在Pandas DataFrames上应用自定义类/函数
在Pandas DataFrames上应用自定义类/函数是指在使用Python的数据分析库Pandas时，对DataFrame对象应用用户自定义的类或函数进行数据处理和转换。
Pandas是一个强大的数据处理工具，它提供了DataFrame这个高效的数据结构，可以方便地进行数据操作和分析。在DataFrame中，每一列都是一个Series对象，可以通过应用自定义类或函数来对DataFrame进行操作。
自定义类可以通过继承Pandas的Series或DataFrame对象来实现，从而扩展其功能。通过自定义类，可以实现对DataFrame中的数据进行特定的处理、转换或计算。例如，可以定义一个自定义类来处理缺失值、进行数据清洗、计算新的列等操作。
自定义函数可以通过使用Pandas提供的apply()方法来应用到DataFrame对象上。apply()方法可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用到DataFrame的每一行或每一列。通过自定义函数，可以对DataFrame中的每个元素进行特定的操作，例如进行数值计算、字符串处理、日期转换等。
应用自定义类/函数在Pandas DataFrames上的优势包括：
- 灵活性：可以根据具体需求自定义类或函数，实现特定的数据处理和转换操作。
- 可复用性：自定义类或函数可以在不同的DataFrame上重复使用，提高代码的复用性和效率。
- 扩展性：通过自定义类，可以扩展Pandas的功能，满足更复杂的数据处理需求。
应用自定义类/函数在Pandas DataFrames上的应用场景包括：
- 数据清洗：通过自定义类/函数可以对DataFrame中的缺失值、异常值等进行处理，提高数据的质量和准确性。
- 特征工程：通过自定义类/函数可以对DataFrame中的特征进行处理和转换，提取更有意义的特征用于机器学习模型的训练。
- 数据计算：通过自定义类/函数可以对DataFrame中的数据进行计算，例如统计指标、聚合操作等。
- 数据转换：通过自定义类/函数可以对DataFrame中的数据进行转换，例如数据类型转换、字符串处理、日期转换等。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中与数据处理和分析相关的产品包括腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）和腾讯云数据湖（https://cloud.tencent.com/product/datalake）。这些产品可以帮助用户在云端进行数据处理、存储和分析，提供了丰富的功能和工具，可以与Pandas DataFrames结合使用，实现更强大的数据处理能力。
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我在dask中以不同的方式运行了相同的数据集。我发现一条路比另一条快10倍！我试着找出没有成功的原因。
1.完全是达斯克
import dask.dataframe as dd
from multiprocessing import cpu_count
#Count the number of cores
cores = cpu_count()
#read and part the dataframes by the number of cores
english = dd.read_csv('/home/alberto/Escritorio/pycharm/NLP/ignore_
浏览 1提问于2019-12-06得票数 0
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当使用pandarallel在我的数据文件上运行.apply方法时使用所有核心时，我遇到了一种以前从未见过的语法。相反，这是一种我不理解的使用点语法的方法。
import pandas as pd
from pandarallel import pandarallel
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b'])
到目前为止还不错，只是建立了一个数据框架。接下来，为了让pandarallel做好准备，我们做了
pandarallel.initialize()
接下来是我感到困惑的地方
浏览 12提问于2020-08-25得票数 3
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我想要处理原始数据data_mrna_agilent_microarray_zscores_ref_all_samples.txt并查看数据的形状。
import pandas as pd
dir = "/content/gdrive/MyDrive/Cancer_Pathways/gbm_tcga/"
class DataProcessing:
def __init__(self, data, header=0):
self.df = pd.read_csv(data, sep="\t",header = header)
浏览 0提问于2022-04-04得票数 0
pandas中的dataframes在一个或多个数字和/或字符串列中进行索引。特别是，在groupby操作之后，输出是一个数据帧，其中新的索引由组给出。 类似地，julia dataframe总是有一个名为Row的列，我认为它等同于pandas中的索引。但是，在groupby操作之后，julia dataframes不使用组作为新的索引。下面是一个有效的示例： using RDatasets;
using DataFrames;
using StatsBase;
df = dataset("Ecdat","Cigarette");
gdf = groupb
浏览 23提问于2020-11-05得票数 9
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1回答
这是一个新手问题，因为我越来越迷惑pyspark。我想扩展现有的python数据预处理和数据分析管道。我意识到如果我用pyspark划分我的数据，我不能再把每个分区当作一个独立的pandas数据框架，需要学习如何使用pyspark.sql的行/列函数来操作，并修改很多现有的代码，再加上我一定会触发mllib库，而不能充分利用更成熟的scikit-learn包。那么，如果我可以使用多处理工具进行集群计算并并行现有数据帧上的任务，那么我为什么还需要使用Spark呢？
浏览 2提问于2017-06-15得票数 6
我曾经使用tree.pandas.df()函数(2年前)从根文件中检索熊猫数据。但是，在最近运行代码时，我得到了以下错误。有人能告诉我问题出在哪里吗？
f = uproot.open(inputFile)
treeName = "myTreeName"
tree = f[treeName]
myDf = tree.pandas.df('branchName',entrystop=nEvent, flatten = False)
AttributeError：“Model_TTree_v19”对象没有“熊猫”属性
浏览 8提问于2022-09-22得票数 1
我应该使用哪种方法来连接Pandas中的两个数据文件，如：
before: dataframes1 =[1,2,3,4,5,6] dataframes2 =['a','b','c','d','e','f']
after: ['1a','2b','3c','4d','5e','6f']
浏览 4提问于2022-04-26得票数 -2
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我有一个巨大的自定义文本文件(不能加载整个数据到一个熊猫数据)，我想读到达克数据。我编写了一个生成器来读取和解析数据块，并创建熊猫数据格式。我希望将这些熊猫数据加载到dask数据文件中，并对结果数据执行操作(比如创建计算列、提取部分数据帧、绘制等等)。我试着用达斯克袋，但没能成功。因此，我决定将结果数据写入HDFStore中，然后使用Dask从HDFStore文件中读取数据。当我在自己的电脑上做这件事的时候，这件事做得很好。下面的代码。
cc = read_custom("demo.xyz", chunks=1000) # Generator of pandas datafra
浏览 5提问于2020-01-24得票数 3
我试图通过删除一些值和更改DateTime格式来保存新的CSV文件。我没有什么错误，但现在它.第一个参数必须是熊猫对象的可迭代性，您传递了一个类型为"DataFrame“的对象
import pandas as pd
import calendar
from datetime import datetime
data1 = pd.read_csv("train.csv")
data1['date']= data1.datetime.apply(lambda x : x.split()[0])
data1['hour']= data1.da
浏览 17提问于2022-04-26得票数 0
我想知道普通数组与JuliaDB或DataFrame在对大型数据集(大型但仍然适合内存)上的计算性能是否存在差异？
我可以使用简单的数组和算法来进行排序、分组、缩减等等，那么为什么我需要JuliaDB或DataFrame呢？
我有点理解Python为什么需要Pandas --因为它将缓慢的python转化为快速C，但是为什么Julia需要JuliaDB或DataFrame -- Julia已经快了。
浏览 0提问于2018-03-26得票数 10
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由于我想在其中工作和学习python的一个大学项目，我偶然发现了这个附加的数据故事，它有助于我分析政党宣言的海量数据。
长话短说:我添加了一些过滤器(例如，我只想显示编辑了>= 20140914的行。当我运行代码时，过滤器似乎没有被应用--你能帮我解决这个问题吗？
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://manifestoproject.wzb.eu/down/data/2020b/datasets/MPDataset_MPDS2020b.csv')
d = dtale.show(df)
# DISCLAIMER: &
浏览 0提问于2021-10-07得票数 0
我在Python2.7环境下工作，需要使用pandas。在研究和学习文档时，我似乎看不出pandas 3.6和2.7代码之间有什么区别。运行在2.7和3.6上的pandas有什么区别吗？
浏览 90提问于2018-07-17得票数 1
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我正在尝试比较两个pandas数据帧，但是我得到一个错误，因为'DataFrame‘对象没有'withColumn’属性。可能的问题是什么？
import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as F
pd_df=pd.DataFrame(df.dtypes,columns=['column','data_type'])
pd_df1=pd.DataFrame(df1.dtypes,columns=['column','data_type'])
pd.merge(
浏览 24提问于2019-07-11得票数 2
我在用
jupyter nbconvert --to pdf --TemplateExporter.exclude_input=True Scorecard.ipynb
把我的笔记本导出到pdf里。所有操作都很好，但是当查看pdf时，数据格式显示为
<pandas.io.formats.style.Styler at 0x1ea7d7910f0>
而不是笔记本上的颜色很好的数据。对如何修复有什么想法吗？
使用nbconvert发送到html，然后使用pdfkit转换works (某种程度)，如果表跨越多个页面，并且如果行位于apage的末尾，则头与行重叠。
浏览 0提问于2019-08-15得票数 11
2回答
我想计算我的第一个prices DataFrame列的prices。
这是我的代码：
import pandas as pd
def std(returns):
return pd.DataFrame(returns.std(axis=0, ddof=0))
prices = pd.DataFrame([[-0.33333333, -0.25343423, -0.1666666667],
[+0.23432323, +0.14285714, -0.0769230769],
[+0.42857
浏览 2提问于2013-12-06得票数 0
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当我使用下面的代码
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,1))
df = np.array_split(df, 4)
FYI这里是一个
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
那么，为什么我会得到以下错误：
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'size'
我使用最新版本0.15的熊猫，在windows 7上，与
浏览 1提问于2014-11-06得票数 0
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1回答
如何将熊猫图转换为图像
、、、
我正在开发一个应用程序，该应用程序将能够显示该公司在股票中的表现图表，我想将该公司的熊猫图转换为图像而不保存它。有人能告诉我该怎么做吗？
from fastquant import get_pse_data
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = get_pse_data(symbol, '2019-01-01', '2020-01-01')
ma30 = df.close.rolling(30).mean()
close_ma30 = pd.concat([df.close,
浏览 29提问于2021-06-04得票数 0
1回答
如何使用空白拆分数据格式？
、、、、
import pandas
import numpy
names = ['a', 'b', 'c']
df = pandas.DataFrame([1, 2, 3, numpy.nan, numpy.nan, 4, 5, 6, numpy.nan, numpy.nan, 7, 8, 9])
对于上述情况，情况将如何变化？谁能解释一下吗？我怎么能拿到这个，
df1 =
0
0 1.0
1 2.0
2 3.0
df2 =
0
4 4.0
5 5.0
6 6.0
df3 =
0
8 7.0
9
浏览 3提问于2022-02-08得票数 1
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我想构造一个Pandas系列，它是几种d类型中的任何一种。
我希望做这样的事：
from hypothesis import given
import hypothesis.strategies as hs
import hypothesis.extra.numpy as hs_np
import hypothesis.extra.pandas as hs_pd
import numpy as np
import pandas as pd
import pandera as pda
import pytest
data_schema = pda.DataFrameSchema(...)
d
浏览 12提问于2022-11-08得票数 0
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我想迭代地将列表中的几个csv文件读取到pandas中，并将它们加载到它们各自独立的数据帧中。我还没能弄明白。这是我到目前为止所知道的：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
file_list = [
'calendar.csv'
,'sales_train_validation.csv'
,'sample_submission.csv'
,'sell_
浏览 16提问于2020-05-27得票数 0
嗨，伙计们，我有一个问题:我已经做了我的第一个Django应用程序广泛使用熊猫在我的views.py加载csvs，做一些数据准备和加载我的泡菜ML模型。问题是，在我测试部署的应用程序(使用nginx和uwsgi)之前，所有这些都很好，我得到了一个错误的No Module named pandas。由于Django不允许直接进口熊猫，研究似乎是一个非常常见的问题。
我看到了一些Django-熊猫框架，但它们的文档对我来说很神秘。
您能否简单地解释一下如何使用Django (即使在Django-大熊猫框架的帮助下)在熊猫中执行这些功能：
pandas.read_csv()
DataFrame.lo
浏览 0提问于2019-07-30得票数 0
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我正在使用Python中的Pandas，在将自定义函数应用于一个系列时，我希望访问前面的计算结果。
大致如下：
import pandas
# How can I obtain previous_result?
def foo(value, previous_result = None):
# On the first iteration there is no previous result
if previous_result is None:
previous_result = value
return value + previous_re
浏览 4提问于2017-01-21得票数 3
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我在scala中使用spark，在其中，我将从eventhubs中获取流数据，然后将它们存储在delta表中。为了对它们应用drools规则，我需要将它们传递给变量.我不得不从delta表到变量获取数据。
浏览 8提问于2022-09-27得票数 2
我试图在YAML文件中定义熊猫DataFrame对象，我认为这是可能的，因为DataFrame对象是。
我剥离的YAML文件如下所示，保存为'config.yaml'：
!!python/object/new:pandas.DataFrame [[{'dimension1_id':58,'metric1':10},{'dimension1_id':50,'metric':10}]]
我使用以下方法将数据加载到python脚本中
f = open('config.yaml')
y = yaml.loa
浏览 6提问于2013-12-17得票数 3
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4回答
我有多个具有相同列名的数据帧。我想把它们写在一起，把它们放在一个竖直地堆叠在一起的excel工作表上。在每一个之间，都会有一个占据一排的文本。我就是这么想的。
📷
我尝试了pandas.ExcelWriter()方法，但是每个dataframe都覆盖了工作表中的前一个框架，而不是附加。
请注意，对于不同的数据，我仍然需要多个工作表，但每个工作表上也需要多个数据文件。有可能吗？或者其他可以从熊猫数据中动态生成excel表的python库？
浏览 0提问于2019-03-01得票数 12
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我正在尝试将我创建的函数应用到我通过在iloc函数中分隔指定的列
# Import useful packages for data science
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import sys
import time
import datetime
import time
#setting the triathlone data set as TD
TD=pd.read_csv("/Applications/TriathloneData.csv")
TD
def hms_to_seconds(
浏览 4提问于2022-04-07得票数 0
1回答
在我的环境中，我有一个由几个pandas数据帧组成的列表，它们的名称类似。
例如：
import pandas as pd
import numpy as np
df_abc = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')
df_xyz = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')
df_2017 = pd.DataFrame(np.random.randn(
浏览 0提问于2017-06-19得票数 1
2回答
在列表中转换一组熊猫数据
、、、
我试图将一组pandas数据转换成一个唯一的列表，
到目前为止，我得到的是：
import pandas as pd
df1= pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2, 5], 'col2': [3, 4, 4]})
df2 = pd.DataFrame(data={'col3':[1,2,3,4,5], 'col4':[1,2,'NA', 'NA', 'NA'], 'col5':['John', 'Mary
浏览 1提问于2021-01-25得票数 0
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我有这样的数据结构：
records = [("A", 1), ("B", 2), ("C", 3)]
我想要这样的DataFrame
A | 1
B | 2
C | 3
如何在朱莉娅身上最有效地实现这一点？
在python中，我会做一个pandas.DataFrame.from_records(records)。
编辑：我正在寻找一种适用于任意数量列的方法。
浏览 2提问于2017-05-24得票数 2
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1回答
我真的是Python的新手，这个问题可能太简单了，我现在似乎在网上找不到任何答案。 我一直在尝试遍历一个包含9个股票代码的列表，下面称为“符号”，以便从YahooFinancials检索每个股票代码的资产负债表、现金流量表和损益表。 我一直在使用for symbol in ecommerce():创建循环，但收到了下面的TypeError。 from yahoofinancials import YahooFinancials
import pandas as pd
import requests
import numpy as np
from dat
浏览 26提问于2019-09-04得票数 1
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我想创建一个函数，它接受数量不确定的数据帧，然后在给定列上合并它们，这实际上是最左边的列。 我应该使用*args这样的东西吗？ import pandas as pd
def merge_given_dfs(*args):
pd.merge(*args,left_on='name')
merge_given_dfs(df1,df2,df3,df4) 谢谢!
浏览 16提问于2020-10-24得票数 0
1回答
我正在通过读取一些XLS文件
import os
import pandas as pd
path = r'pathtofolder'
files = os.listdir(path=path)
dataframes = {}
for file in files:
filepath = path + '\\' + file
if filepath[-3:] == 'xls':
print(file)
dataframes[file] = pd.read_excel(filepath)
但是，由
浏览 0提问于2018-05-26得票数 0
1回答
我需要从许多Excel工作簿中提取特定的工作表。工作表在每个Excel工作簿中的标题完全相同。
提取后，我需要根据相应Excel工作簿标题的开头命名每个数据帧(从每个提取的工作表中创建)。示例：对于名为“Pizza”的工作表(每个Excel工作簿相同)，以及一个名为“For _2021”的Excel工作簿，数据框架应该自动命名为‘必胜客_可口可乐’。Excel工作簿的格式是：‘etc_2021’、'Sprite_2019‘等等，所以它是非常可预测的。
我有以下代码，但仍停留在步骤1(提取表)上。
import tkinter as tk
from tkinter import file
浏览 4提问于2021-09-23得票数 0
1回答
我是OOP新手，我正在尝试创建一个类和函数，它接收名称并为我创建SQL调用，比如：df_1 and df_2。
但是，我希望我的类为我管理它，所以args将只是重复名称，比如：('table1', 'table2', 'n'..)..
那我怎么才能用最好的方式做这件事呢？当我学习的时候，我很感激解释
import pandas as pd
from def_funcs import sup # I got my data base engine from this func
from typing import Tuple, List, Dic
浏览 4提问于2022-08-31得票数 1
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1回答
我想将数千个数据文件加入到一个VAEX中，下面是我所拥有的文档：
我知道：
df_vaex = vaex.DataFrame()
for i,file in enumerate(files):
df = pd.read_pickle(file)
df_vx = vaex.from_pandas(df=df, copy_index=False)
df_vaex.concat(df_vx)
if i%100 == 0:
print(i)
这不管用。
如何读取和连接金库中的数据？
我得到的错误是，vaex没有方法concat: AttributeErr
浏览 8提问于2022-10-21得票数 0
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我正在尝试编写一个脚本，从包含多个飓风数据选项卡的维基百科页面中删除数据
在这里，我导入了BeautifulSoup包来打包html
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas as pd
html = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Category_4_Atlantic_hurricanes").text #grabing the html from wikipedia
soup = BeautifulSoup(html, &#
浏览 0提问于2018-10-23得票数 0
1回答
尝试实现一个简单的函数，将一个组标记为True (随机)
Dataframe:
In [145]: df = pd.DataFrame({'a': [1,1,1,2,2], 'b': [3,3,3,3,3]})
In [146]: df
Out[146]:
a b
0 1 3
1 1 3
2 1 3
3 2 3
4 2 3
函数：
def pickone(df, group, out):
u = df[group].unique()
p = np.random.choice(u, 1)[0]
df[out]
浏览 5提问于2017-07-23得票数 0
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我想使用PyJulia来加速代码的某些部分
import numpy as np
import julia
import pandas as pd
import random
from julia import Base
from julia import Main
from julia import DataFrames
n = 100000
randomlist = []
for i in range(0,n):
num = random.randint(1,100)
randomlist.append(num)
data = {
'Score'
浏览 4提问于2020-09-03得票数 2
回答已采纳
2回答
是否有不区分大小写的pandas.DataFrame.replace？版本？
我需要替换列中的字符串值，该列受表单“其中标签== a或标签== b或标签== c”的不区分大小写的条件影响。
浏览 3提问于2017-12-07得票数 7
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1回答
看来我需要您的帮助，我正在尝试将数据集合并到一个数据集中。通过使用这些代码
import pandas as pd
import numpy as np
Total_Transfer = pd.read_excel('total_transfer.xlsx')
Total_Issued = pd.read_excel('total_issued.xlsx')
Total_Retirement = pd.read_excel('retirement_finalist.xlsx')
pd.merge(Total_Issued,Total_Retire
浏览 3提问于2022-08-02得票数 0
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5回答
如何简化或分解Python pandas中的超长IF条件？ my_dataframes = {'d1': d1, 'd2': d2,'d3': d3}
good_dataframes = []
for df_name, df in my_dataframes.items():
if ((df.loc[1:4, 'test'] <= 6).all()
and (df.loc[5:9, 'dif'] < 9).all()) or ((df.loc[1:5, 'test&#
浏览 20提问于2020-01-04得票数 2
回答已采纳
我最近发现了一个旨在成为易于使用的并行处理模块的python模块。对我来说，最大的卖点是它可以和熊猫一起工作。
在阅读了它的手册页面后，我找不到一种方法来完成这个微不足道的并行化任务：
ts.apply(func) # for pandas series
df.apply(func, axis = 1) # for pandas DF row apply
目前，为了在dask，AFAIK中实现这一点，
ddf.assign(A=lambda df: df.apply(func, axis=1)).compute() # dask DataFrame
，这是丑陋的语法，实际上比直接的慢。
df.
浏览 1提问于2015-07-12得票数 48
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谁能看看下面的代码和建议，我做错了。 我有两个panda数据帧- df和x1都有相同的列和列名 我必须执行下面的df.Date_Appointment，x1.Date_Appointment和类似的df.Date_Scheduled和x1.Date_Scheduled的代码集。这样就为列和数据帧创建了一个列表。 我试图写一段代码，但很明显我做错了什么。敬请指教。 import pandas as pd
df = pd.read_csv(file1.csv)
x1 = pd.read_csv(file2.csv) # x1 is a dataframe created after filter
浏览 16提问于2020-04-22得票数 0
1回答
到目前为止，我还没有在任何地方看到我要问的问题。 我有两个excel文件在一个文件夹中，比如说RedRose，在C盘上。文件以date 09-30-2019_rest_of_name1，...name2开头。_rest_of_name1和...name2是静态的，只有日期是每天更新的，因为每天都有新文件添加到RedRose文件夹。 使用Python on Run命令，我想自动查找该文件夹，搜索每个文件名，并将每个文件导入到它自己的pandas数据帧中。 想一想，这可以用Python来完成吗？ 不知道从哪里开始
浏览 18提问于2019-10-02得票数 1
我有一个保存材料数据的SQL Server数据库，我需要这些数据将材料的总使用量放入CSV文件中。我可以毫不费力地将所有数据输出并打印到终端，但是当尝试使用Pandas并将其放入带有命名列的CSV中时，我得到的结果是Pandas用SQL输出的每一行重写了第一行。我没有让Pandas创建CSV，但我可以在终端重写来自SQL的每一行的第一行中看到它。我使用一个函数从SQL中获取每一行。 import pyodbc
import pandas as pd
def checkmaterials():
server_name = '********'
db_name
浏览 13提问于2020-08-20得票数 0
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我想从一个生成器创建一个dataframe管道，该生成器使用pandas数据帧在磁盘上查找图像路径并将它们加载到管道中。Tensorflow不允许我这样做，弹出一条Can't convert non-rectangular Python sequence to Tensor.消息。 在将生成器传递给tf.data.Dataset.from_generator时，我尝试在args参数中使用.values，但我必须重写我使用数据帧编写的所有代码，以找到指向正确图像的路径。 下面是生成数据集的命令： train_dataset = tf.data.Dataset.from_generato
浏览 33提问于2019-06-14得票数 2
我是python和dataframes的新手。目前，我正在尝试将2个数据格式与assert_frame_equal()函数进行比较。
df1= a b
0 1 3
1 2 4
df2= a b
0 2 3.0
1 2 4.0
代码：
import pandas as pd
from pandas._testing import assert_frame_equal
def test_compare_src_trg():
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2],
浏览 10提问于2021-12-08得票数 1
如下所示的示例循环，如何将sub_df命名为sub_df_1，sub_df_2 ...基于循环数吗？
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/pandas-videos/master/data/imdb_1000.csv')
split_point = [0,10,25,168]
n =len(split_point)
for i in range (0,n-1):
print("Dataset ", i, " -
浏览 8提问于2021-05-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我在ETL中使用dask而不是pandas，即从S3存储桶中读取CSV，然后进行一些所需的转换。Until here - dask读取和应用转换的速度比pandas快！
最后，我使用to_sql将转换后的数据转储到Redshift。在dask中这个to_sql转储比在pandas中花费更多的时间。
有没有可能缩短这段时间？如果不是，为什么在这种情况下dask比熊猫慢？
浏览 2提问于2021-09-27得票数 1
1回答
Pandas错误-遇到无效值
、、、、
我是新来熊猫的。我下载并安装了。然后，我尝试通过Spyder应用程序运行以下代码：
import pandas as pd
import numpy as np
train = pd.read_csv('/Users/Ben/Documents/Kaggle/Titanic/train.csv')
train
尽管如我所料，这会打印数据帧，但它也会显示以下错误
//anaconda/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/format.py:1969: RuntimeWarning: invalid value encountered
浏览 2提问于2015-05-29得票数 22
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