我创建了一个Project SDK设置为的项目1.8 (1.8.0_25).问题是即使System无法解决,如果我切换Project SDK到1.7 (1.7.0_71),一切正常.如何解决这个问题？
我正在尝试使用批量查找来检索一组文档并返回该文档集，我想知道批量查找返回什么？我的代码是：
def bulk_find(collection_name, key, value):
bulk = db[collection_name].initialize_ordered_bulk_op()
bulk.find({key: value})
results = bulk.execute()
那么，bulk.find这里返回什么？该文档未对此进行任何说明。
我试图测试a中的值series是否是唯一值.我知道series.unique可以提供一系列独特的值series,但不确定它在我的情况下是如何适合的.或迭代series,但它不是很有效,所以我想知道有更好的方法吗？
OrderedDict我正在尝试更新具有相同值的键列表int，例如
for idx in indexes:
res_dict[idx] = value
其中value是一个int变量，indexes是slist的inta，充当键，res_dict是 an OrderedDict，尝试在一行中解决上述问题，
res_dict[indexes]=value
但得到了错误：
TypeError: unhashable type: 'list'
循环或列表理解是在这里进行此更新的唯一方法吗？
我正在尝试drop_duplicates在 a 的列上使用dataframe，
A len
['1', '2'] 2
['1', '2'] 2
['3'] 1
['4', '5'] 2
['4', '5'] 2
结果dataframe应该是这样的
A len
['1', '2'] 2
['3'] 1
['4', '5'] 2
我试过了df.drop_duplicates('A', inplace=True)，但有错误，
unhashable type: 'numpy.ndarray'
我还A使用df['A'].apply(list)and转换为列表和集合df['A'].apply(set)，然后使用drop_duplicates，但都失败了unhashable type: 'set' and 'list'。我想知道如何解决这个问题。
我想在D型转换列（A）在dataframe从float64到int，
df['A'].astype(numpy.int64)
但在那之后，A仍然float64是 dtype。我想知道如何解决这个问题。
我有一本看起来像的字典
a = {32: [2230], 37265: [2218], 51: [2223], 164: [2227], 3944: [2224]}
但是,值a可能包含多个元素,例如
a = {32: [2200, 2230], 37265: [2201, 2218], 51: [2223], 164: [2227], 3944: [2224]}
我有一个列表,将键存储a在组中,
b = [[32, 51, 164], [3944, 37265]]
现在我想获取另一个列表中每个组中键的值,
clusters = []
for key_group in b:
group = []
for key in key_group:
group.extend(a[key])
if len(group) > 1:
clusters.append(group)
所以最终的清单看起来像,
clusters = [[2230, 2223, 2227], [2224, 2218]]
如果a在值列表中包含多个元素,clusters看起来像,
clusters = [[2200, 2230, 2223, 2227], …我有一个io.BytesIO对象，iostream它是一个从磁盘读取的 be2 文件，我要将列标题附加到 table/ iostream，
f = io.BytesIO()
f.write(b'A,B,C,D\n')
f.write(iostream.getvalue())
pd.read_table(f, sep=',', index_col=False, error_bad_lines=False, encoding='utf-8', dtype=type_map)
但它给了我一个错误，
pandas.errors.EmptyDataError: No columns to parse from file
我想知道如何解决这个问题。
也试过
f = io.StringIO()
f.write('A,B,C,D\n')
f.write(iostream.getvalue().decode())
pd.read_table(f, sep=',', index_col=False, error_bad_lines=False, encoding='utf-8', dtype=type_map)
出错
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Calling read(nbytes) on source failed. Try engine='python'.
我试图找到仅包含空字符串的列中的单元格数量''。的df样子：
currency
USD
EUR
ILS
HKD
代码是：
df['currency'].str.contains(r'\s*')
但是代码也将具有实际字符串值的单元格识别为包含空字符串。
我想知道如何解决该问题，因为它只能检测仅包含空字符串的单元格。
由于pandas 0.23.4,pandas._libs.tslib.NaTType已完全弃用，因此我必须pandas.NaT按照0.23.2更改日志中的指示使用，
The type import pandas.tslib.NaTType is deprecated and can be replaced by using type(pandas.NaT)
但是当我尝试以下代码时，
from pandas import NaT
val_type = type(val)
if issubclass(val_type, NaT):
return 'NaT'
我有一个错误，
TypeError: issubclass() arg 2 must be a class or tuple of classes
如果我尝试，
if isinstance(val_type, NaT):
return 'NaT'
我收到以下错误，
TypeError: isinstance() arg 2 must be a type or tuple of types