我有两个数据,我想比较熊猫,一个太大,不适合记忆,另一个更小,适合记忆。
dfSmall:
cat1 cat2
foo bar
foo tiger
foo spam
bar spam
(5000 rows)
dfLarge:
cat1 cat2 cat3
foo dog green
foo tiger blue
foo snake green
foo bird pink
bar dog orange
...
(>1 million rows)
我使用过dask.dat
我正在尝试将几个文件从csv导入到单个DataFrame中,并在尝试添加第三个DataFrame时得到以下错误。
AssertionError: cannot create BlockManager._ref_locs because block [ObjectBlock: [CompletionDate, Categories, DateEntered_x, <lots more columns here>...], dtype=object)] does not have _ref_locs set
守则是:
project = pandas.read_csv(read_csv
为了让我的pandas代码更快,我安装了modin并尝试使用它。之前工作过的两个数据帧的合并给出了以下错误:
ValueError: can not merge DataFrame with instance of type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
以下是两个数据帧的信息:
printing event_df.info
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1980101 entries, 0 to 1980100
Data
我想在python中使用for循环合并csv文件中的一些数据帧。但是结果是空的。为什么会这样呢?这是我的代码。
result = pandas.DataFrame(columns = ['col_A', 'col_B'])
for i in range(0, 5):
#col_A is integer for numbering, col_B is float in range 0 to 1
temp = pandas.DataFrame([[0, 0.5132443], [1, 0.12436421], [2, 0.12341162]], co
我正在编写一个在AzureML中使用的python脚本。我的数据集非常大。我有一个数据集,其中的列名为ID(int)和DataType(text)。我希望将这些值连接在一起,只有一列包含由逗号分隔的ID和DataType文本。
当我这样做时,我如何避免得到一个错误。我的代码中有没有什么错误?
当我运行这段代码时,我得到以下错误:
Error 0085: The following error occurred during script evaluation, please view the output log for more information:
---------- Start o
关于DataFrame的一个非常基本的问题。
我有以下几点:
import pandas as pd
dic = {'name':['joe strummer','johnny rotten'],'age':[73,80]}
df = pd.DataFrame(dic)
def pX(s):
result=[]
for i in s:
x = pd.Series(i.split(' '))
result.append(x)
return result
df2
我注意到,根据熊猫的不同版本,pandas.to_parquet生成的pandas.to_parquet文件中的列类型可能不同。
In [1]: pd.__version__
Out[1]: '1.0.5'
In [2]: pd.DataFrame([pd.Timestamp('2020-01-01')], columns=['a']).to_parq
我有一个FASTA文件,可以很容易地被解析。
我对提取序列ID和序列长度感兴趣。我用这些行来做这件事,但我觉得太重了(两次迭代,转换等等)
from Bio import SeqIO
import pandas as pd
# parse sequence fasta file
identifiers = [seq_record.id for seq_record in SeqIO.parse("sequence.fasta",
"fasta"
我正在尝试合并两个具有相同列‘值’的数据集,但它给了我一个错误:无法将DataFrame与类型的实例合并
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.pyplot import pie, axis, show
from pandas import Series, DataFrame
class Dataset():
def __init__(self, input):
self.choice