Pandas read_hdf给出了“只能在表上使用迭代器或块大小”错误 - 腾讯云开发者社区

来做转换, Pandas尝试使用三种不同的方式解析, 如果遇到问题则使用下一种方式使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数连接指定多列字符串作为一个列作为参数每行调用一次...chunksize: int 文件块的大小 compression: "infer" or "gzip" or "bz2" or "zip" or "xz" or None 直接使用磁盘上的压缩文件,...C解析器下使用) warn_bad_lines: bool 如果error_bad_lines=False, 并且warn_bad_lines=True 那么所有的"bad lines"将会被输出(只能在...C解析器下使用) low_memory: bool 分块加载到内存, 再低内存消耗中解析, 但是可能出现类型混淆, 确保类型不被混淆需要设置为False或者使用dtype参数指定类型, 注意使用chunksize...或者iterator参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe, 而忽略类型(只能在C解析器中有效) buffer_lines: int 这个参数将会在未来版本移除, 因为他的值在解析器中不推荐使用

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独家 | 什么是Python的迭代器和生成器?（附代码）

与其将所有数据一次性都放入内存中，不如将它按块处理，只处理当时所需的数据，对吗？这将大大减少我们计算机内存的负载。这就是迭代器和生成器的作用！...我们可以使用异常处理来处理此错误。...由于类对象本身是迭代器，因此它返回自身； next()方法从迭代器中返回当前值，并改变下一次调用的状态。我们将num变量的值加2，因为我们只打印偶数。...如果我创建一个包含1000万个项的列表，并创建一个包含相同数量项的生成器，则它们内存大小上的差异将令人震惊： import sys # list comprehension mylist = [...它使你可以按指定大小的块来加载数据，而不是将整个数据加载到内存中。处理完一个数据块后，可以对dataframe对象执行next()方法来加载下一个数据块。就这么简单！

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【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

下图所示为pandas如何存储我们数据表的前十二列：可以注意到，这些数据块没有保持对列名的引用，这是由于为了存储dataframe中的真实数据，这些数据块都经过了优化。...每种数据类型在pandas.core.internals模块中都有一个特定的类。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块，用FloatBlock类来表示包含浮点型列的数据块。...对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...下面这张表列出了pandas中常用类型的子类型：一个int8类型的数据使用1个字节（8位比特）存储一个值，可以表示256（2^8）个二进制数值。...图示来源并改编自Why Python Is Slow 你可能注意到上文表中提到object类型数据使用可变（variable）大小的内存。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·二）

read_hdf 的迭代器，该迭代器在完成迭代时会自动打开然后关闭存储。...因此，如果你正在进行一个查询，那么 chunksize 将把表中的总行数细分，并应用查询，返回一个可能大小不等的块的迭代器。这里有一个生成查询并使用它创建相等大小返回块的方法。...其思想是有一个表（称之为选择器表），你在这个表中索引大部分/全部列，并执行你的查询。其他表是数据表，其索引与选择器表的索引匹配。然后你可以在选择器表上执行非常快速的查询，同时获取大量数据。...查询时间可能非常快，特别是在索引轴上。您可以通过在append中传递chunksize=来指定写入的块大小（默认为 50000）。这将显著降低写入时的内存使用。...迭代 iterator 布尔值，默认为False 返回用于迭代或使用get_chunk()获取块的TextFileReader对象。

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训练高分辨率图像任务，突破 GPU 内存限制，Jetson Nano 上也能起飞！

在每次内迭代中，只有 k 个图像块在 Z 中被更新。因此，在 J 次内迭代结束时，模型只看到了相当于 kJ 个给定图像的图像块。...尽管在任何给定的迭代中只更新图像块的部分子集，但 Z 块累积并保留了所有采样图像块的特征。这种累积表示使模型能够保持全局视角，并确保图像不同部分之间的连贯性。...由于只在 Z 中更新 k 个图像块，因此只针对那些更新样本计算梯度。这有助于高效使用GPU内存。值得注意的是，还有其他融合 Z 和 g 的方法，比如拼接。...此外，这一观察表明，通过使用小分辨率 Patch ，作者的方法可以在内存较少的设备上进行训练，同时还能在较高分辨率图像上匹配模型的性能。为了进一步解决内存限制问题，作者使用了梯度累积。...值得注意的是[23]在1200 \times 1200分辨率的块上运行检测器，块状的检测结果映射回原始图像，然后应用非最大抑制来消除重叠和冗余的预测。

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某大厂面试题:如何只用python的内置函数处理10G的大文件并使使用内存最小

使用第三方库很简单，pandas，numpy完全可以满足要求，那么使用内置函数怎么实现。如何进行性能优化。...#1 如何实现分片读 python的全局解释器锁GIL对线程的影响 #2 #3 如何测试使用的内存大小，这里我为了方便观察内存引入了profile模块。...什么是全局解释器锁(GIL) python是一个动态语言，python中一个线程对应于c语言中的一个线程，GIL使得同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码, 无法将多个线程映射到多个cpu上执行...在我的上篇文章中讲了迭代器的本质。...思考2 为什么第三方库这么快关于第三方库我也写了一个简单代码，使用到了pandas,pandas可以将数据全部读出，然后因为时间为顺序，完全可以使用二分法去找。

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pandas入门教程

pandas提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。...我已经将本文的源码和测试数据放到Github上： pandas_tutorial ，读者可以前往获取。另外，pandas常常和NumPy一起使用，本文中的源码中也会用到NumPy。...这也是pandas库取名的原因：pan(el)-da(ta)-s。但这种数据结构由于很少被使用到，因此已经被废弃了。...我们可以通过下面的形式给DataFrame添加或者删除列数据： ? 这段代码输出如下： ? Index对象与数据访问 pandas的Index对象包含了描述轴的元数据信息。...结束语本文是pandas的入门教程，因此我们只介绍了最基本的操作。更深入的内容，以后有机会我们再来一起学习。读者也可以根据下面的链接获取更多的知识。

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解锁 vLLM：大语言模型推理的速度与效率双提升

然而，在自回归生成阶段，由于不同样本结果及其相关的上下文和位置依赖关系，保持KV缓存的独立是必要的，以避免数据混淆或错误的生成。解码算法的不同选择会直接影响到KV缓存共享的程度。...- 它有一个集中的调度器来协调各个组件。 - 该系统使用了分页的方式来管理内存，为了优化内存使用。 - 通过将模型分片到多个工作节点上，系统可以并行处理任务。...2.2.4 KV块管理器 KV块管理器还维护块表(block tables)——每个请求的逻辑和物理KV块之间的映射。每个块表条目记录了逻辑块的相应物理块和已填充位置的数量。...2.3.2 第一步自回归解码 vLLM使用PagedAttention算法在物理块7和1上生成新token，由于最后一个逻辑块中还有一个可用的slot，新生成的KV缓存被存储在那里，并更新块表中的 #filled...在每个步骤中，调度器首先为批处理中的每个请求准备输入tokens ID的消息，以及每个请求的块表，然后将这些控制消息广播给各GPU workers。

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【笔记】C++标准库: 体系结构与内核分析(上)

上图中#0的块大小是8字节, #1是16字节, #2是24字节, 以此类推....为了解决这个问题, STL提出了萃取器Traits结构作为中间层. STL有多种Traits, 对于迭代器使用的是iterator_traits....容器: vector vector的基础结构是双倍扩充的数组(实际扩充倍率依编译器决定, 有的编译器如的扩充倍率是1.5, 这个问题以后可能在另一篇文章一起细说), 通过如图的三个迭代器来进行尺寸控制...在早期实现中vector的迭代器只是一个原生指针, 但是后续实现给迭代器加入了状态机制, 将vector的迭代器正式扩展为一个类....而一旦当前表中元素数量大于篮子数, 表就会扩充为大约两倍于当前大小的质数长度, 然后将表内元素全部重新散列.

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Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

动态调整join策略在一定程度上避免由于缺少统计信息或着错误估计大小（当然也可能两种情况同时存在），而导致执行次优计划的情况。...这在星型模型中很常见，星型模型是由一个或多个并且引用了任意数量的维度表的事实表组成。在这种连接操作中，我们可以通过识别维度表过滤之后的分区来裁剪从事实表中读取的分区。...PySpark在 Python Package Index上的月下载量超过 500 万。 ? 很多Python开发人员在数据结构和数据分析方面使用pandas API，但仅限于单节点处理。...新的pandas UDF类型和pandas函数API 该版本增加了两种新的pandas UDF类型，即系列迭代器到系列迭代器和多个系列迭代器到系列迭代器。...除此之外，作为里程碑的Spark 3.0版本还有很多其他改进功能在这里没有介绍。

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Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

动态调整join策略在一定程度上避免由于缺少统计信息或着错误估计大小（当然也可能两种情况同时存在），而导致执行次优计划的情况。...这在星型模型中很常见，星型模型是由一个或多个并且引用了任意数量的维度表的事实表组成。在这种连接操作中，我们可以通过识别维度表过滤之后的分区来裁剪从事实表中读取的分区。...PySpark在 Python Package Index上的月下载量超过 500 万。 5.jpg 很多Python开发人员在数据结构和数据分析方面使用pandas API，但仅限于单节点处理。...新的pandas UDF类型和pandas函数API 该版本增加了两种新的pandas UDF类型，即系列迭代器到系列迭代器和多个系列迭代器到系列迭代器。...除此之外，作为里程碑的Spark 3.0版本还有很多其他改进功能在这里没有介绍。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·一）

迭代迭代器布尔值，默认为False 返回用于迭代或使用get_chunk()获取块的TextFileReader对象。块大小整数，默认为None 返回用于迭代的TextFileReader对象。...对于以行分隔的 JSON 文件，pandas 还可以返回一个迭代器，每次读取 `chunksize` 行。这对于大文件或从流中读取非常有用。...使用BeautifulSoup4 使用lxml 作为后端的问题由于BeautifulSoup4本质上只是一个围绕解析器后端的包装器，因此上述问题在这里同样存在。...因为 XSLT 是一种编程语言，请谨慎使用，因为这样的脚本可能在您的环境中构成安全风险，并且可能运行大型或无限递归操作。始终在小片段上测试脚本，然后再进行完整运行。...可以通过工作表索引或工作表名称指定工作表，分别使用整数或字符串。

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利用Python进行数据分析笔记

有关“为什么会存在GIL”的技术性原因超出了本书的范围。虽然很多大数据处理应用程序为了能在较短的时间内完成数据集的处理工作都需要运行在计算机集群上，但是仍然有一些情况需要用单进程多线程系统来解决。...一些示例代码可能在Python 2.7上有所不同，或完全不兼容。集成开发环境（IDEs）和文本编辑器当被问到我的标准开发环境，我几乎总是回答“IPython加文本编辑器”。...这一小节只讨论NumPy的内置二进制格式，因为更多的用户会使用pandas或其它工具加载文本或表格数据（见第6章）。 np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。...迭代：支持对大文件进行逐块迭代。不规整数据问题：跳过一些行、页脚、注释或其他一些不重要的东西（比如由成千上万个逗号隔开的数值数据）。...图片图片图片逐块读取文本文件在处理很大的文件时，或找出大文件中的参数集以便于后续处理时，你可能只想读取文件的一小部分或逐块对文件进行迭代。

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6个pandas新手容易犯的错误

我们在这里讨论6个新手容易犯的错误，这些错误与你所使用工具的API或语法无关，而是与你的知识和经验水平直接相关。...在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。使用pandas自带的函数读取大文件第一个错误与实际使用Pandas完成某些任务有关。...np.log(col1 ** 10 / col2 ** 9 + np.sqrt(col3 ** 3)) 首先，我们将这个函数与 Pandas 最快的迭代器——apply 一起使用： %time tps_october...一旦遇到一些 OutOfMemory 错误，你就会开始追赶并学习这样的技巧来让计算机保持愉快的工作（谁让Kaggle只给16G的内存呢，都是逼出来的）。...我们这里提到的错误大部分和大数据集有关，只有当使用GB大小的数据集时可能才会出现。如果你还在处理泰坦尼克这种新手数据集，你可能都不会感觉到有这些问题。

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Pandas 概览

经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。 Pandas 适用于处理以下类型的数据：与 SQL 或 Excel 表类似的，含异构列的表格数据。...Pandas 就像一把万能瑞士军刀，下面仅列出了它的部分优势：处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN；大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列；自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐...使用这种方式，可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。此外，通用 API 函数的默认操作要顾及时间序列与截面数据集的方向。...Pandas 里，轴的概念主要是为了给数据赋予更直观的语义，即用“更恰当”的方式表示数据集的方向。这样做是为了让用户编写数据转换函数时，少费点脑子。...获得支持发现 Pandas 的问题或有任何建议，请反馈到 Github 问题跟踪器。日常应用问题请在 Stack Overflow 上咨询 Pandas 社区专家。

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如何成为Python的数据操作库Pandas的专家?

下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。 ? 01 了解Pandas 要很好地理解pandas，关键之一是要理解pandas是一系列其他python库的包装器。...03 通过DTYPES高效地存储数据当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...pandas默认为64位整数，我们可以节省一半的空间使用32位: ? 04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。...因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。

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Pandas 概览

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数据分析 | 一文了解数据分析必须掌握的库-Pandas

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TMM 2022 | 基于深度特征融合和概率估计的高效 VVC 帧内预测

到目前为止，在流行的视频编解码器(如 H.264/AVC 和 H.265/HEVC)上实现的高效 CU 分区方面已经做出了巨大的贡献。...为了解决这个问题，本文提出了一个两阶段的框架。提出的算法 VVC 的帧内预测包含两个步骤。首先，将 CTU 迭代分解为多个编码深度不同的 CU。...本文将 CTU 划分为 8×8 块，并尝试预测每个块的最佳深度（块大小 8×8 的选择是基于预测精度和编码复杂性之间的权衡）。因此，大小为 128×128 的 CTU 被划分为16×16块。...深度图特征提取有两条路径:一条是先利用 1×1 卷积核进行维度提升，然后用 3×3 卷积核结合 ReLU 进行尺度特征提取;另一个只使用 1×1 内核。...表2 深度预测模型的分类性能深度预测虽然预测深度时选择了最可能的深度，但仍然可能存在一小部分不正确的预测。这些错误的预测可能在视频编码过程中累积到相当大的数量，并进一步导致 RD 成本增加。

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数据分析篇 | Pandas 概览

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独家 | 什么是Python的迭代器和生成器?（附代码）

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