小编Mic*_* WS的帖子

无论如何都要隐藏E1101从特定库创建的对象的错误？我们的大型存储库充斥着#pylint: disable=E1101大熊猫创建的各种对象.

例如,pylint将在以下代码上抛出无成员错误:

import pandas.io.data
import pandas as pd
spy = pandas.io.data.DataReader("SPY", "yahoo")
spy.to_csv("test.csv")
spy = pd.read_csv("test.csv")
close_px = spy.ix["2012":]

会有以下错误:

E:  6,11: Instance of 'tuple' has no 'ix' member (no-member)
E:  6,11: Instance of 'TextFileReader' has no 'ix' member (no-member)

似乎默认设置来自distutils.core并将cmdclass设置为build_ext,在当前工作目录中编译cpp或c文件.有没有办法确定生成的c代码写入的位置？否则,存储库将充满生成的代码.

例如,此文件setup.py将文件example.c写入当前工作目录:

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
      ext_modules = cythonize("example.pyx"))

我遇到了大熊猫加入的问题,我正在试图找出问题所在.说我有一个dataframex:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 1941 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
Data columns:
close    1941  non-null values
high     1941  non-null values
low      1941  non-null values
open     1941  non-null values
dtypes: float64(4)

我应该能够使用简单的连接命令将其与y连接在一起,其中y = x除了colnames有+2.

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 DatetimeIndex: 1941 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
 Data columns:
 close2    1941  non-null values
 high2     1941  non-null values
 low2      1941  non-null values
 open2     1941  non-null values
 dtypes: float64(4)

 y.join(x) or pandas.DataFrame.join(y,x):
 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 DatetimeIndex: 34879 entries, 2004-12-16 00:00:00 to 2012-07-12 00:00:00
 Data …

我想将pandas dataFrames与dataTables一起使用.我无法弄清楚如何在没有id的情况下初始化表.

当我调用df.to_html()时,有没有办法在table标签中设置id？

有没有一种有效的方法从numpy数组中删除Nones并将数组调整为新的大小？

例如,如果不在python中迭代它,你将如何从这个帧中删除None.我可以轻松地遍历它,但正在进行一次可能被多次调用的api调用.

a = np.array([1,45,23,23,1234,3432,-1232,-34,233,None])

有没有办法使用pep8与cython文件？

例如,pep8不适用于运营商.

getline(& line)

产生错误:

E225 missing whitespace around operator

现在,如果我尝试修复它并运行它:

getline( & line)

产生错误:

 E201 whitespace after '('

有没有与极坐标中的 df.groupby().shift 等效的方法？在组内使用 pandas.shift()

我有大量的文件,如下所示:

5月31日/ 2012,15:30:00.029,130​​6.25,1,E,0,...,1306.25

5月31日/ 2012,15:30:00.029,130​​6.25,8,E,0,...,1306.25

我可以使用以下内容轻松阅读它们:

  pd.read_csv(gzip.open("myfile.gz"), header=None,names=
  ["date","time","price","size","type","zero","empty","last"], parse_dates=[[0,1]])

有没有办法有效地将这样的日期解析成熊猫时间戳？如果没有,是否有任何编写可以传递给date_parser =的cython函数的指南？

我尝试编写自己的解析器函数,但我正在处理的项目仍然需要很长时间.

我有一个超过70列的pandas DataFrame.
当我对它进行计算时,firefox(在Windows上)将DataFrame打印在比为其分配的窗口更大的空间中.我希望滚动条适合分配给它的ipython窗口.有没有干净的方法来处理这个？

它可以在ifoxthon笔记本窗口中使用此代码在firefox中重新创建.

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 20))
df.tail()

有没有办法确定一个类来自python(尤其是sklearn)的类？我想确定一个类是来自sklearn.linear_models还是sklearn.ensemble.

作为示例,我希望能够确定Ridge()是否是sklearn.linear_model的成员.

拟合函数根据模型有点不同,因此通过patsy输入的公式需要不同.