在这种情况下,我需要按位置对dask数据帧进行索引。我看到没有可用的.iloc方法。有没有别的选择?或者我需要使用基于标签的索引吗?例如,我想import numpy as npdf = dd.from_pandas(pd.DataFrame({k:np.random.random(10) for k in ['a', 'b
我目前正在使用Python Record Linkage Toolkit对工作中的数据集执行重复数据消除。在理想的情况下,我只需要使用阻塞或排序邻域来减少记录对索引的大小,但有时我需要对包含超过75k条记录的数据集进行完整索引,这会导致数十亿条记录对。,但不提供任何在单个数据帧内进行重复数据删除的功能。有没有一种方法可以拆分数据
这样我就得到了ValueError import dask as dd
data1 = dd.read_sql_table('TABLE', connection_string, index_colgives me a value error --> ValueError: Use label when passing an SQLAlchemy instance as the index 当我只使用如下所示的date时,我就能够将数据拉入dask dataframe。
在Pandas中,有一个方法DataFrame.shift(n)将数组的内容相对于索引移动n行,类似于np.roll(a,n)。我似乎找不到办法让达斯克有类似的行为。我意识到,像行轮班这样的事情可能很难用达斯克的分块系统来管理,但我不知道有什么更好的方法来将每一行与下一排进行比较。我想要做的是:import pandas as pd
with pd.HDFStore(path) as= shifted.apply(np.sig