我需要导入大型数据集并合并它们。我知道还有其他类似的问题,但我找不到具体问题的答案。使用dask,我似乎能够将大型数据集读入数据格式,但我无法将其与另一个数据格式合并。import dask.dataframe as dd
#I have to do this with dask since with pandas I getValueError: can not merge
我正在尝试合并2个pandas数据帧,但是,合并列中的值并不完全相同。我使用的是命令pd.merge(D_data, L_data,on="R_Time"),但是,在D_data中,我的R_time列如下所示4.31000, 4.32000, ...我已经用Excel中的vlookup函数做到了这一点,但我不完全确定如何在Pandas Data
我找到了一些任务,用Pandas开发自己,但我在我使用的数据文件中发现了一些意想不到的错误。我真的想自己解决这个问题,但我不知道该怎么做。我使用了透视表和划分的PayTypes作为列,因为我想要计算这些费用的百分比。here 时间差示例:enter image description here 透视表后:enter image description here import numpy as npimport xlrd
from pandas im
我有多个大型csv文件,我想要合并并将最后一个表存储在数据库中,以便将来在Pandas中使用。我使用Pandas读取它们,并将它们作为单独但类似的表存储到Sqlite数据库中。我希望通过SQL字符串将行(垂直)合并,然后在熊猫中使用它们进行更多的分析。我想知道这是否是在熊猫和SQL之间来回往返的一个好做法,因为当我们处理大文件时,内存有限(16 go )?