我在终端上使用Series和DataFrames很多.__repr__Series 的默认值返回一个简化的样本,带有一些head和tail值,但其余的则丢失.
是否有内置的方式来打印整个Series/DataFrame？理想情况下,它将支持正确的对齐,可能支持列之间的边界,甚至可能支持不同列的颜色编码.
我的numpy数组用于np.nan指定缺失值.当我遍历数据集时,我需要检测这些缺失值并以特殊方式处理它们.
天真的我用过numpy.isnan(val),除非val不是支持的类型子集,否则效果很好numpy.isnan().例如,丢失的数据可能出现在字符串字段中,在这种情况下,我得到:
>>> np.isnan('some_string')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: Not implemented for this type
除了编写一个捕获异常并返回的昂贵包装器之外False,有没有办法优雅高效地处理这个问题？
我有以下DataFrame:
a b c
b
2 1 2 3
5 4 5 6
如您所见,列b用作索引.我希望得到行的序数,('b' == 5)这种情况就是这样1.
正在测试的列可以是索引列(b在本例中也是如此)或常规列,例如,我可能想要找到满足行的索引('c' == 6).
我正在阅读Pandas文档,"广播"一词被广泛使用,但从未真正定义或解释过.
这是什么意思？
对于这个简化的测试用例:
#include <map>
class Tester {
int foo;
std::map<int, int> smap;
};
int main() {
Tester test;
return 0;
}
我得到以下编译器警告:
$ clang++ -std=c++98 -Weverything test.cc
test.cc:5:24: warning: padding class 'Tester' with 4 bytes to align 'smap' [-Wpadded]
std::map<int, int> smap;
^
任何人都可以解释这个警告意味着什么,以及我应该如何解决它？
在我们使用Pandas的代码中的许多地方,我们都有一些Python函数process(row).该函数被使用DataFrame.iterrows(),接受每个函数row,并进行一些处理,并返回一个值,我们最终收集到一个新的值Series.
我意识到这种使用模式绕过了numpy/Pandas堆栈的大部分性能优势.
这个问题的另一个方面是:所有这些功能都可以转换为高效率的表示吗？我非常了解numpy/scipy/Pandas堆栈,但似乎对于真正任意的逻辑,你有时可能需要使用像上面那样的慢速纯Python架构.是这样的吗？
我的程序需要存储一些配置文件。主要的操作系统似乎都有一个指定的位置来放置它们；例如，在 Freedesktop.org 兼容系统上，它将是存储在$XDG_CONFIG_HOME环境变量中的路径。
是否有方法（或库）可以跨主要操作系统获取此配置主目录：Windows、OS X、Linux？
我的应用程序需要比较有时包含nans的Series实例.这导致普通比较使用==失败,因为nan != nan:
import numpy as np
from pandas import Series
s1 = Series([1,np.nan])
s2 = Series([1,np.nan])
>>> (Series([1, nan]) == Series([1, nan])).all()
False
比较这个系列的正确方法是什么？
我建立了一个/parent/project由Mercurial管理的PyCharm项目/parent/project/.hg.独立于此项目,/parent由Git at管理/parent/.git.
不幸的是,这导致PyCharm抱怨:"检测到未注册的Git root:目录/父目录在Git下,但未在设置中注册."
什么是干净的解决方案？理想情况下,我希望PyCharm简单地忽略项目目录本身上方目录中的任何存储库.
:help statusline索赔%f将呈现为：
缓冲区中文件的路径，以键入的形式或相对于当前目录的形式出现。
当I时set statusline=%f，状态栏中的路径有时是相对的，但通常是绝对的。
有没有办法确保显示的路径始终是相对的？