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假设我有一个数据框 purchase_1 = pd.Series({'Name': 'Chris',
'Item Purchased': 'Dog Fooddf = pd.DataFrame([purchase_1, purchase_2, purchase_3], index=['Store 1', 'Store 1', 'Store 2']) 我的问题是，这两个代码块之间是否存在
浏览 21提问于2020-04-10得票数 0
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当您可以使用括号表示法直接过滤数据帧时，为什么人们会使用df.query()？官方的熊猫教程似乎也更倾向于后一种方法。使用方括号表示法：With pandas查询方法：除了已经提到的一些风格或灵活性差异之外，是否有一个规范首选-即在大型数据帧上的操作性能
浏览 0提问于2018-01-22得票数 11
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在Pandas中迭代数据帧中的行时，使用以下方法是否存在性能上的差异： ....哪一种是最好的？
浏览 9提问于2021-12-04得票数 1
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我正在尝试编写一个Python脚本，将查询数据从我的数据库读取到pandas数据帧中。我已经大大简化了代码，以测试使用多处理库的有效性，以便并行运行查询，因为运行包含我要收集的所有信息的查询需要几分钟时间。
但是，从多进程中使用Pool并不是最有效的。(实际上，在运行脚本时没有出现性能上的差异)。有没有一种更有
浏览 0提问于2018-06-12得票数 1
我是Spark的初学者，正在尝试理解spark数据帧的机制。当从csv加载数据时，我正在比较spark sql dataframe上sql查询的性能。我的理解是，一旦数据被加载到spark数据帧中，那么数据来自哪里(csv或parquet)就不再重要了。然而，我看到了两者之间的显着性能差异。我正在使用以下命令加
浏览 2提问于2018-02-11得票数 1
在将一些代码从Pandas迁移到Dask时，我发现通过使用多列调用DataFrame.assign()来修改Dask数据帧与使用多个DataFrame.__setitem__() (也称为dataframe[x]=y)调用来修改它之间存在巨大的性能差异。使用导入对于定义如下的Dask数据帧：
dd = dask.dataframe.from_pan
浏览 3提问于2020-04-16得票数 0
当我用熊猫清理大数据的时候，我有两种方法:一种是从pyspark 2.3+清洁数据中使用sdf，另一种是通过toPandas()将sdf转换成pdf，然后使用熊猫进行清洁。
浏览 1提问于2019-01-21得票数 1
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合并两个大型数据帧
、、、
我有两个大数据帧:一个包含3M行，另一个包含2M行第一个数据帧： sacc_id$ id$ creation_date0 001A000000hAUn8IAG/_libs/join.pyx in
浏览 16提问于2019-01-31得票数 0
我是python的新手，希望有人能帮我。import pandas as pd
dataat0789/.spyder-py3/temp.p
浏览 3提问于2020-03-12得票数 0
这就是我的问题，我有一个这样的数据框架：S3 0 5 9S1 6 11 12S4 4 8 8df.mean()df.mean().mean()df.get_values().mean()
df.get_va
浏览 0提问于2014-08-05得票数 46
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relu'),
Dense(units=1, activation='linear']) 在另一个教程中，初始输入层是直接从使用.values转换为numpy数组的pandas数据帧中获取的。张量的字典永远不会创建，并且第一层没有DenseFeatures位。(在本例中，df是数据帧，features是功能列的列表，lbl是目标列) x = df[features]
浏览 24提问于2021-09-04得票数 1
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我在python中有两个数据帧，我想查询数据。 DF1: 4M记录x 3列。查询函数看起来比loc函数更有效。 DF2: 2K条记录x 6列。loc函数看起来比query函数更有效。两个查询都返回一条记录。模拟是通过在循环中运行相同的操作10K次来完成的。 运行python 2.7和pandas 0.16.0 有什么建议可以提高查询速度吗？
浏览 72提问于2018-04-20得票数 17
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方法1:我的输入数据是一堆json文件。经过预处理后，输出为pandas数据帧格式，该格式将写入Azure SQL数据库表。方法2:我已经实现了delta lake，其中输出pandas数据帧被转换为Spark数据帧，然后将数据插入到分区的Delta Table中。这个过程很简单，而且将pandas数据帧转换为
浏览 8提问于2020-10-28得票数 1
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我有如下数据：timestamp
2020-11-0112:00:00，并且需要发生这些事件的索引/时间戳。每个列可能有多个这样的事件。所以，100，可以是从12:00到12:03之间的0.5到1，然后再从12:20到12:30。当它达到0时，它需要重置。列名是可变的。我还想要列值在0.5到1之间的时间差，所以从上面看是3分钟和10分钟。对于索引出现在<
浏览 3提问于2020-11-27得票数 0
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我正在尝试在Pandas数据帧上编写一个简单的查询0 1 2.10 3 4.0我希望选择所有行作为WHERE A=0 and B>1，因此我希望作为输出A B C0 3 4.0df = pd.DataFrame([{'A': 0, 'B': 1, 'C': 2.1}, {'A': 0, '
浏览 20提问于2018-03-04得票数 1
我有一个混合列名的pandas数据帧：当我将这个数据帧保存到h5file时，它说性能会因为混合类型而受到影响。如何在pandas中将整数转换为字符串？
浏览 12提问于2016-07-26得票数 37
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我正在尝试对pandas dataframe使用sql查询。但是使用where子句有时会让人感到困惑。由于我也已经在SQL中构建了查询，所以我尝试使用SQL ALchemy，但它首先需要创建一个与RDBMS.Unfortunately的连接我的数据在CSV中。请告诉我是否可以直接在数据帧上使用它，以及如何使用它。
浏览 8提问于2020-03-05得票数 0
我有一个原始的熊猫数据帧，让我们叫它df。我将数据帧转换为csv文件，然后将其转换回pandas数据帧。当我调用df.equals(新数据帧)时，它返回false。我认为一个错误可能是索引可能关闭，所以我将新数据帧的索引设置为csv文件的第一列(这是原始数据帧的索引)，但仍然得到相同的
浏览 4提问于2017-11-28得票数 4
将解析后的JSON与数据库中的表数据进行比对。我能够成功地比较数据，但以下是澄清/帮助： eventtime _merge1 2019-09-01 02:02:17 both
因此，"_merge“列告诉我数据是否与所有行都匹配。1)如果输出(_merge列)给出<em
浏览 8提问于2020-05-19得票数 0
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