小编nos*_*mos的帖子

tl;dr：Webpack 无法编译，我不确定为什么所有内容在语法上看起来都是正确的，而且我也不完全理解这个错误意味着什么。

尝试使用 webpack。全面披露：对此确实很陌生（一般来说是js/前端）。我终于解决了我遇到的其他错误（主要是指向错误的文件路径或语法错误）。我按照 YouTube 视频进行了设置，事后看来这可能不是最好的主意，但我需要从某个地方开始，而且观看比阅读更容易。无论如何，我遵循了这一点并让事情发生了。使用 npm 安装所有内容（见package.json下文）并创建 src/dist 等。我没有使用 React/Angular/Vue 等，只是使用普通的普通旧式 JavaScript。我使用的是 Linux，如果这有什么区别的话（我想不会）。

然后我遇到了这个错误：

\xe2\x84\xb9 \xef\xbd\xa2wds\xef\xbd\xa3: Project is running at http://localhost:8080/\n\xe2\x84\xb9 \xef\xbd\xa2wds\xef\xbd\xa3: webpack output is served from /\n\xe2\x84\xb9 \xef\xbd\xa2wds\xef\xbd\xa3: Content not from webpack is served from /home/alan/dev/privateFolder/shrektime\n\xe2\x84\xb9 \xef\xbd\xa2wdm\xef\xbd\xa3: wait until bundle finished: /\n\xe2\x9c\x96 \xef\xbd\xa2wdm\xef\xbd\xa3: Hash: 91bf4b6307b254c69adc\nVersion: webpack 4.44.1\nTime: 1110ms\nBuilt at: 04/09/2020 04:20:38\n                               Asset      Size  Chunks                         Chunk Names\n                    .dist/index.html  1.39 KiB          [emitted]              \n55e664c36a02d03a083764a7c577f012.png  17.2 KiB          [emitted] [immutable]  \n                           bundle.js   374 KiB    main  [emitted] …

使用 Pandas 0.25.3，尝试分解几列。

数据看起来像：

d1 = {'user':['user1','user2','user3','user4'],
      'paid':['Y','Y','N','N']
      'last_active':['11 Jul 2019','23 Sep 2018','08 Dec 2019','03 Mar 2018'],
      'col4':'data'}

我将其发送到一个如下所示的数据帧df=pd.DataFrame([d1],columns=d1.keys())：

user                              paid              last_active                                                col4               
['user1','user2','user3','user4'] ['Y','Y','N','N'] ['11 Jul 2019','23 Sep 2018','08 Dec 2019','03 Mar 2018']  'data'

还有其他列每个值一个值，{'A':'B'}类型的东西，但我不担心这些。

当我这样做时，df.explode('user')它对那一列有效，对其他列也一样，但是当我尝试这样做时df.explode(column=('user','paid','last_active')，会出现以下错误：

KeyError: ('user','paid','last_active')

所以我想知道的是，如何使用explode多列上的函数分解它以获得以下 df：

user     paid  last_active    col4
'user1'  'Y'   '11 Jul 2019'  'data'
'user2'  'Y'   '23 Sep 2018'  NaN
'user3'  'N'   '08 Dec 2019'  NaN
'user4'  'N'   '03 Mar 2018'  NaN

示例 df：

     company   vehicle registration
0   company1     truck       abc123
1   company1     truck      abcdefg
2   company1       car       234cse
3   company1  forklift          NaN
4   company1     truck        93ds2
5   company2       car      rentall
6   company2       car      rental2
7   company2     truck      rentals
8   company2     truck      rental*
9   company2       car      rental5
10  company3     truck       fdsa23
11  company3     truck        asdf4
12  company3     other       fdsag3
13  company3     other          NaN
14  company3     truck      gls319d

我的目标是按公司和车辆类型进行计数（注册和车辆列将被删除）。

我试过这个：

     company   vehicle registration
0   company1     truck       abc123
1   company1     truck      abcdefg
2   company1 …