999999999993/500 [7:40:31<102:54:08, 868.98s/it, evaluating fold 2 of 2 folds...]Iteration 1, loss = 2.50358388
你可以在上面看到，这是函数的第 73 次调用，第 73 次函数调用大约完成了 70%。事实上，我只是估计了m函数中子步骤的数量（可能因调用而异）并使用分数1/m来更新进度条。然后在函数调用之后，我只是将进度条同步回一个完整的整数，以避免添加舍入错误。
当然，准确性在这里根本不是问题。但我想显示 73.70 而不是 73.69999999999993。我已经尝试将我的更新值四舍五入到两个小数位，这并不能解决问题，因为浮点数的精度问题，如果一个数字不能完全用浮点数表示，那么它又变得丑陋了。根据tqdm的文档，这部分隐藏在r_bar整个格式字符串的部分中，但我找不到设置它的方法。你能帮我解决这个问题吗？
根据文档r_bar默认为：
r_bar='| {n_fmt}/{total_fmt} [{elapsed}<{remaining}, '
这是我的代码：
with tqdm(iterable=None, initial=num_trials, maxinterval=maxinterval, total=max_evals, ascii=False, disable=show_progressbar is False) as progress_bar:
def fn_to_minimize(*args, **kwargs):
return fn(*args, **kwargs, _progress_bar=progress_bar)
for num_trials in range(num_trials, …我目前正在使用 Pandas 数据框，我想选择数据框中没有 None 实体属性的所有数据条目。
df_ = df.loc[df['entities'] != None]
似乎工作得很好但是
df_ = df.loc[df['entities'] is not None]
将引发 KeyError 是
文件“pandas_libs\index.pyx”，第 107 行，>pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc 文件“pandas_libs\index.pyx”，第 128 行，>pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc 文件“pandas_libs\ index_class_helper.pxi”，第 91 行，在 >pandas._libs.index.Int64Engine._check_type KeyError: True
好吧，我已经知道我原来的问题的解决方案，我只是好奇为什么会发生这种情况
我如何解决这个错误运行我的代码如下。我正在使用下面的函数并在运行窗口中实现循环，但最终得到以下错误。for 循环起作用并挂在某个点上。
def get_grps(s, thresh=-1, Nmin=3):
"""
Nmin : int > 0
Min number of consecutive values below threshold.
"""
m = np.logical_and.reduce([s.shift(-i).le(thresh) for i in range(Nmin)])
if Nmin > 1:
m = pd.Series(m, index=s.index).replace({False: np.NaN}).ffill(limit=Nmin - 1).fillna(False)
else:
m = pd.Series(m, index=s.index)
# Form consecutive groups
gps = m.ne(m.shift(1)).cumsum().where(m)
# Return None if no groups, else the aggregations
if gps.isnull().all():
return 0
else:
agg = s.groupby(gps).agg([list, sum, 'size']).reset_index(drop=True)
# agg2 = s2.groupby(gps).agg([list, sum, 'size']).reset_index(drop=True)
return agg, gps
data_spi = …fasttext 官方网站 (fasttext.cc) 上的示例（与单词表示相关）表明，可以计算使用 cbow（或skip-gram 模型）导出的向量（简而言之，在无监督学习模型上）的最近邻。据称，这可以使用get_nearest_neighbors模型 ( model.get_nearest_neighbors) 上的函数来完成。然而，当我尝试执行该操作时，Python (3.7.) 向我显示了一条消息，即对于无监督学习模型，fasttext 中不存在此函数，事实上，当我查看 fasttext 帮助时，我没有看到此函数。唯一存在的类似函数是模型上的谓词（model.predict（其中指定 k）），但这只能在监督学习模型上完成。
谁能向我解释发生了什么事，并帮助我解决这个问题？有什么方法可以计算 fasttext 中无监督学习模型的最近邻居吗？:-)