晚上好!
我有一个类似的代码,我将粘贴下面,它有更多的数据,但前提是相同的。从这两个DataFrames中,我必须提取前五个值,但是当我处理数以千万计的条目时,我无法承受等待,有时长达一个小时的时间来计算整个DataFrame并返回前五个值。我也不能使用简单的Pandas DataFrames,因为它们超过了我的内存限制。有解决办法吗?
import random
import pandas
import dask.dataframe as dd
import time
# Random list from 1 to 10,000,000.
random_pool = [random.ran
早上好, 我有以下数据集(由于主数据集是保密的,所以我编造了这个数据集): country city total_customer total_purchase total_items
France Paris 2355231 7848589 84454
Germany Berlin 3211551 5646545 84564 我想对每个国家和城市的组合运行线性回归,并将其输出为最终的熊猫数据帧,如下所示: country city coef1
我们刚刚在SQL Server 2014中的一个非常大的表上实现了表分区,我们在分区之前对同一表使用了筛选过的统计数据,而不是在我们启用增量统计的表分区之后,但是我们正在考虑创建过滤的统计数据,这将允许更细粒度的统计数据.
此时,我不确定分区表是否可以同时具有过滤的统计数据和增量的统计数据,如果我们实现它,会不会混淆优化器?另外,有人能帮助我如何在分区表上实现过滤的统计数据吗?
提前谢谢..。
我有一个数据集,其中date_time列被分隔为日期和时间。因此,在不同的场景中,可以从时间上单独使用日期。但是现在我需要得到5:00到8:00之间的时间值。我只在熊猫的约会时间里找到功能。是否有任何方法只从时间列中获取值?
我认为问题的一部分是时间列的数据类型。我尝试移除时间值中的冒号,使5:00变为500。但我仍然无法选择我所需要的价值观。我在“时间”上一直有个关键错误。
以下是我迄今所做的尝试:
# Get bird sightings between 5-8am. Remove the colon in time first.
early_birds_df = france_df[
我正在尝试使用selectHiveQL处理器从hive中获取包含10M+记录的大型完整表,我确实发现源代码中的converttoCSVStream()方法比获取结果集所需的时间更长。观察代码:结果集被逐行迭代,然后添加到输出流中。
当表很小时,它在几秒钟内完成这个过程,但是当数据很大时,它需要更长的时间。我们有什么方法可以优化转换吗?我已经尝试使用100000/1000/10000/1000的fetch大小。
代码如下:
while (rs.next()) {
//logger.info("+++++++++++++Inside the While loop++++++
我现在正在研究这个奇妙的库,我对过滤,甚至列操作是如何完成的感到非常困惑,并试图理解这是pandas还是python本身的一个特性。更准确地说: import pandas
df = pandas.read_csv('data.csv')
# Doing
df['Column'] # would display all values from Column for dataframe
# Even moreso, doing
df.loc[df['Column'] > 10] # would display all values fr
我有大约140,000,000条记录的数据集,我已经将其存储在数据库中。我需要使用python计算这些数据的基本统计数据,如平均值、最大值、最小值、标准差。
但是当我使用类似于"Select * from Mytable order by ID limit %d offset %d“% (chunksize,offset)这样的块时,执行耗时超过一个小时,并且仍然在执行。引用自
由于需要更多时间,现在我决定只读取几条记录,并将使用pandas.describe()获得的统计信息保存到csv中。同样,对于整个数据,我将拥有只包含统计信息的多个csvs。
有没有一种方法可以合并这些csvs
我正在尝试创建一个带索引的循环先进先出(first in first out)缓冲区,用于保存按分钟聚合的熊猫数据帧(即window_size=150)中一组15个资产的烛台图的最后90分钟,以便在客户端应用程序(蜡笔图)上实时显示。它将分别为每(1m)个时间步长的每个资产保持关闭、打开、高、低和成交量特征。单个烛台将由网络插座更新,从而最新的时间间隔将在每次价格(烛台)变化时更新。在pandas中表示此数据结构的最有效机制是什么,客户端应用程序需要输出形状5, 15 ,90,如as_frame中所示,分别表示关闭、打开、高、低、音量15个资产和90个间隔。 因此,数据将表示为: asset
我使用的是OEM ADC IC,其最小采样率为4000Hz。我想通过定制的现有解决方案发送捕获的数据,这些解决方案的参数不打算更改。 由于ADC的采样率为4000 by,因此我希望减少发送的样本数量,即抽取(我认为是什么),在抽取因子4之后,我将有1000 by的样本,然后我可以插回4000 by。我在一秒内收集了32个样本125次,结果是4000赫兹。 我从here和其他参考文献中学习了基本的抽取和插值,并使用了CMSIS FIR抽取器和FIR内插器。 我将参数设置如下:查看CMSIS decimator和interpolator number of coefficients in the