我一直在为我的Spring MVC项目需要的所有jar文件执行此操作:
call mvn install:install-file -DgroupId=vegetables -DartifactId=potatoes -Dversion=1.0 -Dfile=vegetables-1.0.jar -Dpackaging=jar -DgeneratePom=true
最近,我肯定超出了pom.xml文件中可以列出的依赖项数量的限制,因为我收到了一个错误,内容是:
Your command line is too long
因此,我从pom.xml中删除了一些我的项目不再使用的依赖项,并且能够再
我的文件夹中有300个xml文件。
当我转换为dataframe时,每个行都给了我1.657行。
下面的代码花费了太多时间。
用R,我用了~200秒。
函数:function_from_xml_pddataframe(xmlfile)生成df_xml_ dataframe
我做错了什么?
如何改进这一过程?
import os
all_dfs = pd.DataFrame()
for file in tqdm("/data"):
if file.endswith(".xml"):
我列出我的数据帧以丢弃未使用的数据帧。首先,我使用下面的函数列出了我在其中一篇文章中找到的数据帧
from pyspark.sql import DataFrame
def list_dataframes():
return [k for (k, v) in globals().items() if isinstance(v, DataFrame)]
然后我试着从列表中删除未使用的。我在下面使用的代码
df2.unpersist()
当我再次列出时,df2仍然在那里。如何在pyspark上删除数据帧以获得一些内存?或者你还有其他的建议吗?谢谢。
我有一个名为“table”的数据文件:
UNICO | RES |
Responsabile| - |
Product | Prodotto|
Brand | Brand |
表dataframe的列名对应于2 dataframe。第一个是"Unico",它是空的,如下所示:
Responsabile | Product | Brand
NaN | NaN | NaN
第二个,"RES“是这样的:
Prodotto | Brand
X | A
我对一些XML文件有问题。我不能说太多关于数据,因为它是为了工作,我不想陷入麻烦!从一个巨大的XML文件( 123091行代码)中,我只需要来自7个标记的数据(如果这有意义的话)。我正在尝试提取特定的数据,但当我试图存储到熊猫或csv时,我遇到了一些情况。我找到了一种提取信息的方法,比如:
for info in root.iter('ArtistName'):
print(info.text)
上面的代码将给我XML标记中的数据中的艺术家。下面是我的木星笔记本的一小部分,上面的代码行的输出如下:
Various Artists
Various Artists
Vario