我正在使用将数据帧写入blob中的一个文件夹,该文件夹被保存为部分文件:
df.write.format("json").save("/mnt/path/DataModel")
文件保存为:
我使用以下代码将其合并为一个文件:
#Read Part files
path = glob.glob("/dbfs/mnt/path/DataModel/part-000*.json")
#Move file to FinalData folder in blbo
for file in path:
shut
我读入了许多由JSON对象组成的文件--每行一个。有许多“类型”的消息,我想选择一些来读入几个数据帧。数据帧可以基于消息"Type“而具有不同的结构。
当我运行下面的代码时,Dask似乎根据仪表板中显示的数字对文件进行了多次遍历。例如,如果路径中有1000个日志文件,则Dask仪表板将显示有3000个步骤要运行。是否需要对其进行更改,使其成为一次通过操作?
import dask.bag as db
import dask.dataframe as dd
import json
json_msgs = db.read_text(f'{FILE_PATH}/log*')
我正在从一个网站上抓取数据,所以我创建了一个for循环来从多个网页收集数据并生成单独的数据帧。但是,我不知道如何用不同的名称保存它们。
我首先创建了数据帧名称列表:
dataframe_names=[]
for i in range(0,50):
text='item'+str(i)
dataframe_names.append(text)
然后,我在创建数据帧的循环中包含了以下代码:
df=[name for name in dataframe_names]
预期的输出是从for循环创建的数据帧,并分别保存,如df1、df2、df3、.....df50。
然而
我正在尝试读取几个json文件,并将它们附加到一个数据帧中。这样做会消耗我的整个系统内存,从而减慢所有进程。
我发现pd.read_json()会复制每个json文件并将其存储在内存中。我正在尝试从内存中删除这些数据帧。实现中有什么问题吗?
def read_json(filename):
file = []
start = time.time()
for i in filename:
x = pd.read_json(i, lines=True)
file.append(x)
del x
data = pd.concat(file, axis=0, ignore_in
我有一个JSON文件,我将其转换为pandas数据帧,
# Bring in data
audit = pd.read_json('audit_2018-03-02.json')
现在,我有一些列,这些列的值是一个字符串列表。
foo
[By Audience, By Vendor]
[By Month, By Keyword, By Ad Group, By Service]
[By Month, By To Date, By Keyword, By Ad Group]
我正在尝试遍历foo列,并从该列创建一个数据框。
我试过了,
list
我试图从我的数据生成一个json文件,但是在得到这个异常Java Cannot generate more than one JSON text之前,我只生成了一个json对象
这是我的密码:
OutputStream fos = new FileOutputStream("new_fake_students.json",false);
JsonGenerator g = Json.createGenerator(fos);
while (matcher.find())
{
String temp
我想把一个geojason变成一个熊猫数据帧,我可以用python来处理。但是,由于某些原因,geojason包不会安装在我的计算机上。 因此,我想知道如何使用geojason包将geojason文件转换为数据帧。 这是我到目前为止所拥有的 import json
import pandas as pd
with open('Local_Authority_Districts_(December_2020)_UK_BGC.geojson') as f:
data = json.load(f) 这是我正在使用的geojason的链接。我是python的新手,因此任何帮助
我正在将数据导入到我的Python3环境中,然后将其写入MySQL数据库。但是,有很多不同的数据表,因此写出每个INSERT语句并不实用,而且有些语句有50+列。 有没有一种好方法可以直接从数据帧在MySQL中创建表,然后使用相同格式的数据帧将insert命令发送到同一个表,而不必实际键入所有的列名称?我开始尝试调用列名并将其格式化,并将所有内容连接为一个字符串,但这非常混乱。 理想情况下,有一个函数可以直接处理这个问题。例如: apiconn.request("GET", url, headers=datheaders)
#pull in some JSON data f
假设有人想要从数据帧中删除一列。可以在不创建新数据帧的情况下做到这一点吗?
df = df.drop("tags_s")
看起来创建一个新的数据帧更安全,更正确,对吗?通过重用如上所述的数据帧可能会遇到什么问题?
如果重用数据帧是一种糟糕的做法,假设有人想要删除几个与模式匹配的列:
for col in df.columns:
if col.startswith("aux_"):
df = df.drop(col)
在这种情况下,每次创建一个新的数据帧似乎不切实际。最佳实践是什么?