我有两个数据帧: Small_dataframe (2000行)和big_dataframe (1 million+行) Small_dataframe has the following fields. The object_type field contains values of interest:
object_type, feature_1, feature_2, feature_3 .... feature_100. 如果object_type中的字段子集与big_dataframe中的相同子集匹配,我需要将Small_dataframe中每一行的big_dataframe
我试图使用Pydantic模型和FastAPI进行多个预测(用于输入列表)。问题是不能将Pydantic模型直接传递给model.predict()函数,因此我将其转换为字典,但是,我得到了以下错误:
AttributeError: 'list' object has no attribute 'dict'
我的代码:
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
from pydantic import BaseModel
import pandas as pd
from typing import List
app
我有两个文件,它们都有相同的第一列(X)和相同的列名(X、B、C),但是第二列和第三列是不同的值。
X | B | C
-----------
a 0 2
b 4 9
...
z 3 0
我想将所有这些表组合成一个大的数据格式,但另外每个部分都可以通过自己的索引访问,例如基于文件名。df['f1']['B']就是[0, 4..., 3]。最终结果会是这样的。
| f1 | f1 | f2 | f2
X | B | C | B | C
-----------------------
a 0 2 3
我想知道是否有任何有效的方法来比较两个大文件逐行。
文件1
2
3
2
文件2
2 | haha
3 | hoho
4 | hehe
我只是把每个文件的第一个字符与它们进行比较。目前,我正在使用一种非常天真的方法,在双for循环中迭代它们。
类
For i in file 1:
line number = 0
For j in file 2:
loop until line number == counter else add 1 to line number
Compare line 1
increase counter
将两
我有两个文本文件,我想用Python进行比较。这两个文件的头中都有日期。因此,我想忽略这一行,而比较,因为它总是不同的,不应视为不同。
File1
Date : 04/29/2013
Some Text
More Text
....
File2
Date : 04/28/2013
Some Text
More Text
....
我尝试过使用filecmp模块对它们进行比较,但这不支持忽略任何模式的任何参数。是否还有其他模块可用于此目的。我试过使用difflib,但没有成功。此外,我只想知道是否有不同的b/w文件作为True or False,difflib打印所有的行,即使没有不同的usin