Pandas来自其他DataFrames的多个DataFrames
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，适用于处理结构化数据。
在Pandas中，可以通过多种方式来创建一个DataFrame，其中一种方式就是从其他DataFrames中创建多个DataFrames。这可以通过以下几种方法实现：
- 拆分原始DataFrame：可以根据某些条件将原始DataFrame拆分成多个子DataFrame。例如，可以根据某一列的取值将原始DataFrame拆分成多个子DataFrame，每个子DataFrame包含相同取值的行。这可以使用Pandas的
groupby方法实现。 - 连接多个DataFrames：可以将多个DataFrames按照某些条件进行连接，生成一个新的DataFrame。例如，可以根据某一列的取值将多个DataFrames连接起来，生成一个包含所有连接结果的新DataFrame。这可以使用Pandas的
concat、merge或join方法实现。 - 合并多个DataFrames：可以将多个DataFrames按照某些条件进行合并，生成一个新的DataFrame。合并操作可以根据某一列的取值将多个DataFrames中的行进行合并，生成一个包含所有合并结果的新DataFrame。这可以使用Pandas的
merge或join方法实现。
Pandas提供了丰富的数据操作和处理方法，可以对这些生成的多个DataFrames进行各种数据分析和处理操作。例如，可以对每个子DataFrame进行统计计算、数据筛选、数据清洗等操作。
对于以上提到的Pandas相关操作，腾讯云提供了云原生的数据分析和处理服务TDSQL-C，它是一种高性能、可弹性扩展的云原生数据库，支持Pandas等开源工具的无缝集成。TDSQL-C提供了强大的数据处理和分析能力，可以满足各种数据分析和处理的需求。更多关于TDSQL-C的信息，请参考腾讯云的官方文档：TDSQL-C产品介绍。
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我有一本有365个数据帧的字典，每天一个。在这里，简单地说，让我们假设3个数据框架。
dataframes = {'Df_20100101': DataFrame, 'Df_20100102': DataFrame, 'Df_20100103': DataFrame}
每个数据框架由相同的变量组成：“日”、“价格”、“数量”和“销售/购买”。我希望通过变量“Sale/ by”过滤这些数据帧，并且只保留那些有"Sell“的观察结果。为此，我使用以下命令：
sells = {k: df[df["Sale/Purchase"]=
浏览 4提问于2019-12-03得票数 0
回答已采纳
我试图在YAML文件中定义熊猫DataFrame对象，我认为这是可能的，因为DataFrame对象是。
我剥离的YAML文件如下所示，保存为'config.yaml'：
!!python/object/new:pandas.DataFrame [[{'dimension1_id':58,'metric1':10},{'dimension1_id':50,'metric':10}]]
我使用以下方法将数据加载到python脚本中
f = open('config.yaml')
y = yaml.loa
浏览 6提问于2013-12-17得票数 3
回答已采纳
请您看一下笔记本中的这个Pandas，让我知道为什么在比较两个数据帧时我会得到ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame objects错误。
import pandas as pd
series = [('Stranger Things', 3, 'Millie'),
('Game of Thrones', 8, 'Emilia'), ('La Casa De Papel', 4, 'Sergio'),
浏览 10提问于2022-06-29得票数 -1
我在Python2.7环境下工作，需要使用pandas。在研究和学习文档时，我似乎看不出pandas 3.6和2.7代码之间有什么区别。运行在2.7和3.6上的pandas有什么区别吗？
浏览 90提问于2018-07-17得票数 1
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当尝试加载一个大的csv文件(150MB)时，我得到错误“内核死了，正在重新启动”。那么我使用的代码如下所示：
import pandas as pd
from pprint import pprint
from pathlib import Path
from datetime import date
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
basedaily = pd.read_csv('combined_csv.csv')
以前它是有效的，但我不知道为什么它不再工作了。我尝试使用engine="pyt
浏览 0提问于2020-01-11得票数 1
我使用Statsmodel训练一些时间序列模型，发现一些输出的数据类型将根据输入类型的不同而不同，而我希望输出的类型独立于输入类型。
我的问题是，这在statsmodel(和其他包，比如sklearn)中是正常的吗？如果不是，处理这种情况的正常/标准/约定方法是什么？
下面我有一个例子。如果我使用pandas.Series作为输入，那么statsmodels的输出bse将是一个pandas.Series。如果输入是list，那么输出将是np.array。
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
x1 = pd.Series([1.53026
浏览 3提问于2020-03-20得票数 0
我试图通过删除一些值和更改DateTime格式来保存新的CSV文件。我没有什么错误，但现在它.第一个参数必须是熊猫对象的可迭代性，您传递了一个类型为"DataFrame“的对象
import pandas as pd
import calendar
from datetime import datetime
data1 = pd.read_csv("train.csv")
data1['date']= data1.datetime.apply(lambda x : x.split()[0])
data1['hour']= data1.da
浏览 17提问于2022-04-26得票数 0
我想创建一个函数，它接受数量不确定的数据帧，然后在给定列上合并它们，这实际上是最左边的列。 我应该使用*args这样的东西吗？ import pandas as pd
def merge_given_dfs(*args):
pd.merge(*args,left_on='name')
merge_given_dfs(df1,df2,df3,df4) 谢谢!
浏览 16提问于2020-10-24得票数 0
1回答
如何使用空白拆分数据格式？
、、、、
import pandas
import numpy
names = ['a', 'b', 'c']
df = pandas.DataFrame([1, 2, 3, numpy.nan, numpy.nan, 4, 5, 6, numpy.nan, numpy.nan, 7, 8, 9])
对于上述情况，情况将如何变化？谁能解释一下吗？我怎么能拿到这个，
df1 =
0
0 1.0
1 2.0
2 3.0
df2 =
0
4 4.0
5 5.0
6 6.0
df3 =
0
8 7.0
9
浏览 3提问于2022-02-08得票数 1
回答已采纳
我正试图从以前从CSV获得的一些数据中构建一个新的数据框架，并对其进行一些计算，比如
addtest = pd.DataFrame({'coordinates': 123456,
'level1': RainD.level,
'coordinates1': 789,
'level2':RainD2.level})
在上面的示例中，level1和level2只是从CSV导入的级别，没有任何应
浏览 1提问于2015-03-16得票数 0
1回答
我试着用熊猫创建一个excel文件，作为我生成的一个数据库。
我两次都试过：
import pandas as pd
# write database to excel
df = pd.DataFrame(database)
# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter('fifa19.xlsx', engine='xlsxwriter')
# Convert the dataframe to an XlsxWriter Exce
浏览 1提问于2018-11-03得票数 1
我应该使用哪种方法来连接Pandas中的两个数据文件，如：
before: dataframes1 =[1,2,3,4,5,6] dataframes2 =['a','b','c','d','e','f']
after: ['1a','2b','3c','4d','5e','6f']
浏览 4提问于2022-04-26得票数 -2
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1回答
我试图用熊猫为csv编写一个4表、3列和50行数据文件。我得到了下面的错误AttributeError: 'dict' object has no attribute 'to_csv'。我相信我写的语法是正确的，但是有谁能指出我的语法在尝试将dataframe写到csv时哪里不正确呢？
'dict' object has no attribute 'to_csv'
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel("filelocation.xlsx&#
浏览 2提问于2016-03-09得票数 2
1回答
片段：
import numpy as np
import pandas as pd
dr = pd.date_range(start='1984-01-01', end='1984-01-10')
df = pd.DataFrame(np.arange(len(dr)), index=dr, columns=["Values"])
df.iloc[:-5,] * df.iloc[5:,]
返回：
如果我不切，乘法就能工作：
df*df
返回：
因此，我的猜测是，当索引不匹配时，Pandas将不执行任何操作，只返回NaN。
浏览 3提问于2019-01-04得票数 1
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我有一个Python字典，但是当我试图将它作为JSON文件转储时，它说它是一个Pandas DataFrame！
import pandas as pd
import os
import re
import json
files_net = [f for f in os.listdir('.') if re.match(r'network_.+.json', f)]
networks = {}
for file in files_net:
with open(file) as f:
networks[re.search(r&#
浏览 8提问于2021-03-26得票数 2
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1回答
为什么不为excel文件中的每个工作表运行我的脚本？我写了一个脚本在我的excel上运行，它工作得很好，直到我添加了sheet_name=None，请参阅我的脚本的简化版本。
import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None, index_col=[0])
df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True)
new_data = df.stack(0)
new_data1 = new_data.eval('C = A
浏览 7提问于2021-08-07得票数 0
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如何将多个数据框导出到一个Excell工作表。我有两个数据帧。有时它可以是2个以上的数据帧。
cars = {'name': ['Audi','VW'],
'modell': ["A4","Golf"]
}
cars2 = {'name': ['BMW','MB'],
'modell': ["3er","e-class"]
}
df = pd.DataFrame(car
浏览 3提问于2021-02-11得票数 0
我试图使用pandas_profiling包自动描述Apaceh内部的一些数据帧。
我正在运行的代码是：
%pyspark
import sys
print(sys.version_info)
import numpy as np
print("numpy: ", np.__version__)
import pandas as pd
print("pandas: ", pd.__version__)
import pandas_profiling as pp
print("pandas_profiling: ", pp.__version_
浏览 3提问于2022-09-08得票数 3
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1回答
我正在对围绕6GB的大型文件进行计算，每个文件中都有、Modin、熊猫、，我听说与熊猫相比，这是优化的。
我需要以块的形式读取CSV文件，并对其执行计算，并将其附加到大型 dataframe 中，并再次将大数据文件转换为CSV文件。
这对于Pandas来说是非常好的。但是处理小文件需要花费太多的时间。对于6GB文件，我甚至都无法想象。
然而，当我试图对modin熊猫做同样的事情时，它无法将dataframe附加到一个大的数据文件中，而我想要转换为csv文件。
有人能提出任何替代这个或解决方案的建议吗。
Python - 3.6
Pandas - 0.24.2
Modin Pandas - 0.
浏览 0提问于2019-06-15得票数 1
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我有一个有3个工作表的excel工作簿，它们分别被称为"Z_scores"，"Alpha“和"Rho”。
将来，随着模型及其相应参数的数量存储在此处，此工作簿将会增加。
在我的函数中，我希望单独导入每个工作表并将其保存到dataframe中，dataframe的名称应由工作表的名称决定。
到目前为止，我已经有了这个函数，但是我不能动态地命名dataframe，我也不确定应该在return语句中写什么
仅供参考:导入标识符功能只是一种扫描工作表名称的方式，不应插入具有该标识符的工作表名称，例如，在工作表名称的开头放置一个空格将阻止导入工作表。
#import li
浏览 3提问于2019-11-14得票数 0
我有一个大小很大的csv文件，大约6gb，加载到python需要很长时间。我得到以下错误：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('nyc311.csv', low_memory=False)
Python(1284,0x7fffa37773c0) malloc: *** mach_vm_map(size=18446744071562067968) failed (error code=3)
*** error: can't allocate region
*** set a breakpoint in malloc_error_
浏览 0提问于2017-02-08得票数 0
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1回答
我有两个带有时间戳和值列的pandas数据帧，如下所示： timestamp value1
0 2015-01-01T15:41:10.500Z 9239.337890625
1 2015-01-01T15:41:50.543Z 9539.337890625
2 2015-01-01T15:42:30.600Z 8957.0458984375
3 2015-01-01T15:43:00.606Z 8237.0458984375 我尝试使用pandas.concat将它们组合在一起 df_
浏览 9提问于2019-02-23得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在研究一些包含许多datasets变量的DateTime。在数据清理之后，我总是保存一个.csv文件。然而，当我下一次将文件加载到熊猫时，我必须再次转换dtypes，这将需要很长时间。因此，我想知道是否有一种类型的文件，我可以保存与Pandas，以避免这种情况。
浏览 0提问于2018-07-04得票数 4
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我想使用PyJulia来加速代码的某些部分
import numpy as np
import julia
import pandas as pd
import random
from julia import Base
from julia import Main
from julia import DataFrames
n = 100000
randomlist = []
for i in range(0,n):
num = random.randint(1,100)
randomlist.append(num)
data = {
'Score'
浏览 4提问于2020-09-03得票数 2
回答已采纳
我有几个用制表符分隔的文件，前2列相同。我正在尝试使用pandas合并功能合并这些文件。
我用glob和read_csv函数把所有的文件做了一个数据帧。一切看起来都很好直到这里。pandas合并函数抛出错误如下。pd concat运行良好，但这不是我想要的，因为它在当前文件下添加新文件。请帮我找一下用法。
path = r'/data/tim/home/*'
file = glob.glob(path + "/sale.txt")
df = (pd.read_csv(i,delimiter='\t') for i in files)
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
我正在尝试使用Pandas合并三个数据帧。为什么我会收到这样的错误信息: ValueError: DataFrame的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。代码如下： Df=pd.merge(能源，国内生产总值，ScimEn，on=“国家”) 在这里，能源，国内生产总值，ScimEn是我试图合并的三个DataFrames。
浏览 10提问于2019-03-01得票数 3
1回答
在我的环境中，我有一个由几个pandas数据帧组成的列表，它们的名称类似。
例如：
import pandas as pd
import numpy as np
df_abc = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')
df_xyz = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')
df_2017 = pd.DataFrame(np.random.randn(
浏览 0提问于2017-06-19得票数 1
如下所示的示例循环，如何将sub_df命名为sub_df_1，sub_df_2 ...基于循环数吗？
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/pandas-videos/master/data/imdb_1000.csv')
split_point = [0,10,25,168]
n =len(split_point)
for i in range (0,n-1):
print("Dataset ", i, " -
浏览 8提问于2021-05-24得票数 0
回答已采纳
我正在尝试对我的代码进行单元测试。我有一个方法，给出一个MySQL查询，将结果作为一个熊猫数据返回。注意，在数据库中，created和external_id中的所有返回值都为NULL。下面是一个测试：
def test_get_data(self):
### SET UP
self.report._query = "SELECT * FROM floor LIMIT 3";
self.report._columns = ['id', 'facility_id', 'name', 'created
浏览 1提问于2017-06-06得票数 2
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2回答
我有一个包含文件名的列表。我想解析目录，从列表中的每个元素开始读取所有文件，并将其存储在dataframe中
例如：
list1=[abc,bcd,def]
目录：
abc1.txt
abc2.txt
abc3.txt
bcd1.txt
bcd2.txt
bcd3.txt
输出应该是这样的:以'abc‘开头的文件应该在一个pandas数据帧中，而在其他数据帧中以'bcd’开头的文件，等等
我的代码：
dfs = []
for exp in expnames:
for files in filenames:
if files.startsw
浏览 0提问于2018-11-02得票数 0
2回答
我正在尝试编写一个python脚本，它将从一个输入文件夹中获取多个不同的csv文件，然后创建一个数据文件列表，并将它们显示为power bi中的power bi表。下面的脚本没有将任何表加载到power bi中：
import os
import pandas as pd
path = r'C:\Users\admin\Downloads\Data analysis case study'
csv_files = [os.path.join(path+"\\", file) for file in os.listdir(path) if file.endswi
浏览 20提问于2022-08-01得票数 0
我真的被困在这里了。我不知道如何将这3个数据帧合并为一个数据帧，因为它们位于一个数组中。我真的需要你的帮助。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
str = 'https://fbref.com/en/comps/Big5/{}/{}-Big-5-European-Leagues-Stats'
seasons = ["2017-2018", "2018-2019", "2019-2020
浏览 2提问于2021-06-05得票数 0
目前，我正在制作一个程序，循环通过多个txt文件，并将它们转换为数据帧，以便可以分析数据。我已经使用glob函数返回了txt文件的列表。在此之后，我创建了一个for循环，循环遍历列表中的每一项。然后，我使用data.head()函数来打印数据，使用read_csv函数来读取该数据。我知道我的代码可能真的很愚蠢，但请帮我解决它。我现在不知所措。
以下是我的原始代码：
import glob
import pandas as pd
path = '/content/gdrive/My Drive/Datapoints/*.txt'
dataframes = []
for filen
浏览 11提问于2020-05-29得票数 0
1回答
我想将数千个数据文件加入到一个VAEX中，下面是我所拥有的文档：
我知道：
df_vaex = vaex.DataFrame()
for i,file in enumerate(files):
df = pd.read_pickle(file)
df_vx = vaex.from_pandas(df=df, copy_index=False)
df_vaex.concat(df_vx)
if i%100 == 0:
print(i)
这不管用。
如何读取和连接金库中的数据？
我得到的错误是，vaex没有方法concat: AttributeErr
浏览 8提问于2022-10-21得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在通过读取一些XLS文件
import os
import pandas as pd
path = r'pathtofolder'
files = os.listdir(path=path)
dataframes = {}
for file in files:
filepath = path + '\\' + file
if filepath[-3:] == 'xls':
print(file)
dataframes[file] = pd.read_excel(filepath)
但是，由
浏览 0提问于2018-05-26得票数 0
我正在尝试比较两个pandas数据帧，但是我得到一个错误，因为'DataFrame‘对象没有'withColumn’属性。可能的问题是什么？
import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as F
pd_df=pd.DataFrame(df.dtypes,columns=['column','data_type'])
pd_df1=pd.DataFrame(df1.dtypes,columns=['column','data_type'])
pd.merge(
浏览 24提问于2019-07-11得票数 2
2回答
我正在尝试使用pd.merge合并两个数据帧。如果两个dataframe中都存在公司名称，我想从dataframe 2添加'Phone‘列。每次运行代码时，我都会得到KeyError='Company‘，即使这是我要合并的列名。
我尝试过的东西：
pd.merge(northstar,julie['Phone'], on='Company')
northstar.merge(julie['Phone'], on 'Company')
pd.merge('Company','Title'
浏览 0提问于2019-07-30得票数 0
我是python和dataframes的新手。目前，我正在尝试将2个数据格式与assert_frame_equal()函数进行比较。
df1= a b
0 1 3
1 2 4
df2= a b
0 2 3.0
1 2 4.0
代码：
import pandas as pd
from pandas._testing import assert_frame_equal
def test_compare_src_trg():
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2],
浏览 10提问于2021-12-08得票数 1
我在dask中以不同的方式运行了相同的数据集。我发现一条路比另一条快10倍！我试着找出没有成功的原因。
1.完全是达斯克
import dask.dataframe as dd
from multiprocessing import cpu_count
#Count the number of cores
cores = cpu_count()
#read and part the dataframes by the number of cores
english = dd.read_csv('/home/alberto/Escritorio/pycharm/NLP/ignore_
浏览 1提问于2019-12-06得票数 0
回答已采纳
pandas (或其他模块)是否有任何功能来支持基于多个键的两个表的合并(或连接)？
例如，我有两个表(DataFrames) a和b
>>> a
A B value1
1 1 23
1 2 34
2 1 2342
2 2 333
>>> b
A B value2
1 1 0.10
1 2 0.20
2 1 0.13
2 2 0.33
期望的结果是：
A B value1 value2
1 1 23 0.10
1 2 34 0.20
浏览 2提问于2015-08-29得票数 43
我正在做一个通知，我们和一个小组一起进行了十次实验，并创建了10个csv文件。但是，一次打开所有一行代码并不是打开和读取它们的最有效的方法，我知道必须有一种方法来打开它们。
现在，我有了以下代码，用cn2更改cn2等等：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
cn1 = pd.read_csv ("Cuerpo Negro 1 Volt.txt",skiprows=1)
datos1 =pd.DataFrame (cn1)
有什么办法，用较少的线，打开他们的所有？
我所有
浏览 4提问于2022-05-22得票数 0
回答已采纳
我试图对两个数据文件执行相同的操作(过滤)，但是由于某种原因，数据文件不会被更改。我怀疑这与视图与数据副本问题有关，但我无法找到解决问题的答案。
下面是一个复制问题的简化代码：
In [1]:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = [(1,2,3),(4,5,6),(7,'a',9)], columns = ['a','b','c'])
df2 = pd.DataFrame(data = [(1,2,3),(4,'a',6),(7,8,9)], co
浏览 3提问于2015-10-23得票数 2
回答已采纳
1回答
我需要从许多Excel工作簿中提取特定的工作表。工作表在每个Excel工作簿中的标题完全相同。
提取后，我需要根据相应Excel工作簿标题的开头命名每个数据帧(从每个提取的工作表中创建)。示例：对于名为“Pizza”的工作表(每个Excel工作簿相同)，以及一个名为“For _2021”的Excel工作簿，数据框架应该自动命名为‘必胜客_可口可乐’。Excel工作簿的格式是：‘etc_2021’、'Sprite_2019‘等等，所以它是非常可预测的。
我有以下代码，但仍停留在步骤1(提取表)上。
import tkinter as tk
from tkinter import file
浏览 4提问于2021-09-23得票数 0
我曾经使用tree.pandas.df()函数(2年前)从根文件中检索熊猫数据。但是，在最近运行代码时，我得到了以下错误。有人能告诉我问题出在哪里吗？
f = uproot.open(inputFile)
treeName = "myTreeName"
tree = f[treeName]
myDf = tree.pandas.df('branchName',entrystop=nEvent, flatten = False)
AttributeError：“Model_TTree_v19”对象没有“熊猫”属性
浏览 8提问于2022-09-22得票数 1
2回答
我有一个相当大的数据集，大约有5287657列，大约有15列。我试图创建一个枢轴表，当我尝试创建MemoryError 时，它给了我一个DataFrame。
以下是我所看到的错误信息：
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 411, in __init__
arrays, columns = _to_arrays(data, columns, dtype=dtype)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.p
浏览 5提问于2013-03-26得票数 3
5回答
如何简化或分解Python pandas中的超长IF条件？ my_dataframes = {'d1': d1, 'd2': d2,'d3': d3}
good_dataframes = []
for df_name, df in my_dataframes.items():
if ((df.loc[1:4, 'test'] <= 6).all()
and (df.loc[5:9, 'dif'] < 9).all()) or ((df.loc[1:5, 'test&#
浏览 20提问于2020-01-04得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用缺少的值更新我的数据帧，当前的数据帧如下所示 from pandas import DataFrame
boxes = {
'A': [0, 4, 10, 15, 30, 50],
'B': [3, 7, 14, 21, 44, 100],
}
df = DataFrame(boxes, columns= ['A','B']) 但是我需要编写一个函数，该函数可以用列A和列B的缺失值更新数据帧。例如，添加新行的值A是8，B是9，A是22，B是29，A是45，B是49
浏览 7提问于2020-07-03得票数 0
回答已采纳
第一次海报来了！我已经浏览了这些论坛一段时间了，我对这个社区的支持感到惊讶。
我的问题涉及几个excel文件，它们的名称、列标题、数据类型都是相同的，我正试图与熊猫一起阅读这些文件。在阅读完它们之后，我想比较所有数据帧中的“约定日期”列，如果它们匹配，则创建一个yes/no列。然后，我想导出数据框架。
我仍然在学习Python和Pandas，所以我正在努力完成这个任务。到目前为止，这是我的代码：
import pandas as pd
import glob
xlpath = "/Users/myname/Documents/Python/"
# read .xlsx f
浏览 7提问于2022-02-26得票数 0
我已经对一些Pandas DataFrame操作做了一些分析，并注意到第一个操作花费的时间要长得多，涉及到某种静态开销。
例如，在笔记本中：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(1000), 'b': np.random.randn(1000)})
%%time
df['sum'] = df['a'] + df['b']
壁时: 14毫秒
%%time
df['sum2']
浏览 0提问于2020-04-08得票数 1
所以我有一个包含160M记录和240列的拼图文件。因此，我使用dask在python中使用EMR CLuster m5.12xlarge加载它。
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_parquet(file)
现在我需要其中一列的值计数和归一化值计数：
count = df.a.value_counts()
percent = df.a.value_counts(normalize = True)
a_count = dd.concat([count,percent], axis=1, keys=['counts', '%
浏览 1提问于2021-09-23得票数 0
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