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1
回答
将
Dask
Series
对象
转换
为
时间
戳
、
、
、
、
我有一个巨大的
Dask
Dataframe,它有一个系列的dtype
对象
,其中包含一个我想要
转换
成
时间
戳
(时期,unix
时间
)的字符串,这样我就可以将它保存为一个整数。在日期中,我只对日、月和年感兴趣,所有
时间
都是00:00:00。 这是我要
转换
的系列: ? map_partitions(pd.to_datetime,format='%d-%b-%y %H:%M:%S',meta = ('datetime64[ns]
浏览 12
提问于2019-06-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
to_datetime法在大熊猫弦上的应用
、
、
我有一个例子,我正在创建来自字符串'2021-10-19 09:13:25.091‘的熊猫
时间
戳
对象
。简单pd.to_datetime(‘2021-10-1909:13:25.091’)返回
时间
戳
对象
。当迁移到
DASK
时,尝试做同样的事情,如: print(dd.to_datetim
浏览 8
提问于2021-10-20
得票数 1
2
回答
遍历
dask
序列(从
dask
序列中获取唯一值到列表)
、
我需要遍历
dask
dataframe中的唯一值。我使用.unique()来获取列的惟一值,但是现在给了我一个不能用来迭代的
dask
对象
。我需要知道如何
将
这些唯一值从这个
dask
对象
中获取到一个列表(或类似的内容)中,这样我就可以使用这些值来迭代
dask
数据帧。.unique() print(unique_value) 这是我得到的错误: NotImplementedError:
Se
浏览 19
提问于2019-06-02
得票数 1
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1
回答
将
numpy数组
转换
为
dask
dataframe列?
、
、
、
我有一个numpy数组,我想将它作为列添加到现有的dataframe中。nparr = enc.fit_transform(X[['url']])ddf['nurl'] = nparr ???
浏览 1
提问于2019-08-22
得票数 3
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1
回答
如何更快地
将
Dataframes与日期
时间
索引连接起来?
、
、
当垂直连接两个
时间
戳
索引的Dataframe时,我有一个类似于的问题。Name: time, dtype: datetime64[ns] Df2.索引:产出: (
时间
戳
(‘2018-03-03 13:04:44.497929')
浏览 0
提问于2019-01-24
得票数 0
1
回答
如何使用rpy2延迟的
Dask
?
、
、
、
、
我试图使用
Dask
,特别是延迟的
dask
,使用rpy2和R中的预测包并行地生成
时间
序列预测,当只使用1核时,我的过程就能工作,但我得到了一个当使用
dask
延迟超过一个核心。延迟循环遍历数据中的每个<e
浏览 0
提问于2018-04-26
得票数 2
回答已采纳
3
回答
在拼图中使用
Dask
date/timestamp列进行存储
、
、
、
、
我有一个
Dask
数据框,它有两列,一个是日期,一个是值。我是这样存储的: ddf.to_parquet('/some/folder', engine='pyarrow', overwrite=True) 我希望
Dask
将
date列存储
为
Parquet中的date,但是当我使用Apache Drill查询它时,我得到的是16位数字(我会说
时间
戳
)而不是日期。例如,我得到: 1546300800000000而不是2019-01-01
浏览 16
提问于2021-04-03
得票数 1
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2
回答
从列表的
dask
.
Series
高效地创建
dask
.array
、
、
、
从列表的
dask
.
Series
创建
dask
.array的最有效方法是什么?该系列由500万个元素列表300组成。它当前被划分为500个分区。目前我正在尝试: for y in for x in
series
.to_delayed()]]da =
dask
.arra
浏览 18
提问于2017-12-26
得票数 1
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1
回答
AttributeError:'DatetimeIndex‘
对象
没有属性’‘
、
、
、
、
AttributeError: 'DatetimeIndex' object has no attribute 'mean'在执行收到的建议时,我得到以下信息:这个图有两个问题: a)点似乎聚集在两个离散的
时间
点上
浏览 2
提问于2019-01-18
得票数 2
1
回答
将
dask
系列
转换
为
dask
数据帧
、
我想知道如何
将
dask
.dataframe.core.
Series
转换
为
dask
数据帧。我有: type(card_id_pur_freq) 输出:
dask
.dataframe.core.
Series
我试过了: card_id_pur_freq = dd.DataFrame(card_id_pur_freqTypeError: __init__() missing 3 required positional arguments: 'name',
浏览 19
提问于2019-01-27
得票数 2
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1
回答
如何在“
dask
”SQL查询的筛选器中使用索引
、
我用
时间
戳
作为索引创建了一个示例
dask
数据帧。df =
dask
.datasets.timeseries() id name x y result = c.sql(""" File "/opt/
dask
浏览 4
提问于2022-03-07
得票数 0
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1
回答
将
dask
系列列表
转换
为
dask
DataFrame
、
、
、
、
[
Dask
Series
Structure: bool ... ...Name: Sequence, dtype: boolnpartitions=15
Dask
Name: eq, 75 tasks,
Dask</e
浏览 0
提问于2020-03-27
得票数 2
1
回答
将
DateTime
转换
为TimeStamp Pandas
、
、
这篇文章的目标是能够
将
列“开放日期”、“关闭日期”
转换
为
时间
戳
格式 开放日期 datetime64ns和pandas.core.
series
.
Series
最后,我使用了这些库
将
熊猫作为pd导入
将<
浏览 5
提问于2021-11-23
得票数 0
1
回答
Dask
在
将
时间
戳
列
转换
为datetime时出错
、
、
、
我有一个具有以下结构的
dask
数据帧:
Dask
DataFrame Structure:
Dask
Name: read-csv, 76 tasks 当我尝试添加一个名为ds的新列时,该列使用
时间
戳</em
浏览 14
提问于2020-08-06
得票数 0
1
回答
熊猫:计算来自不同时区的两个日期
时间
列之间的差异
、
、
、
、
我有两个不同的
时间
序列。一个是从CET时区以字符串形式传递的一系列ms格式的
时间
戳
。另一个是UTC时区中s格式的unix
时间
戳
。我需要将CET
时间
转换
为UTC,然后计算两列之间的差异,在Python和Pandas的日期
时间
功能和不同数据类型之间丢失。然而,像这样使用tz_localize似乎可以将给定的日期
时间
解释
为
CET,前提是它是UTC,首先: F1 = S1.apply(lambda x: x.tz_local
浏览 11
提问于2017-01-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Dask
“列分配不支持
时间
戳
”
、
、
、
试图
将
熊猫日期
时间
添加到
Dask
DataFrame中,下面是可复制的示例:import pandas as pdddf = dd.from_pandas(DF,date_vintage']= some_date # TypeError: Column assignm
浏览 1
提问于2018-02-12
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在Pandas Dataframe中捕获日期
时间
对象
、
、
如果我正确地读取了Pandas 0.13.1的文档,read_csv应该会在读取期间调用parse_dates = [<col1>,<col2>...]时生成日期
时间
列。我得到的是
时间
戳
对象
的列。即使有了.to_datetime的应用程序,我仍然会使用
时间
戳
对象
。我在这里错过了什么?如何读取字符串并将其直接
转换
为存储在dataframe中的datetime
对象
?似乎日期
时间
对象</em
浏览 1
提问于2014-04-21
得票数 2
回答已采纳
1
回答
转换
后的
时间
戳
值(以秒
为
单位)不会还原为python中的原始
时间
戳
值
、
、
、
我有一个字符串
时间
戳
。我想把它
转换
成秒,然后再把它
转换
成
时间
戳
。因此,我首先将字符串
转换
为
时间
戳
,然后计算秒。我再一次
将
秒数
转换
为
时间
戳
。 但是
转换
后的
时间
戳
与原始
时间
戳
不匹配。我使用了以下代码进行此
转换
: import datetime import pa
浏览 31
提问于2020-10-12
得票数 2
1
回答
相关系数函数从NumPy到
Dask
的
转换
、
、
、
我试图通过
将
一个方法从 (使用Spark)
转换
为等效的numpy版本来评估
dask
,但我不确定如何使用
dask
/distributed来编写。在take中,我可以获取一堆图像,将其
转换
为序列,并与一些信号进行关联:
series
= imgs.toseries()correlated =
series</
浏览 0
提问于2016-12-22
得票数 2
2
回答
将
元组的列拆分为两列
、
、
、
、
]), axis = 1, meta = pd.Dataframe) table[[col1,col2]] = table[col].apply(pd.
Series
) 我知道这个错误 Attribu
浏览 7
提问于2017-11-19
得票数 4
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