小编CHR*_*HRD的帖子

假设我有以下结构：

 dir_1\n \xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 functions.py\n \xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 dir_2\n     \xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80 code.ipynb\n

在，，code.ipynb我只是想访问里面的一个函数functions.py并尝试了这个：

from ..functions import some_function\n

我收到错误：

attempted relative import with no known parent package\n

我已经检查了一堆类似的帖子，但还没有弄清楚这一点...我正在从 a 运行 jupyter 笔记本，conda env我的 python 版本是3.7.6.

想象一下，我有一个dash应用程序，我希望在页面重新加载时刷新全局数据。我正在使用一个函数来提供此处所述的布局。但是，我注意到应该如何/在哪里定义df，以便可以在回调中使用它（就像我想根据df某些输入对它进行子集化并将其传递到布局表的情况）。我下面的代码在页面刷新时重新加载数据，但回调无法访问df.

我很陌生，dash所以提前为可能愚蠢的问题道歉。

def serve_layout():
    df = # Fetch data from DB
    
    return # Layout

app.layout = serve_layout

@app.callback()
def my_func:
    # Here I want to reference df

我正在尝试使用 matplotlib 绘制以下数据框：

df = pd.DataFrame({'X': ["A", "A", "B", "B"], 'Z': ["a", "b", "a", "b"], 'Y': [5, 1, 10, 5]})
df

    X   Z   Y
0   A   a   5
1   A   b   1
2   B   a   10
3   B   b   5

我想要的是两个条形图，其中条形图彼此相邻而不是彼此重叠。当我运行这个时，条形图被放置在彼此的顶部：

plt.barh(df['X'][df['Z'] == "a"], df['Y'][df['Z'] == "a"], color = 'blue')
plt.barh(df['X'][df['Z'] == "b"], df['Y'][df['Z'] == "b"], color = 'red')

当我尝试更改条形的位置时，出现错误：can only concatenate str (not "float") to str。我该如何解决这个问题？

假设我有df和d以下。我想，对于 中的每一行col，检查是否与 中的项目键匹配，如果匹配d，则将值替换col为相应的项目值，否则删除该行。（不能超过一场比赛）。

df = pd.DataFrame({'col': ['sdffzdhellojkh', 'fegky', 'ouewfzdworldqf']})

d = {'fzdhello': 'hello', 'fzdworld': 'world'}

在这种情况下，输出将如下所示：

df
    col
0   hello
1   world

我有一个L未命名的逗号分隔字符列表。每个字符列表的长度不等。我需要删除少于 4 个元素的字符列表L。如何才能做到这一点？示例L：

> L
[[1]]
[1] "A" "B" "C" "D"
[[2]]
[1] "E" "F" "G" 

在上面的例子中，我想最终得到：

> L
[[1]]
[1] "A" "B" "C" "D"

我有一个数据框，其中包含一个日期和一个 ID 列。以下是仅用于此问题的示例框架。但真实数据包括更多的行和列。

from datetime import date, timedelta
import pandas as pd

date = datetime.datetime(2020, 1, 1)
delta_1 = 5
delta_2 = 15
delta_3 = 18

data = {
    'A': [date, date - timedelta(delta_1), date - timedelta(delta_2), date, date - timedelta(delta_3)], 
    'B': ['a', 'a', 'a', 'b', 'b']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

           A  B
0 2020-01-01  a
1 2019-12-27  a
2 2019-12-17  a
3 2020-01-01  b
4 2019-12-14  b

我想要实现的是，对于每个唯一 id（B示例中的列），从最近的行开始，并根据日期条件删除行：如果在 10 天内插入具有现有 id 的行具有该 ID 的最近行，只有最新行有效。所以在这个例子中，以 10 …

假设我有df以下内容：

df = pd.DataFrame({
    'ID': ['a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd', 'd'],
    'V': np.array(range(0,10))
})

我想要groupby变量ID并将值分配给新列，X具体取决于（1）每个组的大小以及每行是否是顶部（T）、“中间”（更像是顶部和底部之间）（M）或底部（B）排。如果一组中只有一行，则分配的值为N。在这种情况下，结果将如下所示：

    ID  V   X
0   a   0   N
1   b   1   T
2   b   2   B
3   c   3   T
4   c   4   M
5   c   5   B
6   d   6   T
7   d   7   M
8   d   8   M
9   d   9   B

我可以使用类似的方法（对于这种情况）逐步执行此操作T …