小编Ynj*_*jmh的帖子

我正在尝试根据条件从另一个数据帧填充数据帧的一列。假设我的第一个数据帧是 df1，第二个被命名为 df2。

# df1 is described as bellow :
+------+------+
| Col1 | Col2 |
+------+------+
|   A  |  1   |
|   B  |  2   |
|   C  |  3   |
|   A  |  1   |
+------+------+

和

# df2 is described as bellow :
+------+------+
| Col1 | Col2 |
+------+------+
|   A  |  NaN |
|   B  |  NaN |
|   D  |  NaN |
+------+------+

Col1 的每个不同值都有一个 id 号（在 Col2 中），所以我想要的是填充 df2.Col2 中的 NaN 值，其中 df2.Col1==df1.Col1 …

我在Windows 10中使用pyCharm软件，当我尝试安装open3d时出现以下错误：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement open3d (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for open3d

我尝试使用cmd安装它，但出现了同样的错误，pip版本也是20.1.1。

第一个代码给出了True但第二个代码给出了错误

类型错误：& 不支持的操作数类型：“str”和“int”

&Python 中and运算符有什么区别and？不是一样吗？

student = "Justin"

第一个代码

print(student == "Justin" and 1 == 1)

第二个代码

print(student == "Justin" & 1 == 1)

我有以下数据集。

game_id h_abbr a_abbr 
0001    WSH    TOR 
0002    ANA    TOR 
0003    TOR    MIN

我想数一数到目前为止每支球队打了多少场比赛。输出应该是这样的

game_id h_abbr a_abbr ht_game_no at_game_no
0001    WSH    TOR    1          1
0002    ANA    TOR    1          2
0003    TOR    MIN    3          1

                       cube   timestamp          temp   
timestamp               
2022-08-01 00:15:05.135  A1       2022-08-01 00:15:05.135    NaN

2022-08-01 00:15:37.255  A1       2022-08-01 00:15:37.255    23.17  

2022-08-01 00:23:05.139  A1       2022-08-01 00:23:05.139    NaN    

2022-08-01 00:23:15.137  A1       2022-08-01 00:23:15.137    NaN    

2022-08-11 11:33:20.738  P19      2022-08-11 00:15:05.135    NaN    

我正在尝试使用以下代码根据相对于立方体的时间戳插入温度中的 NaN 值

idata.set_index(idata['timestamp'],inplace = True)

idata['temp'] = idata.groupby('cube')['temp'].apply(lambda x:x.interpolate(method="time",limit_direction = "both"))

执行此代码时，我收到错误“ValueError：无法在具有重复标签的轴上重新索引”。我无法删除重复的标签（时间戳），因为它可能属于不同的多维数据集。请提出处理这种情况的替代方案。

python 3.9.2-3
pandas 2.0.0
pandas-io           0.0.1

Error: 
from pandas.io.json import json_normalize
ImportError: cannot import name 'json_normalize' from 'pandas.io.json' (/home/casaos/.local/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/json/__init__.py)

显然，这是 pandas 诞生前 1x 天的早期问题，但似乎又重新出现了。建议？

我正在运行一个以前可以运行的脚本，但将其迁移到新主机。它在线上出错：

from pandas.io.json import json_normalize

并抛出错误

ImportError: cannot import name 'json_normalize' from 'pandas.io.json' (/home/casaos/.local/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/json/__init__.py)

我尝试重新安装 pandas（“安装”选项）、删除并重新安装以及“安装 --force-reinstall”，所有这些都以 root 身份执行，以便 python3 的基本安装而不是单个用户安装

我想通过几次单独的调用将一些数据打印到文件中。我注意到写入的默认行为会覆盖以前写入的数据。

#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace std;

void hehehaha (){
  ofstream myfile;
  myfile.open ("example.txt");
  myfile << "Writing this to a file.\n";
  myfile.close();   
}

int main () {
  for(int i = 0; i < 3 ; i++) {
    hehehaha();
  }
  return 0;
}

这段代码只写了一行 Writing this to a file.，但我想要的是以下内容：

Writing this to a file.
Writing this to a file.
Writing this to a file.

我有一个以下片段，我用来尝试测试如果将最大整数转换为 a 是否会发生精度损失double：

#include <cstdint>
#include <limits>
#include <iostream>
#include <iomanip>

int main () noexcept
{
    uint64_t ui64{std::numeric_limits<uint64_t>::max()};
    constexpr auto max_precision{std::numeric_limits<long double>::digits10 + 1}; 
    std::cout << "ui64 " << std::setprecision(max_precision) << std::boolalpha << ui64 << "\n\n";

    double f64 = static_cast<double>(ui64);
    uint64_t ui64_cast_back = static_cast<uint64_t>(f64);
    std::cout << "sizeof(f64): " << sizeof(double) << std::endl;
    std::cout << "f64 = " << f64 << std::endl;
    std::cout << "ui64_cast_back matches original value? " << (ui64_cast_back == ui64) << std::endl;
    std::cout << "ui64_cast_back = …

假设我们在极坐标（python）中有这个数据框：

import polars as pl
df = pl.DataFrame(
    {   
        "era": ["01", "01", "02", "02", "03", "03"],
        "pred": [3,5,6,8,9,1]
    }
)

我可以根据一列创建排名/行号，例如：

df.with_columns(rn = pl.col("era").rank("ordinal"))

但如果我想基于两列来完成它，它就不起作用：

df.with_columns(rn = pl.col(["era","pred"]).rank("ordinal"))

我收到此错误消息：

ComputeError: The name: 'rn' passed to `LazyFrame.with_columns` is duplicate
Error originated just after this operation:
DF ["era", "pred"]; PROJECT */2 COLUMNS; SELECTION: "None"

关于如何执行此操作有什么建议吗？