为了从一个pandas数据帧写入到parquet,我执行以下操作: df = pd.DataFrame(DATA)
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, 'DATA.parquet') 但是,如果我有1B行,这就不能很好地工作,而且它不能放入内存中。在这种情况下,我如何增量地写入数据。例如,如下所示: DATA = []
BACTCH_SIZE = 10000
with open('largefile.csv') as f:
for num, line in enumerate(f
对于当前的项目,我计划清除Pandas DataFrame的空值。为此,我想使用pd.DataFrame().fillna(),它显然是数据清理的可靠解决方案。 但是,在运行下面的代码时,我收到了以下错误ValueError: Must specify a fill 'value' or 'method'。我尝试了几种方法来重写df = pd.DataFrame().fillna()行,但都没有达到预期的结果。 有没有什么聪明的调整可以让它运行起来? import string
import json
import pandas as pd
# Loadin
如何在同一CSV中打印两个pandas数据帧上的不同标题?我尝试了打印命令,但标题打印在终端中,而不是CSV。
if __name__ == "__main__":
V = result
W = reference
H = np.random.random([5,5100])
basis_mat, coef_mat = nmf_nimfa(V, W, H)
basis_df = pd.DataFrame(data=basis_mat)
coef_df = pd.DataFrame(data=coef_mat)
with open('NMF_nimfa.
我有像这样的DataFrame,我在下面的代码中创建了df。
我有三个excel文件(名称:- 1C1,1M1,1V1),现在我想按DataFrame列'Sheet2‘拆分/分组,并在不擦除'Sheet1’中现有数据的情况下将数据保存在新的‘Sheet1’中。
import glob
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
import pandas as pd
df=pd.DataFrame()
for f in gl
我用pandas库创建了一个数据帧。我想向dataframe中添加一列。然而,我得到了以下error.But,我想我必须输入与lines.How数量一样多的数据,我可以在我想要的行和列中输入信息吗?如果不输入数据,如何创建列? import pandas as pd
kd = pd.DataFrame(data)
insertColumns = kd.insert(0, "Age", [21, 23, 24, 21],True )
print(kd) 错误: ValueError: Length of values (4) does not match length o
我从这里的熊猫DataFrame文档开始:
我想用时间序列计算中的值迭代地填充DataFrame。所以基本上,我想用列A,B和时间戳行初始化DataFrame,全部为0或全部为NaN。
然后,我会添加初始值,并遍历这些数据,从之前的行计算新行,比如row[A][t] = row[A][t-1]+1左右。
我目前正在使用下面的代码,但我觉得它有点难看,而且肯定有一种方法可以直接使用DataFrame来完成这项工作,或者只是更好的方法。注意:我使用的是Python 2.7。
import datetime as dt
import pandas as pd
import scipy as s
i
我有一个.csv文件,其中只包含有不同长度现金流的行。我有一个函数来计算现金流的NPV,剩下的就是计算数据中所有行的NPV。但是,运行代码只返回"NaN“,我无法找到原因。
我认为我的代码可能会产生两个问题:
它不是作为浮动值进口的,它不能处理不同长度的现金流。
代码:
import math
import pandas as pd
df = pd.read_csv('cashflowT1.csv',index_col=0)
e = math.e
r = 0.1
# function to calculate NPV with continous c
根据另一个函数,我需要在Pandas系列(列)中重新定义值。
在迭代过程中,在得到结果之后,我不想查找这个系列两次,因为我想它是浪费时间的,而不是必需的。
例如:
import pandas as pd
s = pd.Series(['A', 'B', 'C'])
for index, value in s.items():
s[index] = func_hard_to_vectorized(value) # lookup again!!!
用C++,的话来说,“如何获得那个单元格的引用?”
我想要的是:
import panda
我试图使用以下代码将超过150万行的熊猫DataFrame插入到MongoDB中:(pymongo和大熊猫)
import pandas as pd
from pymongo import MongoClient, ReplaceOne
#dataframe is a very large dataframe
#connexion is a mongodb db connexion and collection_name is the collection where I am inserting the df
dataset = dataframe.to_dict('recor