在创建表时,从搜索/速度的角度来看,哪一列类型更好?
对于某些表,我遇到了一个名为Status的列的需要。我通常将这个int32存储在数据库中,然后在代码中使用类来引用它:
public static int Published = 1;
public static int Draft = 0;
public static int Deleted = -1;
用这个列代替varchar有很大的速度差异吗?
public static string Published = "Published";
public static string Draft = "Dr
我试图加速一些用来计算熊猫时间延迟、索引数据格式的代码。dataframe包含由ID列标识的200 k时态序列。我试过达斯克,但没有得到任何改善(比熊猫本身花费的时间更长)。
下面是一个可以生成具有可比较大小的虚拟数据的示例:
import itertools as it
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1)
#Series for ID
ID_data = pd.Series(np.arange(0,200000), name='ID')
#Array of data - create panda
我有一个很大的SPSS文件(包含100多万条记录,列略低于150列),我想将其转换为Pandas DataFrame。
将文件转换为列表需要几分钟,将其转换为数据帧需要几分钟,设置列头也需要几分钟。
有没有什么我遗漏的优化方案呢?
import pandas as pd
import numpy as np
import savReaderWriter as spss
raw_data = spss.SavReader('largefile.sav', returnHeader = True) # This is fast
raw_data_list = list(raw_d
我正在试着写一个python脚本。根据要求,我大约有400列,这将是按照JSON文件中的多个数组。 我使用的是Pandas库和python 3.6版。我可能会从JSON文件中获得比400列更多的列。如何限制不需要的列,并且只希望在python输出文件中获得指定的列。 我使用下面的代码按照指定的列获取数据。 问题:在我的输出文件中,除了列列表文件中提到的列之外,我还获得了其余的列。如何在输出中限制不需要的列并仅获取所需的列? with open('Columns.txt') as c:
columns_list = c.readlines()
with open
我正在尝试找到一种有效的方法来将pandas数据帧中的每个列组合相乘。我已经设法使用itertools实现了这一点,然而,当数据帧的大小增加时,它会急剧减慢。我需要在一个大小约为(100,1000)的数据帧上执行此操作。 下面是使用较小数据帧的工作代码示例, import numpy as np
import pandas as pd
from itertools import combinations_with_replacement
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 10))
new_df = pd.DataFrame()
for p in c
我使用文本文件,其中包含前6行中的一些基本信息,包括空行。我必须将数据导入、处理并导出到另一个csv。下面是前6行的示例:
Foov7.9 - bar.raw created at 10:45:25 on 10.02.2015:
(empty row)
(empty row)
A B C D
a b c d
(empty row)
在熊猫中,我使用第4行:
A B C D
作为dataframe的标题:
data1 = pd.read_table(dataset1,header = 1, skiprows = (4,5), index_col=None, delimiter=r"\t&
我有一个有62列的表
就像这样
CREATE TABLE history_employees (
id INT NOT NULL,
first_name VARCHAR(20),
last_name VARCHAR(20),
hire_date DATE NOT NULL,
job_code INT NOT NULL,
dept_id INT NOT NULL,
.
.
.
.
);
现在,我想要改变列的顺序,正确地排列数据,并使用select改进检索(如果列的排列顺序和select列表中的顺