小编esh*_*ana的帖子

我只是想知道是否有人遇到过标题中提到的问题。

语境

我目前使用的是 anaconda navigator 版本 2.0.4（如果我没记错的话，这是 2021 年 7 月的版本），我希望将 navigator 升级到版本 2.1.1（截至本文发布时的最新版本）。我的操作系统是 Windows 10。

问题

当我从导航器本身更新（在“立即升级”按钮上）时，更新说它正在运行但从未完成（我坐了大约一个小时才关闭它）。

我尝试手动安装更新，但它只是告诉我“所有请求的软件包已安装”（见下文）

我什至尝试进入 anaconda powershell 提示符，停用 conda 并更新它，但仍然存在相同的问题（“所有请求的软件包已安装”），请参见下文：

我想知道是否有人和我有同样的问题？我还可以尝试其他潜在的修复方法吗？最好是我不必卸载并重新安装 anaconda 的一种。导航器对我来说很重要，因为这是我将所有软件包安装到各种虚拟环境中的地方。如果它无法修复，我可以解决它，但我宁愿让它直接工作。感谢您的帮助。

尝试使用 pyDictionary，但命令同义词和反义词有问题......

from PyDictionary import PyDictionary
dictionary=PyDictionary()
print (dictionary.synonym("Life")) 

出现此错误

Life has no Synonyms in the API
None 

我该如何解决？

我不知道如何在不使用 FOR LOOP 的情况下放置 1000000 个虚拟数据。这是我使用的代码：

CREATE TABLE dummy_records (
dummy_id number not null,
dummy_name varchar2(100)
);

BEGIN
    FOR loop_counter IN 1..1000000 LOOP
    INSERT INTO dummy_records (dummy_id, dummy_name) VALUES (loop_counter, dbms_random.value(1,100)); 
    END LOOP; 
END;

我是 PostgreSQL 的新手，一切都工作正常，直到意外重新启动，现在当我尝试通过此命令运行 postgres 时

>pg_ctl.exe start

它说 ：

程序“postgres”由“C:\Program Files\PostgreSQL\13\bin/pg_ctl.exe”找到，但与 pg_ctl 的版本不同。检查您的安装。

postgres 和 pg_ctl.exe 的版本相同（两者都是：13.1）

[命令行图像]

我尝试了另一种方法，我尝试在 Windows 服务中运行 postgres 服务，它运行并立即停止并显示警告
[警告图像]

所以我检查了日志（在 Windows 事件查看器中），它说：

致命：XX000：C：\ Program Files \ PostgreSQL \ 13 \ bin \ postgres.exe：无法找到匹配的postgres可执行文件位置：getInstallationPaths，d：\ pginstaller_13.auto \ postgres.windows-x64 \ src \ backend \ postmaster \ postmaster .c:1489

操作系统：Windows Server 2019

PostgreSQL 版本：13

我正在尝试将以下 SQL 代码翻译为 pandas 等效代码

SELECT
    t.company,
    t.topic,
    t.statement
FROM
    (
        SELECT
            e.company,
            e.topic,
            e.probability,
            e.distance,
            LOWER(e.statement) AS statement,
            dense_rank() OVER (PARTITION BY e.company,e.topic ORDER BY e.distance DESC) as rank
        FROM
            esg.group_dist e
    ) t
WHERE
    t.rank = 1
    AND t.topic IN ('green energy')
ORDER BY
    company,
    topic,
    rank

我已经到达

esg_group_dist['rank'] = esg_group_dist[['company', 'topic', 'probability', 'distance', 'sentence']] \
    .sort_values(by=['distance']) \
    .groupby(['company', 'topic']) \
    

我发现以下 SO 线程应该包含一个解决方案，但我无法成功地为我的用例实现它

熊猫密集排名

谢谢！

我正在做的概念是对从较高级别到较低级别的总等待时间求和。并获得该特定实体的总等待时间。下面是层次结构级别的图片：

我的最终输出应该是这样的。

本例解释了总等待时间。总等待时间：

一 = 1

乙 = 1 + 2 = 3

C = 1 + 3 = 4

D = 1 + 2 + 4 = 7

E = 1 + 2 + 5 = 8

F = 1 + 3 + 6 = 10

G = 1 + 3 + 7 = 10

我有一个想法，将表格与自己连接起来，但不知何故它不起作用，但不知何故它没有显示预期的结果。有一个更好的方法吗？谢谢！:(

我正在尝试使用以下代码将时间戳类型的新列添加到具有默认值的表中；

ALTER TABLE "DATABASE"."SCHEMA"."TABLE" ADD COLUMN PRESENT_TIME TIMESTAMPNTZ DEFAULT CONVERT_TIMEZONE('UTC',current_timestamp())::TIMESTAMP_NTZ

但这给了我一个错误；

SQL编译错误：列默认表达式无效 [CAST(CONVERT_TIMEZONE('UTC', CAST(CURRENT_TIMESTAMP() AS TIMESTAMP_TZ(9))) AS TIMESTAMP_NTZ(9))]

编辑

ALTER TABLE "DATABASE"."SCHEMA"."TABLE" ADD COLUMN PRESENT_TIME TIMESTAMP
DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP()

错误：

列默认表达式 [CURRENT_TIMESTAMP()] 无效

我可以寻求帮助来纠正这个错误吗？谢谢

我想这个问题不太清楚，所以这里有一个例子：给定一个数据框：

我想按公司名称对数据框进行分组，然后将organization_size和organization_acitivity列中的值替换为相应公司和列中出现次数最多的值。

所以最终数据框应该是这样的：

我试过这个：

df.groupby("organization_name",group_keys=True)["organization_activity"].apply(lambda x: x.mode())

但它只给了我

“AttributeError：‘SeriesGroupBy’对象没有属性‘mode’”。

有人有更简单的方法来做到这一点的想法吗？