我的应用程序需要将数据集读入到dask中,该数据集分布在多个分区中。使用该数据帧,我需要对其执行多个操作(例如,从一列中减去另一列或求出两列的比率)。dataframe的索引是一个非唯一列。 因为应用程序完全是元数据驱动的,函数调用的顺序直到运行时才知道,所以我将应用程序设计为在每个阶段都依赖于返回一个新的延迟数据帧。我想知道一些分区和按列连接的巧妙使用是否可以帮助我提高代码的效率。 考虑到这些步骤是相互独立的,在下面的具体示例中,我可以相信最后一个操作会给出我的逐行比率的正确结果吗?也就是说,如果我执行的操作只向dataframe添加新的列,我可以相信行的顺序永远不会改变吗? def su
我想知道是否有可能将dask对象转换为生成器。具体地说,是否可以使用dask数据帧复制以下pandas-based生成器,将每个分区转换为生成器:
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
df = pd.DataFrame(range(10), columns=['a'])
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=3)
def gen_pandas(df):
# this is a sample function, its content is not
# important as l
想知道当列类型是分类的(特别是h2o enum类型)时,在h2o dataframe GroupBy对象中求和列时会发生什么。
将pandas数据帧转换为H2o数据帧。然后,我按某一列对行进行分组,并对其他列求和。
location_id price store
------------------
1 10 JCP
1 15 SBUX
3 20 HOL
then after grouping and summing; df.group_by('location_id').sum(['
表:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS table (
a TEXT,
b TEXT,
c BIGINT,
PRIMARY KEY ((a, b), c)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (c DESC);
我只需要从每个(a, b)分区获得整个选择的一条记录,其中c按DESC顺序排列,b按ASC顺序排列:
SELECT * FROM table WHERE a='a-1' ORDER BY b ASC PER PARTITION LIMIT 1 ALLOW FILTERING;
结果
我正在尝试使用Python将我的数据帧推送到Azure表存储。但是当我尝试插入一个值时,这些值变得混乱了,而且一些记录也没有插入Azure。我不知道是不是因为时间问题。请找到下面的代码。
for i in range(0,forecast.shape[0]):
partition_key=ticker+str(i)
stock_date=str(forecast.iloc[i]['ds'])
row_key=partition_key
stock_price=str(forecast.iloc[i]['yhat'])
companyname=str(foreca
我可以分组大数据集,并制作多个CSV,excel文件与Pandas数据框架。但是,如何对700 K记录进行同样的处理,将记录分组到230组中,并使230 CSV文件具有国别性。
使用熊猫
grouped = df.groupby("country_code")
# run this to generate separate Excel files
for country_code, group in grouped:
group.to_excel(excel_writer=f"{country_code}.xlsx", sheet_name=count
我使用以下CQL查询来创建表和写入数据,问题是我的表中的数据没有按日期顺序组织。
我想让他们按日期组织,而不必放相同的id。
要创建表格,请执行以下操作:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sk1_000.data(id varchar, date_serveur timestamp ,nom_objet varchar, temperature double, etat boolean , PRIMARY KEY (id, date_serveur)) with clustering order by (date_serveur DESC);
要插入:
INSERT IN