这里的挑战包括将大的txt文件(有些文件大小为70MB,总共3 3GB数据)合并为一个可由BI系统读取的文件。有些行在多个文件中重复,合并后的文件需要有最新的行。 我不是开发人员,但我正在通过正确的方式学习来解决这个问题。同时,我也在尝试解决编码方面的问题。这一次,我尝试了几种解决方案,下面的代码给出了一个有趣/耐人寻味的结果: import os
import io
import pandas as pd
merged_df = pd.DataFrame()
for file in os.listdir(r"C:\Users\username\Desktop\txt"):
我现在正在学习react,它使用MUI进行了一个相当大的项目,使用v5,包名从@material-ui/core更改为@mui/material。我知道这很简单,但有比手动将所有导入行从import x from "@material-ui/core/x"更改为import x from "@mui/material/x"更好的方法吗?任何帮助都很感激,我花了太多时间在这个问题上,MUI文档/发布说明对这个问题没有帮助。
对于这个问题很抱歉,但是在花了1-2个小时学习如何阅读xml之后,我想把它发布到论坛上会更好。
所以我从plugin trackify得到了一个复杂的(非常大的)xml响应。我想从其中读取一些值,所以我将其转换为哈希,然后按如下方式读取它,例如:- to read city
@tracking_info['TrackResponse']['Shipment']['ShipTo']['Address']['City'] #>> "SEATTLE"
我的问题是,获取xml响应的方式是否合适
我正在尝试创建一个大的numpy数组,比如说
S=0.5
a=np.random.normal(size=(100000,10000))
x=np.maximum(S-a,1)
#This is just an example. The calculation is more complicated than this.
但是它对于内存来说太大了。创建此数组后,我还需要进行操作,并将其用作机器学习中的训练数据(例如,xgboost或CART)。
所以我的问题是:1.如何创建这么大的数组而不出现内存错误,并且还可以让我进行计算?你能推荐一些我可以学习的包或链接吗? 2.假设这个数组已经保存在一个
我刚接触Python,目前正在在线学习如何使用Python进行数据分析和可视化。我已经学习了Python基础知识课程,现在我将进入下一步。 我一直在努力学习一堂题为“阅读和编写文本文件”的课程中的代码。我正在尝试从csv文件构建数据帧,但我一直收到'FileNotFoundError‘。我已将csv文件保存在c驱动器的名为Python Examples的文件夹中,但python找不到该文档。 在Jupyter Notebook中,我甚至尝试在代码中输入正确的文件路径,但出现了一个不同的错误,一个'Unicode‘错误。这是我尝试过的: import numpy as np
i
我是R公司的新手,有一个包含30个元素的大列表,每个元素都是包含几百行和大约20列的dataframe (这取决于数据格式)。每个数据文件都以原始的.csv文件名命名(例如,“试验数据XYZ 01")。我如何检查整个列表,只过滤那些不包含在文件名中的特定文本的数据文件,并向那些过滤的数据文件添加一个唯一的id列( id值将是该文件名的前三个字符)?例如,列表中包含"XYZ“作为其名称一部分的所有元素/dataframes/文件都不会被过滤,也不需要唯一的id。我有一个伪样式代码:
for(i in 1:length(list_of_dataframes)){
if
l
下午好,
我有一个简单的应用程序(只是学习),它从一个模拟文件中读取一些xml数据。XML数据被很好地划分为6类,我使用SAX解析器来读取它。我的应用程序基本上有两个按钮,上一个和下一个。因此,当应用程序加载时,我希望看到第一类xml数据。当用户按下next button...well时,我希望看到下一类数据,等等,直到最后。我的问题是如何在数据之间来回移动?我是通过某种形式的排序将其全部加载到数据对象中并在对象中来回迭代,还是将atty字段添加到父元素中,然后在xml中搜索请求的atty和子数据?我不认为xml会变得非常大。只是尝试让更有经验的用户输入如何将数据与gui同步。
TIA JB