我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧,但是我得到了以下错误; "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上,我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB),我计划将每个熊猫数据帧转换为dask,然后将它们全部附加到一
我正在尝试旋转这个数据帧photo of dataframe。我刚接触熊猫,所以我不知道为什么我会有像"bake“这样的单元格来伸展多行(这是groupby的结果)。理想情况下,我希望"Not Math“、”want be Math“和"Math”作为列标签,并在所有单元格中使用“keep”中的数字。如果有什么简单的方法,请告诉我。
根据 answer的说法,如果Dask知道数据帧的索引已排序,则Dask数据帧可以执行智能索引。
如何让Dask知道索引是否已排序?
在我的特定情况下,我这样做:
for source is sources:
# This df has a datetimeindex that I know to be sorted
pd = load_pandas_df_from_some_source(source)
dd = dask.dataframe.from_pandas(pd, chunksize=foo)
dd.to_hdf(some_unique_filename, '
如何对dask数据帧执行与以下代码相同的操作。
df['new_column'] = 0
for i in range(len(df)):
if (condition):
df[i,'new_column'] = '1'
else:
df[i,'new_column'] = '0'
我想在dask数据框中添加一个新列,并在新列中插入0/1。
我有一个数据集,它是一个巨大的、短的、胖的矩阵(大约4000 x 20,000,000)。我认为dask对我来说可能是一个很好的解决方案。但是,我希望确保可以将其编码为一个单热矩阵。我查看了dask-ml中的选项,它们似乎总是需要一个dask数据帧。然而,创建一个有2000万列的数据帧似乎真的很奇怪,而且可能会导致大量开销。使用dask数组并以某种方式使用apply on axis将每一列转换为1-hot会更容易吗?谢谢你的建议。