我正在尝试将列转换为类别,以便执行pivot_table操作。/dataframe/core.py in pivot_table(self, index, columns, values, aggfunc)
ValueError: 'columns' must be category dtype 因此,我尝试转换列:user_item.song_id =
我正在尝试将dask数据帧的dtype 'category‘列的类别重命名为从1到len(类别)的一系列数字。/dask/dataframe/core.py", line 3186, in _property_map
out = self.getattr(self._series./dask/dataframe/core.py", lin
我正在尝试读取多个CSV文件,每个文件大约15 GB,使用dask read_csv。在执行此任务时,dask将特定的列解释为float,但是它有一些字符串类型的值,后来当我尝试执行某些操作时,它失败了,说明它无法将字符串转换为float。因此,我使用dtype=str参数将所有列作为字符串读取。现在,我希望将特定的列转换为numeric with errors=‘column’,
value category1 20 B3 40 B 我想添加一个mean列,其中包含每个类别的值的平均值。我不能按原样使用pandas函数,因为你不能在Dask中枚举groupby对象。这 import dask.dataframe as dd
list(d.groupby("category"))
我把我的daskdataframe字符串日期列转换为一个熊猫日期时间,它创建了一个datetimeindex。当我尝试将它重新分配给源daskdataframe时,使用ValueError: Length of values (1000000我尝试将datetimeindex转换为pd.dataframe,但转换成功,但不能将该pd.df添