小编Dan*_*anT的帖子

如何从PySpark DataFrame中获取随机行？我只看到sample()以分数作为参数的方法.将此分数设置1/numberOfRows为随机结果,有时我不会得到任何行.

On RRD有一个方法takeSample(),它将您希望样本包含的元素数作为参数.我知道这可能很慢,因为你必须计算每个分区,但有没有办法在DataFrame上得到这样的东西？

是什么引起的潜在问题,ObservableCollection像支持操作AddRange或RemoveRange？由于ObservableCollection经常与WPF一起使用,因此必须有微软没有提供它们的原因.

您可以实现自己的集合,支持批量操作和实现INotifyCollectionChanged.如果我将这样的控件绑定到ItemsControl会发生什么？

有谁知道不支持批量更改的ItemsControls？

文档中描述的Airflow版本1.8密码身份验证设置在此步骤失败

user.password = 'set_the_password'

有错误

AttributeError: can't set attribute

我有一个简单的分层模型,有很多个人,我从正态分布中得到小样本.这些分布的均值也遵循正态分布.

import numpy as np

n_individuals = 200
points_per_individual = 10
means = np.random.normal(30, 12, n_individuals)
y = np.random.normal(means, 1, (points_per_individual, n_individuals))

我想使用PyMC3从样本中计算模型参数.

import pymc3 as pm
import matplotlib.pyplot as plt

model = pm.Model()
with model:
    model_means = pm.Normal('model_means', mu=35, sd=15)

    y_obs = pm.Normal('y_obs', mu=model_means, sd=1, shape=n_individuals, observed=y)

    trace = pm.sample(1000)

pm.traceplot(trace[100:], vars=['model_means'])
plt.show()

我期待后面model_means看起来像我原来的手段分布.但它似乎趋同于30手段的意思.如何从pymc3模型中恢复均值(我的例子中为12)的原始标准偏差？

我有一个带有日期列的DataFrame。如何将每个日期映射d到包含的一周的开始日期d？