我正在尝试使用pyspark将两个没有共同之处(没有键是公共的)的csv文件组合成一个键值成对的rdd 让我们假设A.csv有 a
b
c 而B.csv有 1
2
3 在pyspark中有没有一个选项可以通过连接这两个来获得一个rdd,就像这样 a:1
b:2
c:3 当然,两个csv文件中的行数应该匹配。这是在pyspark中很容易做的事情,还是应该首先在常规的python中完成。也就是说,对这两个文件进行嵌套循环,然后创建一个元组元组,如((a,1),(b,2)...)然后将其传递给parallelize。
我想要连接两个CSV文件,以便将它们合并到单个CSV文件中。第一个CSV文件的列应该在第二个CSV文件的所有列之后。我想要一些Python的代码。你能帮我做这个吗?
这是我的尝试:
from itertools import izip
import csv
with open('output.csv','rb') as f1, open('mnist_images.csv','rb') as f2, open('outputFinal.csv','wb') as w:
write
我有两个文件A.csv和B.csv,第一列包含一个文件名列表,第二列包含一个数值。两个.csv文件中列出的文件名应该相同(有时A中的某些文件名在B中缺失,但B中的文件名始终存在于A中),但它们的顺序不同,而且每个文件名的数值也不同。文件中的文件名数量可以在90k-200k范围内。下面是两个文件的外观示例: cat A.csv
a -7.8
b -13.1
c -0.1
d -3.5
cat B.csv
b 3.149
c 0.197
a 14.263 我需要使用不同
我正在尝试编写一个python脚本,它连接两个csv文件,然后删除重复的行。下面是我正在连接的csv的一个示例:
csv_1
type state city date estimate id
lux tx dal 2019/08/15 .8273452 10
sed ny ny 2019/05/12 .624356 10
cou cal la 2013/04/24 .723495 10
. . . .
我有一个关于合并两个csv文件的问题。我有两个文件,包含多列数据,包括唯一的id和另一个文件,它将文件1的id映射到文件2的id,所以我基本上有一个。
现在,我想要创建一个新的csv文件,根据我的join csv中的id映射来连接来自文件1和2的数据。
下面是我的数据的一个示例:
CSV1 1-客户
ID, Name, Lastname
1, Peter, Pan
2, Hank, Tank
CSV2 2-地址
ID, Street, State
5, Mainstr, US
7, H Blvd, DE
加入-CSV:
CID, AID
1, 5
2, 7
我想要的:
ID
我正试图为我的增强决策树训练研究最佳的超参数。下面是两个实例的代码:
user = '/home/.../BDT/'
nestimators = [1, 2]
rule all:
input: user + 'AUC_score.pdf'
rule testing:
output: user + 'AUC_score.csv'
shell: 'python bdt.py --nestimators {}'.format(nestimators[i] for i in range
我是Python (和编程)的新手,所以如果我问一些非常愚蠢的问题,请容忍我:)
因此,我希望在结果的文件名中包含变量。这就是我到目前为止所知道的:
resfile = open("simple.csv","w")
#lots of stuff of no relevance
resfile.close()
在脚本中我有两个变量,minLenght=5000和minBF=10,但是我想更改它们并再次运行脚本创建一个新文件,在这个文件中我可以看到创建的文件标题中的变量数量,例如simple500010和我想每次运行脚本时创建一个新文件,这两个变量的值不同。
我试