我是R的狂热用户,但最近出于几个不同的原因转而使用Python。然而,在Python中从statsmodel运行向量AR模型时,我遇到了一些困难。
Q#1。当我运行这段代码时,我得到了一个错误,我怀疑它与我的向量类型有关。
import numpy as np
import statsmodels.tsa.api
from statsmodels import datasets
import datetime as dt
import pandas as pd
from pandas import Series
from pandas i
在使用下面的引导代码启动cluster并获得下面的stdout后,当我尝试在pyspark中导入熊猫时,由于与stdout中没有的不同numpy版本冲突,我得到了以下错误。因此,pyspark似乎选择性地忽略了numpy安装,并使用了导致冲突的旧版本。我该如何解决这个问题?
我使用的电子病历版本是emr-5.33.0
import pandas as pd
File "/usr/local/lib64/python3.7/site-packages/pandas/__init__.py", line 22, in <module>
from pandas
我有一个在R中创建的RDa文件,我想在python上将这个文件作为pandas数据帧读取。我有下面的代码来做同样的事情:
import rpy2.robjects as robjects
import numpy as np
from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()
# load your file
robjects.r['load']('Data.RDa')
matrix = robjects.r['data']
matrix
我得到了以下结果:
R object w
我的问题是关于使用Python 2.7.9中的Pandas模块进行索引的速度。我使用Pandas 0.12.0是因为所有高于0.12.0的版本都会使链式索引速度变慢,因为我使用的数据帧缺少列值(即使链式索引警告关闭)。这是我的 ('TESTDF.csv')的链接
python输入:
import pandas as pd
import numpy as np
import time
#importing raw data
Rawdf = pd.read_csv('TESTDF.csv')
# chained 1
t = time.time()
Rawdf[&
我从docker开始,并尝试运行生成csv文件作为输出的python代码。
import pandas as pd
# string values in the list
lst = ['Java', 'Python', 'C', 'C++',
'JavaScript', 'Swift', 'Go']
# Calling DataFrame constructor on list
dframe = pd.DataFrame(lst)
我想先读我的CSV文件。
.csv文件包含两个列X和Y,这里是我的脚本:
import numpy as np
from pandas import DataFrame as df
import csv
origin_data = open("file.csv", "r")
dato = list(csv.reader(origin_data, delimiter=","))
print(dato)
rowcount = 0
#iterating through the whole file
for row in dato:
rowco
同时运行多个python脚本的最快方法是什么?
我发现了两种方法,但它们如何比较(优点和缺点)?还有更快的方法吗?
方法1)使用bash脚本:
python pre_process.py --with_some_different_option &
python pre_process.py --with_some_different_option &
... n times
方法2)使用python:
from multiprocessing import Pool
pool = Pool(n) # or whatever number of cores
df_list =
我正在尝试使用'pd.read_ csv‘读取1.3GB的csv文件,其中包含两列和19,333行,但是它不断生成错误消息,上面写着'CParserError:错误标记数据。C错误:内存不足’,我尝试了许多在线发布的建议,比如使用'chunksize',但是它似乎不起作用,只会产生‘内核死亡,重新启动’。这是运行'pd.read_csv‘时的输出。
import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.chdir("/home/swhan/Downloads")
CORPUS = pd
我正在尝试使用带有多个处理器的django-nose来运行我们的测试套件,以减少运行时。所有测试都通过了一个处理器,但是使用多个处理器会产生一个DatabaseError: server closed the connection unexpectedly。
我发现了两个测试,当它们用多个处理器运行时,90%的时间都失败了。UserFactory与accounts_user一起工作,CustomerFactory与accounts_customer一起工作。注在传递的日志中,最终的UPDATE到accounts_customer是在事务关闭之前完成的。在失败的日志中,这个UPDATE到acco
我尝试使用pandas将一个值有条件地赋值给一个列。 我尝试使用pandas assign创建一个新列,如果sv_length列指定的长度值为>= 50,则标记为SV;如果长度小于50,则标记为InDel。 df3=df2.assign(InDel_SV='InDel' if df2.sv_length < 50 else 'SV')
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().