我有一个巨大的25 CSV文件。我知道文件中有大约5亿条记录。
我想对这些数据做一些基本的分析。不要太花哨。
我不想使用Hadoop/Pig,至少现在还不想。
我已经编写了一个java程序来同时进行分析。这就是我正在做的事情。
class MainClass {
public static void main(String[] args) {
long start = 1;
long increment = 10000000;
OpenFileAndDoStuff a = new OpenFileAndDoStuff[50];
for(int i=0;i<50;i++)
var df = sparkSession.read
.option("delimiter", delimiter)
.option("header", true) // Use first line of all files as header
// .schema(customSchema)
.option("inferSchema", "true") // Automatically infer data types
.format("csv")
在单个文件中有许多很好的USQL示例。但是,您将如何复制一个非常常见的数据处理示例,其中您希望获取当前的系统时间,从该时间减去X天数,并根据该结果查询一组数据?对于SQL示例:
SELECT * FROM MyTable
WHERE Date >= CAST(GETDATE() AS DATE) - 30
AND Date <= CAST(GETDATE() AS DATE) - 1
在上面的示例中,我的日期是我的文件位置,例如:
'yyyy' | 'MM' | 'DD' | Filename.csv
-- Example path
我的代码有一个很大的问题,我希望有人能在这里帮助我。我需要从xml文件中提取特定的元素,这些文件位于多个子目录中。我编写了一个脚本,遍历所有文件夹和子目录,找到xml文件,提取该元素并将其保存在一个单独的文件中。代码如下所示: import os
import csv
import itertools
import pandas as pd
from xml.etree import ElementTree as ET
path = "D:/..."
file = open('out.csv', 'w')
for root, di
这里是python初学者!利用麦克。
我正在创建一个程序,将互联网速度测试保存到.csv文件中(附加到现有文件,或者在不存在的情况下写入新文件)。
我把它用于以下几个方面:
if exists('internetspeedtimes.csv'):
with open('internetspeedtimes.csv', 'a+') as f:
f.seek(0, 0)
a = f.read()
f.write('\n')
f.write(data)
else:
with open('i
我正在尝试将CSV文件第一列中的日期转换为元组,以便找到该列中所有日期与当前日期之间的差异,但我得到了以下错误:
"ValueError: time data '2023-04-05' does not match format '%Y,%d,%m'"
这就是我到目前为止所拥有的:
from csv import reader
from datetime import datetime
# open file in read mode
with open("food.csv", "r") as read_o