小编jus*_*ewb的帖子

我只是想这样做

from IPython.lib import passwd

但我收到这个错误

In [1]: from IPython.lib import passwd
---------------------------------------------------------------------------
ImportError                               Traceback (most recent call last)
Input In [1], in <cell line: 1>()
----> 1 from IPython.lib import passwd

ImportError: cannot import name 'passwd' from 'IPython.lib' (/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/IPython/lib/__init__.py)

谷歌搜索了错误但没有任何结果。

当我进入我的 github 时，我存储了一个 csv 文件，该文件很大，所以我可能曾经git lfs存储过它，但是当我返回文件时，我看到的只是这个

version https://git-lfs.github.com/spec/v1
oid sha256:d96f2a228ce88d533a77646d33e15be5ec00612db71332002f946611304d3234
size 651828087

有没有办法检索我存储的完整文件？

假设我有一个看起来像这样的数据框

d = {'User' : ['A', 'A', 'B', 'C', 'C', 'C'],
     'time':[1,2,3,4,4,4],
     'state':['CA', 'CA', 'ID', 'OR','OR','OR']}
df = pd.DataFrame(data = d)

现在假设我想创建新的数据帧，它采用时间的平均值和中位数，获取用户状态，并生成一个新列来计算用户出现在该列中的次数User，即

d = {'User' : ['A', 'B', 'C'],
     'avg_time':[1.5,3,4],
     'median_time':[1.5,3,4],
     'state':['CA','ID','OR'],
     'user_count':[2,1,3]}

df_res = pd.DataFrame(data=d)

我知道我可以通过这样的平均陈述来建立一个小组

df.groupby(['User'], as_index=False).mean().groupby('User')['time'].mean()

这给了我一个 pandas 系列，我想如果我愿意的话我可以将其制作成一个数据框，但是我将如何为我感兴趣的所有其他列做上面的后者呢？