我知道有一些关于这个主题的问题,但我似乎不能有效地进行。我的机器上运行着包含8GB of memory的大型输入数据集(2-3 GB)。我使用的是安装了pandas 0.24.0的spyder版本。本质上,我将输入文件chunk成较小的片段,通过一些代码运行它,然后导出较小的输出。然后我删除分块的信息以释放内存。但在整个操作过程中,内存仍然会不断积累,最终会花费类似的时间。但是每个文件的</
我正在尝试使用read_csv函数在pandas中打开csv文件。我的文件具有以下结构:带有标题的行,其中每个列标题的名称都用引号加下划线,例如,"header1";"header2";列中的非标题值包含整数或不带引号的字符串值,只带;分隔符。Dataframe具有以下结构"header1";"header2";"header3"; v
因此,我基本上尝试对列旁边的整个列执行一个=RIGHT()函数。我目前正在引用,但是我得到了一个Can only use .str accessor with string values!错误import pandas as pd
df = pd.DataFrame(df, columns=['Cost', 'Caller
我已经成功地使用pandas.read_csv很长时间了,但是当我尝试读取csv文件时,它突然开始给出错误AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'read_csv'
我试过升级熊猫,但不起作用。我试图搜索并得到,但当我在我的熊猫中搜索csv.py文件时,我没有找到任何文件。因此,我试图
我已经为AWS编写了一个lambda函数,它将使用熊猫处理数据。当我测试这个lambda函数时-我遇到了错误- No module name pandas。我还将熊猫和其他依赖库保存在我的存储库的库文件夹中。module 'pandas' has no attribute 'read_csv': AttributeError
Traceback (most recent call
from sklearn.cluster import KMeansimport pandas as pd sse.append(kmeans.inertia_)AttributeError: 'KMeans' object has no attribute 'inertia_'
我正在尝试使用k均值在波士顿