小编lmb*_*loo的帖子

熊猫1.1.4

再次：

df = pd.DataFrame({"Code":[1,2], "view_A":[3000, 2300], "click_A":[3, 23], 
                   "view_B":[1200, 300], "click_B":[5, 3]})
df.set_index("Code", inplace=True)

>>>
      view_A    click_A     view_B  click_B
Code            
1     3000        3          1200      5
2     2300       23          300       3

想把它打造成

              view      click
Code  type 
 1     A      3000        3
 2     A      2300       23
 1     B      1200        5
 2     B      300         3

我可以做到，但想探索更多（干净）的选择。

我的索尔

a_df = df[["view_A", "click_A"]].rename(columns={"view_A":"view", "click_A":"click"})
a_df["type"] = "A"

b_df = df[["view_B", "click_B"]].rename(columns={"view_B":"view", "click_B":"click"})
b_df["type"] = "B"
final_df = pd.concat([a_df, b_df])

但代码很脏。

在 Heroku 中创建存储库后，我想将我的项目从 master 分支推送到我的 heroku 存储库。

在我第一次尝试时，我收到以下错误消息：

无法检测到此应用的默认语言

搜索后，我使用了以下命令：

heroku buildpacks:set heroku/python

现在它给了我这个错误信息：

应用程序与 buildpack 不兼容：https ://buildpack-registry.s3.amazonaws.com/buildpacks/heroku/python.tgz

所以现在我从一开始就尝试了一切，它给了我以下错误：

检测到 Python 应用

请求的运行时 ("python-3.7.1") 不适用于此堆栈 (heroku-18)。

我被困在这里。

我确实有一个requirements.txt包含所有要求runtime.txt的文件，并且与我的manage.py文件位于同一个文件夹中。

ubuntu 18.04、python3.8 并使用 pycharm。

pychamr 中的解释器路径设置正确。

在尝试读取 Excel 中的特定工作表时，使用 openpyxl 它不断给我带来 ImportError 。 ImportError: Missing optional dependency 'openpyxl'. Use pip or conda to install openpyxl.

我已经安装使用pip3 install openpyxl并且它说要求已经满足。但是，当我在 pycharm 中再次运行它时，它仍然输出相同的错误。

Requirement already satisfied: openpyxl mycomp/.local/lib/python3.8/site-packages (3.0.7)
Requirement already satisfied: et-xmlfile in mycomp/.local/lib/python3.8/site-packages (from openpyxl) (1.0.1)

我的猜测是，因为我使用的是 venv，所以它没有在 venv 中正确安装，因为当我在安装时查看路径时，它不是 venv 所在的位置。

当我在 venv 上执行 pip3 freeze 并停用 venv 后，它看起来具有相同的安装。

这是 MRE：

data = [
    {'1':20},
    {'1':10},
    {'1':40},
    {'1':14},
    {'1':33}
]

我想要做的是遍历每个字典并将每个值附加到数据框中的列。

现在我正在做

import pandas as pd
lst = []
for item in data:
    lst.append(item['1'])

df = pd.DataFrame({"col1":lst})

输出：

    col1
0   20
1   10
2   40
3   14
4   33

是的，这就是我想要的，但是我的列表中有超过 100 万本词典。这是最有效的方法吗？

编辑： pd.DataFrame(data).rename(columns={'1':'col1'}) 适用于上述情况，但是如果数据看起来像这样怎么办？

data = [
    {'1':
     {'value':20}},
    {'1':
     {'value':10}},
    {'1':
      {'value':40}},
    {'1':
      {'value':14}},
    {'1':
      {'value':33}}]

所以我会使用：

lst = []
for item in data:
    lst.append(item['1']['value'])

df = pd.DataFrame({"col1":lst})

包含字典的字典列表有更有效的方法吗？

将我的数据拟合成 X = 我的数据后

pca = PCA(n_components=1)
pca.fit(X)
X_pca = pca.fit_transform(X)

现在 X_pca 有一个维度。

当我按照定义执行逆变换时，它不应该返回原始数据，即X，二维数组吗？

当我做

X_ori = pca.inverse_transform(X_pca)

我得到相同的尺寸但不同的数字。

另外，如果我同时绘制 X 和 X_ori 它们是不同的。

使用Python 3.8，Plotly 4.13。

在我的散点图中，我使用add_vline()绘图中的方法添加了多条垂直线。但是，我无法将其添加到图例中，从而允许我打开/关闭垂直线。

如何在图例中添加垂直线？

这是我如何创建情节的示例：

fig = go.Figure()

fig.add_trace(
    go.Scatter(name="name added to legend", datas...)
)

for dt in dates:
    fig.add_vline(x=dt, line_width=1, etc...)

输出类似这样的内容：

使用 创建的所有绘图go.Scatter都会添加到图例中，但不会添加到创建的垂直线fig.add_vline。

我正在努力建立自己的网站.1.我试图在页面中间的垂直方向创建链接; A,B,C,D然而它不作为链接工作,它就像一个段落.

2. 我想让A,B,C,D在它们之间有空格.

3. 有没有办法让A,B,C,D链接被圆圈覆盖？

/* navigation */
.navig {
    float: left;
    margin-top: 150px;
}
.navig a{
    text-decoration: none;
    color:black;
}
.navig a:hover{
    
}

.navig li{
    list-style-type: none;
    position: fixed;
    padding-top: 50x;
    line-height: 40px;
}

   
  <div class="container">
    <nav class="navig">
      <ul>
        <li><a href="http://google.com">A</a></li>
        <li><a href="http://google.com">B</a></li>
        <li><a href="http://google.com">C</a></li>
        <li><a href="http://google.com">D</a></li>
      </ul>
    </nav>
    
    

我正在使用 Kibana 7.1。

我已经成功创建了 Vega 线图。我可以允许它显示月份的数据，但是我希望用户在仪表板中使用时间过滤器，并允许 vega 可视化随之改变。

从https://www.elastic.co/blog/getting-started-with-vega-visualizations-in-kibana和 Vega 文档中我读到插入

  "%context%": true,
  "%timefield%": "@timestamp"

内部网址将解决这个问题，但是当我这样做时，它给了我 url.%context% and url.%timefield% must not be used when url.body.query is set

我的完整的elasticsearch代码如下所示：

  "data": {
    "url": {
      "%context%":"true",
      "index": "access_log",
      "body": {
        "query": {
          "bool": {
            "must": [
              {"term": {"request_1": "rent"}},
              {"term": {"status": 200}}
            ]
          }
        },
        "aggs": {
          "histo": {
            "date_histogram": {
              "field": "date",
              "interval": "day"
            },
            "aggs": {
              "start_agg": {
                "filter": {
                  "term": {"request_2": "start"}
                }
              },
              "check_agg": {
                "filter": { …

我有一本包含数据框的字典。

dictionary = {"key1": df1,
              "key2": df2, and so on...}

很少有 stackoverflow 帖子和 reddit 建议使用 Json 模块和 pickle 模块。

最有效的方法是什么？为什么？

当我将小字典转换为 pickle 时，它​​的内存小于 0kb 并呈现，这EOFError: Ran out of input在此处进行了解释为什么我在读取空文件时会收到“Pickle - EOFError：Ran out of input”？

有没有办法在训练逻辑回归时获得每次迭代的损失值？

Python sklearn 显示训练期间的损失值有一个 SGDRegressor 的工作示例，但不适用于逻辑回归。