import numpy as n , pandas as pprint(n.array(s))上面的代码将没有问题的集合转换为但是，当我尝试从它创建一个DataFrame时，我会得到以下错误：
ValueError: DataFrame构造函数没有正确调用！那么，有没有办法将python /nested转换为numpy<e
浏览 0提问于2018-08-29得票数 5
我有一个包含numpy数组和字典的pandas数据帧： results_df.head(1)
best_params cv_resultsmax_depth': 3, 'min_impurity_decrease': 0.2} {'mean_fit_time': [0.6320801575978597, 1.08473]} 我希望能够创建一个包含类
浏览 61提问于2020-08-16得票数 0
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如果我调用map或mapPartition，并且我的函数接收来自PySpark的行，那么创建本地PySpark或Pandas DataFrame的自然方法是什么？合并行并保留架构的东西？目前，我所做的事情如下： rows = [x for x in partition]
dfpart = pd.DataFrame(rows
浏览 0提问于2015-12-23得票数 2
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我把拼花文件转换成熊猫没有问题，但有问题，转换地板到火花df和转换火花df到熊猫。在创建火花会话之后，我运行了以下代码
spark_df.select('*').toPandas(我需要火花df和熊猫df的原因是，对于一些较小的DataFrame，我想很容易地使用各种熊猫ED
浏览 3提问于2019-10-20得票数 0
您好，我需要将pyspark dataframe (或rdd)转换为字典，其中dataframe的列将是关键字，column_value_list将作为字典值。name amtb 20b 40我想要一本这样的字典：
new_dict = {'name':['a','b', 'a', 'b', 'c
浏览 4提问于2017-04-28得票数 1
我在JSON上的Pandas文档和食谱(只有对CSV的引用和带分隔符的文本文件)中没有找到任何东西。
是否已经定义了将JSON直接加载到DataFrame中的函数？如果有不同的选择，哪一个是最有效的？
浏览 1提问于2013-05-08得票数 1
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我使用考拉，我想根据条件改变列的值。在熊猫身上，我可以这样做：df_test = pd.DataFrame({ ,'b': ['one','two','threedf_test2['c']),'b'] = 'four'
0 1 fo
浏览 17提问于2020-11-27得票数 1
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Dataframe是使用scala创建的。val someDF = spark.createDataFrame( spark.sparkContext.parallelize(someData), StructType(someSchema) )PySpark提供了.toPandas()来将火花数据转换成熊猫，但是scala(我可以找到)并没有对应的数据。
浏览 1提问于2020-04-05得票数 0
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我有一个很大的字典，里面有10万个键和大量的数值数组。我想将它保存为文件，以便更快地加载。 我试着把它作为泡菜转储，但是我的内存快用完了。然后尝试了json.dump，但不支持将Numpy数组作为值。 最后，我尝试使用搁板，但不能按顺序保存它。'file1.shelf', 'c')) as f: f[id] = np.array().sh
浏览 17提问于2018-12-18得票数 1
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我的问题需要将行增量添加到排序的DataFrame (带有DateTimeIndex)中，但我目前无法找到一种有效的方法来实现这一点。似乎没有任何“不排序”的概念。我尝试过附加行并就位，我还尝试使用searchsorted获取插入点，并将其切片和连接以创建一个新的DataFrame。都“太慢了”。Pandas只是不适合于那些没有同时拥有所有数据，而是以增量方式获取数据的工作吗？ne
浏览 3提问于2015-01-15得票数 5
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我知道在numpy数组上工作会比pandas更快。在下面的示例中，我创建了一个数据帧和一个字典。字典包含列的名称及其对应的映射。我想知道有没有什么函数可以让我把一个二进制数组提供给一个numpy数组来进
浏览 2提问于2021-05-24得票数 1
我有一个有条件列A和数字列B的Pandas DataFrame。A B2 'bar' 1.3我还有一个Python字典，它定义了B的范围，它表示给定A的每个值“成功”。A B error2 'bar' 1.3 -0.7
3 'foo' 2.2 0
浏览 5提问于2015-06-11得票数 6
我目前正在自学Spark programming，并试图用PySpark重新编写一个现有的Python应用程序。然而，我仍然对如何在PySpark中使用常规Python对象感到困惑。我了解Spark中的分布式数据结构，如RDD、DataFrame、Datasets、vector等。Spark有自己的转换操作和动作操作，如.map()、.reduceByKey()来操作这些对象。但是，如果我在PySpark中创建传统<
浏览 34提问于2017-03-01得票数 1
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在python和pandas中，我可以创建一个新的专栏，如下所示： 使用pandas dataframe中的两列来创建字典。dict1 = dict(zip(data["id"], data["duration"])) 然后，我可以应用这个字典在第二个dataframe中创建一个新列。id_duration
浏览 38提问于2021-01-22得票数 0
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我试图创建一个代码，接受一组字母，并输出不同数量的单词，你可以用它们。到目前为止，我的代码如下：import requestsimport pandas，是否可以创建一个空的dataframe，然后将我的format_combination列表作为每一次迭代的列添加到其中。如果有人能解释我为什么会收到这个错误
浏览 4提问于2019-07-26得票数 2
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火花转换Pandas df到S3
、、、、
目前，我正在使用星火与潘达斯框架。如何将Pandas以一种方便的方式转换成可以写入s3的数据。 .format("com.databricks.spark.csv") .save("123.csv")
浏览 0提问于2017-01-03得票数 0
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我试图使用pandas_profiling包自动描述Apaceh内部的一些数据帧。我正在运行的代码是：print(sys.version_info)
print("numpy: ", np.__version__)
df = spark.sql("SE
浏览 3提问于2022-09-08得票数 3
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我是Spark新手。在我的应用程序中，我希望从许多numpy数组创建一个RDD。每个numpy数组是(10,000，5,000)。目前，我正在尝试以下操作：for np_array in np_arrays: spark_df(rdd_list)
所有的步骤都很快，除了将Pan
浏览 0提问于2016-06-28得票数 0
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我需要为MxN大小(M级，N级)创建目录和子目录结构.Python中是否有任何树数据结构可以帮助我做到这一点？示例：3x2(3个级别和2个分级别，每个3个级别)1
111 12 122
2
211 22
浏览 2提问于2022-06-02得票数 -1
我从spark数组“df_spark”开始： from pyspark.sql import SparkSessionimport numpy as nprows = 6
df_pandas = pd.<em
浏览 19提问于2018-12-16得票数 3
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