我有一个DataFrame,我需要将它转换成JavaRDD<Row>,然后再转换回DataFrame,我有以下代码
DataFrame sourceFrame = hiveContext.read().format("orc").load("/path/to/orc/file");
//I do order by in above sourceFrame and then I convert it into JavaRDD
JavaRDD<Row> modifiedRDD = sourceFrame.toJavaRDD().map(new
我想在我的星火DataFrame上动态地应用. list中的列名。
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import BooleanType
def get_dtype(dataframe,colname):
return [dtype for name, dtype in dataframe.dtypes if name == colname][0]
def get_matches(dataframe):
return [x for x in dataframe.columns if ge
假设:
df['Column_Name'].max() # is the maximum value in a particular column in a dataframe
然后,您希望在某一列中具有最大值的行之前选择10行,在该行之后选择10行(即10 +1+ 10 = 21行总计),那么如何用Python完成呢?
我试图使用多处理模块来使用Python3.6中的一个单独的CPU核心来初始化dataframe的每一列,但是我的代码不起作用。有人知道这个代码的问题吗?谢谢你的帮助。
我的笔记本电脑有Windows 10,它的CPU是核心i7,第8代:
import time
import pandas as pd
import numpy as np
import multiprocessing
df=pd.DataFrame(index=range(10),columns=["A","B","C","D"])
def m
我一直想做以下工作,以便有一个简单的故事来在pandas.DataFrame中的每一列上执行pandas.DataFrame.someColumnName.unique()函数。
df.apply(func=unique, axis=0) # error NameError: name 'unique' is not defined
有没有什么我忽略的技巧来让它工作,或者给出一个替代的解决方案来做一些类似的事情,但是在pandas.DataFrame中的每一列上使用type()函数。
df.apply(func=lambda x: type(x[0]), axis=0)
请注
我试图用Python导入大型文件(..tab/..txt、300+列和1000 000+行)。该文件被分隔开。列中填充整数值。我的目标之一是对每一列进行一次求和。但是,这些文件太大,无法用pandas.read_csv()导入,因为它消耗了太多的内存。样本数据:
因此,我编写了以下代码来导入1列,执行该列的和,将结果存储在一个dataframe (= summed_cols)中,删除该列,然后继续该文件的下一列:
x=10 ###columns I'm interested in start at col 11
#empty dataframe to fill
summed
我有200个不同的文件,我需要把一列一列地连接成一个文件。这200个文件位于一个目录中,所以我尝试了下面的脚本。
path = '/data'
files = os.listdir(path)
files_txt = [os.path.join(path,i) for i in files if i.endswith('tsv')]
## Change it into dataframe
dfs = [pd.DataFrame.from_csv(x, sep='\t')[[6]] for x in files_txt]
##Concate
如何创建熊猫数据帧字典,并将数据帧返回到excel工作表中?
大家好,
我正在学习pandas和python,我想创建一个包含一些数据帧的字典,然后我可以在每个数据帧上运行度量。对于每个唯一的集群名称(其中一列),我想创建一个dataframe (原始dataframe的子集)。
然后,我希望能够选择它,对其运行度量,将结果放入新的dataframe中,然后使用xlsxwriter python库将原始dataframe (每个子集)放入单独的工作表。
#create dictionary object
c_dict = {}
#get a list of the unique n
这个问题归结为以下几个方面:我希望使用现有的并行化输入集合生成一个DataFrame,而给定一个输入的函数可以生成相对较大的一批行。在下面的示例中,我希望使用例如1000个执行器生成10^12行数据帧:
def generate_data(one_integer):
import numpy as np
from pyspark.sql import Row
M = 10000000 # number of values to generate per seed, e.g. 10M
np.random.seed(one_integer)
np_array = np.rand
我有一个有四列的DataFrame。我想将这个DataFrame转换为python字典。我希望第一列的元素是keys,而同一行的其他列的元素是values。
DataFrame:
ID A B C
0 p 1 3 2
1 q 4 3 2
2 r 4 0 9
产出应如下:
字典:
{'p': [1,3,2], 'q': [4,3,2], 'r': [4,0,9]}
如何填充表下拉列表中未选定的下拉选项?以及如何获取数组控制台中的所有值?
我试过了,但我很少为此而挣扎
注:未选定的选项仅显示在表下拉列表中。
这是我的代码样本。
var status;
var sno = [];
var load;
var no_rows = 0;
var row;
var mainArr = [];
var tmpArr = [];
function loadValues() {
var mainTable = $('#tablemain');
var tr = mainTable.find('tbody tr');
问题是
给定Series s和DataFrame df,如何使用s对df的每一列进行操作
df = pd.DataFrame(
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
index=[0, 1],
columns=['a', 'b', 'c']
)
s = pd.Series([3, 14], index=[0, 1])
当我尝试添加它们时,我会得到所有的np.nan
df + s
a b c 0 1
0 NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN