我有一个关于Pyspark中的udf的问题和一个具体的案例。我正在尝试创建一个简单的、可重用的函数来聚合不同级别和组上的值。输入应为: 现有数据帧 group by的变量(单列或列表) 要聚合的变量(同上) 要应用的函数(可以是一个特定的函数,也可以是它们的列表)。我保持简单的求和,平均,最小,最大值,等等。 当我有一个单独的函数或一个列表时,我让它可以工作,但是当涉及到聚合变量时,我被困在将它们的列表引入到函数中 def aggregate(dataframe,grouping,aggregation,functions):
**First part works ok on
Dataframe的每个列都需要根据该列中第一个元素的值进行规范化。
for timestamp, prices in data.iteritems():
normalizedPrices = prices / prices[0]
print normalizedPrices # how do we update the DataFrame with this Series?
但是,一旦我们创建了规范化的数据列,如何更新DataFrame呢?我相信,如果我们做了prices = normalizedPrices,我们只是根据DataFrame的副本/视图,而不是原始Da
def filter_dataframe(dataframe, column, numbers, strings=None):
number_query = f"({column} >= {numbers[0]} and {column} <= {numbers[1]})"
if strings is not None:
single_string_query_list = []
for string in strings:
single_string_query = f"({colum
我刚开始与熊猫合作,并有以下功能(伪codish)作为python程序的一部分来创建报告
def loop_over_dataframe(df: DataFrame, report_types: dict)
...
for key, value in report_types:
...
filtered_df = df.query(value["filter"])
for date in filtered_df["Date"].unique():
date_df = filtered_df[fildered_df["Dat
我的问题是如何在Jupyter实验室的KQL魔术命令中分配循环中的变量。我参考了微软关于这个主题的文档,并将我的问题基于这里给出的代码:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/kqlmagic 1.下面的第一个查询 %%kql
StormEvents
| summarize max(DamageProperty) by State
| order by max_DamageProperty desc
| limit 10 2.第二:将结果查询转换为dataframe,并将变量分配给'statefil
我试图将列名(以元组的形式)从dataframe添加到给定条件的列表中。条件很简单,如果每列下的数据为1(仅作为字符串或浮点数的一部分)。这是我通常使用的方法,它可以工作,但只用于较小的数据集(当缩放时,它呈现一个TypeError --不支持的操作数类型(S)表示+:'int‘和'tuple'):
peaks_to_delete = []
for col in df3.columns: #dataframe is df3
if sum(df3[col]) == 1:
peaks_to_delete.append(col)
列名看起来像(12
我有下面的函数,我在其中运行了几个回归。一些估计系数被输出为‘0’,当它们被指数时,它们自然会变成‘1’。
理想情况下,在估计系数为零的情况下,我应该让sm.OLS()输出“空白”而不是“零”。但我试过了,这似乎是不可能的。
因此,或者,我更喜欢保留0而不是1。这将不需要对代码行中的零求幂:exp_coefficients=np.exp(results.params)
我怎么能这样做呢?
import statsmodels.api as sm
df_index = []
coef_mtr = [] # start with an empty list
for x in df_main.pr
我的进口产品是:
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.api.types import is_numeric_dtype
我创建了一个熊猫dataframe (名为df),如下所示:
state initial_temp final_temp
0 Cold 48.0 88.1
1 hot 80.7 30.0
2 hot 140.2 25.0
3 hot 59.8 25
我有一个带有以色列国防军的DataFrame,它的某些词是计算出来的。例如
(10,[0,1,2,3,4,5],[0.413734499590671,0.4244680552337798,0.4761400657781007, 1.4004620708967006,0.37876590175292424,0.48374466516332])
.... and so on
现在给出一个查询Q,我可以计算这个查询的TF-以色列国防军.如何计算查询与dataframe中所有文档的余弦相似性(有近百万个文档)
我可以用向量乘法在地图减少作业中手动完成。
余弦相似性(Q,document) =
我试图在两个列上实现全文搜索,我为这两个列创建了一个视图: VendorName,ProductName。我有全文索引等工作,但实际的查询是什么引起了我的一些问题。
我希望用户能够使用一些标准的搜索约定,以及OR NOT和grouping by (),这很好,但我希望对这两列都应用搜索,例如,如果我要运行如下查询:
SELECT * FROM vw_Search
WHERE CONTAINS((VendorName, ProductName), "Apple AND iTunes")
它似乎将查询分别应用于每一列,即检查两个术语的供应商名称,然后检查两个术语的产品名称,除非供
我在尝试导入mysql转储时遇到错误:
[ERROR in query 369] Specified key was too long; max key length is 767 bytes
有没有一种简单的方法来找出这是指的是哪个查询,以便我可以诊断它?否则,我需要找出哪一个是第369个查询,然后调查它,以及我的index语句中是否有错误,或者是否存在版本问题。查找这个查询的最好方法是什么?
我使用以下查询来检索单列数据:
routes_query = select(
[schema.stop_times.c.route_number],
schema.stop_times.c.stop_id == stop_id
).distinct(schema.stop_times.c.route_number)
result = conn.execute(routes_query)
return [r['route_number'] for r in result]
我想知道是否有一种更干净的方法来检索返回的数据行的本机列表。
我阅读了大量的Q和帖子,发现子查询/嵌套查询/查询组合在下一个版本之前不会被支持。然而,我不确定这是否是我所需要的,在我的脑海中,我会这样写,但我可能会把事情复杂化。
我想象它就像
WARN IF Count > 0 IN
SELECT TYPES WHERE
IsDirectlyUsing "MTNE.Web.OneWeb.^.*\p{Proxy}+$" IN
SELECT TYPES WHERE DeriveFrom "System.Web.Services.Protocols.SoapHttpClientProtocol"
所
我有一个大约有20列和5000多行的表。对于每一行,我都试图用字符串"end"替换第一个空值。
我所拥有的:
BEGIN TRANSACTION;
/* Create a table called dataframe */
CREATE TABLE dataframe(id integer primary key, col1 text, col2 text, col3 text, col4 text, col5 text);
/* Create few records in this table */
INSERT INTO dataframe VALUES(1,'
我试图让python读取一个excel文件,然后从以excel文件中的行命名的.csv文件和.csv文件中的索引数据创建数据,并将它们粘贴到excel文件中。
excel文件已被放入一个dataframe中,其布局如下:
Name Location Date Check_2 ... Volume VWAP $Volume Trades
0 Orange New York 20200501 X ... NaN NaN NaN NaN
1 Apple Minsk 20200504 X ..