我想比较几对pandas数据格式中的一个列,并将共享值写入一个空列表中。我已经编写了一个函数,它可以用一对数据文件来完成这个任务,但是我似乎无法将它放大。
def parser(dataframe1,dataframe2,emptylist):
for i1 in dataframe1['POS']:
for i2 in dataframe2['POS']:
if i1 == i2:
emptylist.append(i1)
其中'POS
日安。我正在部署一个流作业,以将数据从Spark (Scala)插入到Postgres。
df.select("col1","col2").write.mode(SaveMode.Append).jdbc(url, "tableName", connectionProperties)
这里,col2在dataframe中有uuid值,但它是一个字符串数据类型。当它试图插入到将col2列定义为uuid类型的表时,它在Column is of type uuid but expression is of type character varying中
我有一个包含10列和7.000行的dataframe,我想要创建一个特定值为一列的新的dataframe,我尝试使用subset.data.frame,但是我有以下错误:
Error in subset.default(peak.anno_4$ENTREZID == c("171832", "172856", :
argument "subset" is missing, with no default
In addition: Warning message:
In peak.anno_4$ENTREZI
我有一个DataFrame,其中有一个重复的列,即天气。As Seen in this picture of dataframe。其中一个包含我想要从DataFrame中删除的NaN值。我试过这个方法 data_cleaned4.drop('Weather', axis=1) 它像应该的那样删除了这两列。我试图传递一个条件来删除方法,但我做不到。它显示了一个错误。 data_cleaned4.drop(data_cleaned4['Weather'].isnull().sum() > 0, axis=1) 谁能告诉我如何删除此列。请记住,倒数第二个包含N
我有一个具有1100万行和10列的DataFrame。每一列都是一个元素列表(可以是一个空列表,也可以是一个包含最多5个元素的列表)。假设我有另一个包含100000个元素的lsit,我只想过滤DataFrame中的那些行,对于这些行,给定的列(比如columnA)包含了我的100000个元素的大列表中的任何元素。这是我目前的代码:
df = df[df["columnA"].apply(lambda x: any(value in valuesList for value in x))]
但是计算它需要花费大量的时间。我怎样才能加快代码的速度?