在执行pyspark dataframe自连接时,我收到一条错误消息: Py4JJavaError: An error occurred while calling o1595.join.
: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Resolved attribute(s) un_val#5997 missing from day#290,item_listed#281,filename#286 in operator !Project [...]. Attribute(s) with the same name appear in the oper
我想用序列过滤一个大的数据帧。我听说连接/合并是最快的方法。我想使用序列中的值(而不是索引)来过滤数据帧的索引。以下是我的代码和错误
pd.merge(df_customer, interested_customers, left_index=True, how='inner')
错误:
ValueError: can not merge DataFrame with instance of type <class 'pandas.core.series.Series'>
以下是连接函数:
df_customer.join(interested_cu
我正在尝试将数据帧列表(dfList)连接到一个单一的大数据帧(df)中。我希望使用df = pd.concat(dfList),但是我一直收到以下错误:
Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
我读过类似的文章,但:
最多只处理两个数据帧。我的列表有150个数据帧,所以我正在寻找一个更自动化的解决方案(理想情况下没有for循环);我的列表中的所有数据帧都应该有相同的行索引和列名,所以我不理解这里的根本问题。
感谢你在解决这个问题上的帮助!
我试图连接一个数据帧列表与另一个数据帧使用熊猫串接用于张量流的训练功能。该列表包含未知数目的数据帧。
import pandas as pd
res_train_x = [a, b, c, d, e....]
# here each variable is a data frame. Ex: a = [], b = [], c = [] and so on
res_train_y = aa
# this is how I need the code to work
result = pd.concat([a, b, c, d, e, ..., aa], axis=0)
# my exi
我有88个不同长度的dataFrame,我需要连接。它的全部位于一个目录中,我使用下面的python脚本来生成这样一个数据框架。
这是我试过的,
path = 'GTFS/'
files = os.listdir(path)
files_txt = [os.path.join(path,i) for i in files if i.endswith('.tsv')]
## Change it into dataframe
dfs = [pd.DataFrame.from_csv(x, sep='\t')[
for k in [df1,df2,df3,df4,df5]:
y = pd.get_dummies(k['Fuel_Type'], prefix='Fuel')
k = pd.concat([y,k], axis=1)
k.drop('Fuel_Type', axis=1, inplace=True) 我有5个包含列Fuel_Type的数据帧,我希望将它们虚拟并连接到同一个数据帧上。我已经尝试过了,没有错误,但是数据帧在这个循环之后没有被修改,它们和以前一样。 我的输出应该像所有5个数据帧一样,包含Fuel_Type变量的虚拟变量
我需要创建一个Delta文件,其中包含超过150 KPI。因为我们有150个计算,所以我们大概要创建60个左右的数据帧。最后,将各个数据帧连接为一个最终数据帧。这个最后的数据框架只有大约60k个记录。但是,当最终创建"Delta“湖文件时,它失败了,下面的错误是这样的。
"The Spark driver has stopped unexpectedly and is restarting. Your notebook will be automatically reattached"
我们的集群配置相当不错,内存为144 20,有20个内核。
任何解决这个问题的办法。
我想用pandas.concat在一个循环中连接数据帧。它们具有相同的列,但不同的索引和值,并且它们是在循环中生成的。这样,输出数据帧将在从空数据帧开始的迭代中“增长”。对于列表,它将如下所示:
a = []
for i in range(10):
a.append(i**2)
然而,我发现将数据框设为空是不可取的。唯一的解决方案是在循环之前获得第一个数据帧,并在循环中连接第二个,第三个,...数据帧?
Jarek
我有一个脚本,读取SQL数据库到一个熊猫数据帧,然后连接在一起,形成一个循环上的数据帧。我需要将这第二个数据帧写入csv文件,并从ID列表中对其重命名 我使用pd.to_csv编写文件,使用os.rename更改名称。 for X, df in d.iteritems():
newdf = pd.concat(d)
for X in newdf:
export_csv = newdf.to_csv (r'/Users/uni/Desktop/corrindex+id/X.csv', index = False, header =
我有一个数据帧(df):
A B
1 a
2 b
3 c
和一个序列:S = pd.Series(['x','y','z'])我想为序列中的每个值重复数据帧df。预期的结果是这样的: result:
S A B
x 1 a
y 1 a
z 1 a
x 2 b
y 2 b
z 2 b
x 3 c
y 3 c
z 3 c
如何实现这种输出?我在考虑合并或连接,但是合并给了我一个内存错误。我正在处理一个相当大的数据帧和序列。谢谢!
假设我有两个数据帧A和B,每个数据帧包含两个名为x和y的列。我希望连接这两个数据帧,但不是连接在两个数据帧中x和y列相等的行上,而是连接在A的x列是B的x列的子字符串且y列相同的行上。
if A[x][1]='mpla' and B[x][1]='mplampla'
我希望它能被捕获。
在sql上,它可能类似于:
select *
from A
join B
on A.x<=B.x and A.y<=B.y.
这样的事情能在python上完成吗?