我像往常一样写了一个pandas数据框来封装文件, 突然跳出一个异常pyarrow.lib.ArrowInvalid,如下所示: List child type string overflowed the capacity of a single chunk,
Conversion failed for column image_url with type object 我使用的是pyarrow 0.17.0,pandas 1.2.0我知道这些是旧版本,但我不知道发生了什么。 这“溢出单个块的容量”是什么意思? 所指示的列image_url是否可能包含破坏逻辑的数据?
我目前正在为并行执行优化数据处理逻辑。我已经注意到,随着核心计数的增加--数据处理性能没有必要增加--我认为应该这样做。
下面是测试代码:
Console.WriteLine($"{DateTime.Now}: Data processing start");
double lastElapsedMs = 0;
for (int i = 1; i <= Environment.ProcessorCount; i++)
{
var watch = System.Diagnostics.Stopwatch.StartNew();
ProccessData(i)
我的航班服务器中有两个数据帧: v1和v2。V1相当小,而v2大约是3 3gb。我可以成功地向服务器请求v1,但是在请求v2时发生了分段错误。 import numpy.random as rnd
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.flight as fl
import numpy as np
class MyFlightServer(FlightServerBase):
def __init__(self, location=None, options=None, **kwargs):
我有一个非常大的数据帧另存为gzip文件。在保存数据之前,还需要对其进行大量操作。
您可以尝试将整个gzip数据帧转换为文本格式,将其保存到变量中,解析/清理数据,然后通过pandas.read_csv()保存为.csv文件。然而,这是非常耗费内存的。
我想逐行读取/解压缩这个文件(我认为这将是最节省内存的解决方案),解析它(例如,使用正则表达式re或pandas解决方案),然后将每一行保存到pandas数据帧中。
Python有一个gzip库来实现这一点:
with gzip.open('filename.gzip', 'rb') as input_file:
在保存文件时,我使用:
File file = new File(filename);
但是,由于我不再有写文件夹的权限,所以宁愿将它保存到内存中,然后将文件读取到FileOutputStream。
我已经读过,我可以用这种方法将文件保存到内存:
new ByteArrayOutputStream();
整个代码会是什么样的呢?在上传完成后,我想不出如何正确地写它。
编辑:我正在使用Vaadins上传插件:
public File file;
public OutputStream receiveUpload(String filename,
我在python pandas中导入了一个很大的txt文件。现在,我想将csv文件导出到多个excel中,因为数据太大,无法放入单个excel表中。 我使用以下命令: import pandas as pd
df = pd.read_csv('basel.txt',delimiter='|')
df.to_excel('basel.txt') 不幸的是,我得到了以下错误: ****ValueError: This sheet is too large! Your sheet size is: 1158008, 18 Max sheet size
我有一个非常大的数据文件(foo.sas7bdat),我希望在不将整个数据文件加载到内存的情况下过滤其中的行。例如,我可以通过执行以下操作来打印数据集的前20行,而无需将整个文件加载到内存中:
import pandas
import itertools
with pandas.read_sas('foo.sas7bdat') as f:
for row in itertools.islice(f,20):
print(row)
但是,我不清楚如何只打印(或者最好放在新文件中)包含任何包含数字123.1的列的行。我该怎么做呢?
一个常见的SQLism是"Select A,mean(X) from table group by A“,我想在pandas中复制这一点。假设数据存储在CSV文件中,并且太大而无法加载到内存中。
如果CSV可以放在内存中,那么一个简单的两行代码就足够了:
data=pandas.read_csv("report.csv")
mean=data.groupby(data.A).mean()
当无法将CSV读入内存时,可以尝试:
chunks=pandas.read_csv("report.csv",chunksize=whatever)
cmeans=pa