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如何加载YAML文件并将其转换为Python JSON对象？

我的YAML文件如下所示：

Section:
    heading: Heading 1
    font: 
        name: Times New Roman
        size: 22
        color_theme: ACCENT_2

SubSection:
    heading: Heading 3
    font:
        name: Times New Roman
        size: 15
        color_theme: ACCENT_2
Paragraph:
    font:
        name: Times New Roman
        size: 11
        color_theme: ACCENT_2
Table:
    style: MediumGrid3-Accent2

是否有在Microsoft Word(docx)文件中添加页眉和页脚的解决方法？

提供的头实现python-docx仍在开发中.

更具体地说,我想补充一下:

1. 页脚到页脚
2. 一些随机文本到标题

在理想的代码如下所示:

from docx import Document

document = Document()

# Add header and footer on all pages

document.save("demo.docx")

我有一个数据帧,df:

        id_0         id_1          id_2
0         1            0             1
1         1            0             0
2         0            1             0
3         1            1             0
4         0            0             1
5         0            0             0

我想获得每行的列名称,如果有1.如何做到这一点？谢谢.

结果:

           result
0         id_0, id_2
1         id_0
2         id_1
3         id_0, id_1
4         id_2
5         NaN

我有一个带有下拉单元格的 Excel。我一直在尝试读取 Excel 下拉列表，但它只读取所选选项。

import pandas

df = pandas.read_excel("BQA.xlsx", header=0)
df.columns = df.columns.str.strip()

print(df)

输出：

 Empty DataFrame
 Columns: [Column 1, Column 2, Column 3, Column 4, yes]
 Index: []

预期输出：

Empty DataFrame
Columns: [Column 1, Column 2, Column 3, Column 4, [yes, no, yes1, no1]]
Index: []

我们如何将字体名称、大小等应用于 python docx 中的 add_run()。
我已经尝试了以下但它不起作用。

run = Document().add_paragraph().add_run()
font = run.font
font.name = “MS Gothic”
Document().add_paragraph().add_run(“Some random text”)

我有一个包含2列的数据框,这里的目标很简单; 如果行列设置为False,则重置df.cumsum();

DF

      value      condition
0       1            1
1       2            1
2       3            1
3       4            0
4       5            1

想要的结果如下:

DF

      value      condition
0       1            1
1       3            1
2       6            1
3       4            0
4       9            1

如果我循环数据帧,如本文所述Python pandas cumsum()重置后达到最大值 我可以实现想要的结果,但我正在寻找一个更加矢量化的方式使用pandas标准函数