小编emi*_*laz的帖子

我正在尝试打印带有背景渐变的 Pandas 数据框以提高可读性。我试图将我在文档中找到的内容应用到一个简单的用例中，但我无法让 jupyter notebook 实际打印带有颜色的表格 - 我一直在获取纯数据框。小例子：

import seaborn as sns
import pandas as pd


cm = sns.light_palette('green', as_cmap=True)
df_res = pd.DataFrame(index =['foo','bar'],columns = ['Value 1','Value 2','Value 3'])
df_res.loc['foo'] = [-.5*100, .3,.2]
df_res.loc['bar'] = [.3*100, .6,.9]
df_res.style.background_gradient(cmap=cm)

只是打印

.

我尝试了不同的印刷技术，即

pretty = df_res.style.background_gradient(cmap=cm)
display(pretty)

或者

print(pretty)

或不同的颜色图

df_res.style.background_gradient(cmap='viridis')

但它们都不起作用。我也尝试过样式器是否有效，但至少 applymap 函数做了它应该做的：

def color_negative_red(val):
    """
    Takes a scalar and returns a string with
    the css property `'color: red'` for negative
    strings, black otherwise.
    """
    color = 'red' if …

我正在尝试实现一个 langchain 代理，它能够在某些信息丢失的情况下提出澄清问题。这是可能吗？一个简单的例子是

Input: "Please give me a recipe for a cake"
Agent: "Certainly. What kind of cake do you have in mind?"
Input: "A chocolate cake"
Agent: "Certainly, here is a recipe for a chocolate cake..."

我正在尝试绘制拆分小提琴以在色调变量中比较它们。绘图本身工作正常，但我希望改变色调变量的顺序（即“真”位于分割的左侧而不是右侧）。一个小的工作示例是这样的：

import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame({'my_bool': pd.Series(np.random.choice([True,False],20),dtype='bool'),
                'value': pd.Series(np.random.choice(200,20),dtype='int'),
                'my_group': np.random.choice(['A','B'],20)})
sns.violinplot(x='my_group',data=df,y='value',hue='my_bool',split=True, palette = {True:'blue', False:'red'})

这是输出的样子：

我想要实现的是在每个拆分的右侧有 False 条目，在左侧有 True 条目。有什么方法可以实现吗？

使用保留关键字或内置函数作为变量/属性名称通常被视为不好的做法。然而，SQLALchemy教程充满了名为 的属性的示例id。

直接从教程开始

>>> class User(Base):
...     __tablename__ = "user_account"
...
...     id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
...     name: Mapped[str] = mapped_column(String(30))
...     fullname: Mapped[Optional[str]]
...
...     addresses: Mapped[List["Address"]] = relationship(
...         back_populates="user", cascade="all, delete-orphan"
...     )
...
...     def __repr__(self) -> str:
...         return f"User(id={self.id!r}, name={self.name!r}, fullname={self.fullname!r})"

为什么不建议使用它id_来代替，至少对于PEP 8中的关键字是推荐的？

给定一个像这样的熊猫数据框：

    Col_1 Col_2 Col_3 Col_4 Col_5 Col_6
0     1     2     3     4     5     6
1     7     8     9     10    11    12

我想取由某个给定间隔定义的列子集的平均值。假设间隔是两个，那么我想取 Col_1 和 Col_2、Col_3 和 Col 4 以及 Col_5 和 Col6 的平均值。或者给定间隔为 3，我希望输出为

    First_Avg  Second_Avg
0      2          5
1      8          11

假设我不能放弃我的列的命名。代码：

 import pandas as pd
 df = pd.DataFrame(columns =['Col_'+str(n) for n in range(1,7)], data =np.arange(12).reshape(2,6))