我目前正在使用一个包含数千行SQL代码的代码库。但是,逻辑是正确的,但是需要将代码转换为Python。
在维护SQL逻辑/功能的同时,是否有一种简单的方法将此代码转换为Python?
我研究过SQlalchemy,但不太确定这是否是最佳方法。
谢谢
示例SQL:
SELECT DISTINCT sale_date, store_state,
sum(sale_amount) as total_sales
FROM customers
GROUP BY store_state, sale_date
ORDER BY sale_date ASC;
谷歌:“将SQL转换为Python”。有人
所以我有一个带有y行的x列的Pandas DataFrame。DataFrame中的数据是float64值。我试图计算两列之间的斜率相关性,但是对于单个列的范围(例如,列有25000行,我只想要介于5-10之间的值,这些值恰好在2000-4000行中)。为了做到这一点,我将以下面的psuedocode演示的方式进行迭代:
for i in range(i, len(df['Column 1']))
if df.loc[i, 'Column 1'] <= 10.0 & df.loc[i, 'Column 1'] >= 5
我有一个包含多个ID的pandas系列对象。我想通过检查它们的ID是否出现在我的pandas系列对象中来过滤掉其他数据帧的行:
DATA['y'] = DATA['ID'].apply(lambda x: 1 if x in IDs else 0)
我注意到数据中的ID 279779在列'y‘中有'1’,尽管该ID不存在于我的ID系列对象中。我运行了以下代码行:279779 in IDs,它返回True,但以下代码没有打印任何内容:
for id in IDs:
if id == 279779:
print('fo
使用Python3.6读取文本文件,提取相对行,将其转换为熊猫数据。
工作原理:在文本文档中搜索短语,并将这一行转换成熊猫df。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
list1 = []
list2 = []
with open('myfile.txt') as f:
for lineno, line in enumerate(f, 1):
if 'Project:' in line:
line = line.strip('\n')
我目前正在连接到一个远程mongodb,以生成一个在烧瓶中的仪表板。db连接和加载到Pandas发生在每个页面请求。
@app.route("/")
#connects to db
#loads to pandas
#perform analysis and display
@app.route("/recent/")
#connects to db
#loads to pandas
#perform analysis and display
为每个页面请求将整个数据集加载到Pandas显然是效率低下的。加载的数据不会频
如果我有数据
Index City Country State
0 Chicago US IL
1 Sacramento US CA
2 Sacramento US
3 Naperville US IL
我想为'City‘和'Country’找到具有重复值的行,但只删除‘State.Ie.Drop row#2’中没有条目的行。
使用Pandas来处理这个问题的最佳方法是什么?
我有一个联系人信息的.csv文件,我将其作为pandas数据框导入。
>>> import pandas as pd
>>>
>>> df = pd.read_csv('data.csv')
>>> df.head()
fName lName email title
0 John Smith jsmith@gmail.com CEO
1 Joe Schmo jschmo@business.com Bagg
我有一个很大的JSONL文件(大约100 GB)。我想将其转换为pandas数据帧,并通过迭代所有行对列应用一些函数。 阅读这个JSONL文件的最佳方式是什么?我目前正在做以下工作,但它被卡住了(在GCP上运行此程序) import pandas as pd
import json
data = []
with open("my_jsonl_file", 'r') as file:
for line in file:
data.append(json.loads(line))
我试图找出如何在电子表格中整理行,用熊猫阅读,并将值保存到变量中。
到目前为止,我的代码如下:
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
df = pd.read_excel('data_file.xlsx', sheetname='Sheet 1')
for line in df:
if line.startswith(line):
数据的格式化方式如下:
第1栏有赛跑号码,第2栏有100米短跑次数,第3栏有400米冲刺
我已经将问题缩小到以下代码:
import pandas as pd
d = {'b' : 1, 'a' : 0, 'c' : 2}
c = {'one':[1,2,3], 'two':[4,5,6]}
p = pd.Series(d)
pc = pd.DataFrame(c)
print(p[-1]) # This line works
print(pc['two'][-1]) # This line does not work.
追溯(最近一次调用):文件"jdoodle.py"
在数据之间没有1:1基数的情况下,使用Pandas比较两个数据集(.csv文件)的最佳方法是什么?
举个例子:这是数据集1的一个样本-
#### Row Item Color Price
01 Shirt Red $30
02 Hat Blue $10
一份数据收集的样本-
#### Row Item Color Price
01 Trouser Black $20
02 Bag Yellow $ 30
03 Hat Blue $10
04 Shirt Red $30
因此,如果我想要,请比较两个数据集中的所有行,其中有一个恤行。
做这件事最好的方法是什么?
我正在使用Pandas/Pytho
Pandas有很好的.read_table()功能,但是文件太大会导致MemoryError。
因为我只需要加载满足特定条件的行,所以我正在寻找一种只加载这些行的方法。
这可以使用临时文件来完成:
with open(hugeTdaFile) as huge:
with open(hugeTdaFile + ".partial.tmp", "w") as tmp:
tmp.write(huge.readline()) # the header line
for line in huge:
if S
我有一个熊猫数据框架,在这个框架中,我想通过添加一个'count‘列(这里是最后一个列,为我所在的行预置"1“)来简化重复(在第一列上)。我的数据框架如下所示:
df = pandas.DataFrame([["a", ..., 1], # last row always 1 (this will be the 'count' column
["a", ..., 1], #"a" = identical, other values not necessarily