(MongoDB 2.6.3版)
我有一个副本集:2个节点+仲裁器。复制集的工作没有问题,但我无法连接到仲裁者:
Failed to connect to myarbiter.com, reason: errno:111 Connection refused
2014-07-16T13:41:59.513+0000 Error: couldn't connect to server myarbiter.com ( myIP), connection attempt failed at src/mongo/shell/mongo.js:148
exception: connect fai
我想受益于dask repartition功能,但没有满足请求的大小,并且生成了较小的文件。 import pandas as pd
import numpy as np
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import dask.dataframe as dd
file = 'example.parquet'
file_res_dd = 'example_res'
# Generate a random df and write it down as an input data file.
目标:尝试在我自己的CSV数据集上应用时间序列分解来查找LeftHipAngle列的趋势、季节性和噪声。
我想应用时间序列分解的CSV (发现)使用熊猫的数据,但我不断得到频率错误。我的程序如下:
步骤1:在CSV中加载到Pandas Dataframe
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
from dateutil.parser import parse
# Decomposition of a Time Series
import pandas as pd
url = 'https://raw.githu
我目前正在连接到一个远程mongodb,以生成一个在烧瓶中的仪表板。db连接和加载到Pandas发生在每个页面请求。
@app.route("/")
#connects to db
#loads to pandas
#perform analysis and display
@app.route("/recent/")
#connects to db
#loads to pandas
#perform analysis and display
为每个页面请求将整个数据集加载到Pandas显然是效率低下的。加载的数据不会频
我编写了一段代码,将DataFrame的部分连接到相同的DataFrame,以便按照某一列规范行的出现。
import random
def normalize(data, expectation):
"""Normalize data by duplicating existing rows"""
counts = data[expectation].value_counts()
max_count = int(counts.max())
for tag, group in data.groupby(exp
我目前正在寻找一种方法来保存我的轨迹数据到任何空间索引结构。我有“室内地图”作为黑白的.png文件,并在其上应用贾克斯特拉最短路径算法,以便在地图上创建许多轨迹。我这样做了1000次,随机的开始和结束。黑色像素被认为是障碍物,路径绕过它们。我用x y id frequency列保存在pandas文件中的结果轨迹应该以某种方式保存到r-tree中,这样我以后可以更容易地查询我的数据。不幸的是,我找不到任何针对这种情况的代码示例,因为我对编程非常陌生,我不知道如何开始。第一步可能是在我的.png foto上定义minimum-bounding-boxes?我真的很感谢你的帮助。
示例pandas表
连接很好,但查询语句似乎有问题。
query1 = """SELECT * FROM `DATABASE` WHERE `coin` = 'LTC'"""
query2 = """SELECT * FROM `DATABASE` WHERE `coin` = 'LTC' AND `date` > '2019-01-01 15:06:23'"""
然后
import pandas as pd
result = pd.read_sql(que
我的任务是决定投掷的距离。我有一个csv中的高度和距离值,我已经将它导入一个dataframe中,并将x和y分开,但是这个csv并不涵盖整个抛出,所以我需要使用回归来预测长度。但是,我不知道如何预测y=0,因为regression.intercept_返回x=0的y值,这是我不感兴趣的。下面是我的代码,我是根据课程讲师提供的例子构建的:
import sys
import time
import pandas
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from sklearn.preprocessing import Polynom
我知道这样的问题已经问了无数类型,但到目前为止我还没有找到这个问题的答案。
我已经将两个.csv文件与Pandas连接在一起,现在我想在新的.csv文件中添加更多的列,并根据已经可用的数据计算值。
但是,我一直收到这样的错误:
"The truth value of a is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
显然,这似乎是我的列(全部是整数)的数据类型的问题,但我还没有找到一种将该列设置为整数的方法(有效)。
这是我的代码:
import pandas
def nscap(ns)