我正在尝试从远程路径读取一个20 gb的python文件。下面的代码以块的形式读取文件,但是如果由于任何原因与远程路径的连接丢失,我必须重新启动整个读取过程。有没有一种方法可以让我从上一读取行继续,并继续添加到我正在尝试创建的列表中。下面是我的代码:
from tqdm import tqdm
chunksize=100000
df_list = [] # list to hold the batch dataframe
for df_chunk in tqdm(pd.read_csv(pathtofile, chunksize=chunksize, engine='python&
我正在使用pyspark dataframe从每个行的数组中查找不同的计数:输入: col1 1,1,1 1,2,1,2
output:
1
3
2
I used below code but it is giving me the length of an array:
output:
3
3
4
please help me how do i achieve this using python pyspark dataframe.
slen = udf(lambda s: len(s), IntegerType())
count = Df.withColumn("Coun
我正在尝试将一个包含1000万行UUID的CSV文件导入MySQL工作台中,这些UUID是用生成的。
首先,我创建了一个带有名为MySQL的binary(16)列的ID表。
CREATE TABLE TT (
ID BINARY(16) PRIMARY KEY);
接下来,我使用uuid库和UUID的二进制版本在Python中创建了一个1000万行CSV文件:
import pandas as pd
import uuid
ID = []
for i in range(10000000):
ID.append(uuid.uuid4().bytes)
Dict = {'ID
我们可以在不使用的情况下同时索引大熊猫的行和列吗?文件上说
使用DataFrame,在[]中切片行。
但是,当我想以相同的方式包含行和列时,它是不工作的。
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
data[0:2] #only rows
data.iloc[0:2,0:3] # works.
data[0:2,0:3] # not working in python, but it works similarly in R
最初的问题如下:我有一个包含10行和12行的初始矩阵。对于所有行,我想把两行相加在一起。最后,我必须有10行,但只有6行。目前,我在python中执行以下循环(使用初始值,这是一个熊猫DataFrame)
for i in range(0,12,2):
coarse[i]=initial.iloc[:,i:i+1].sum(axis=1)
事实上,我很肯定更有效率的事情是可能的。我正在考虑一些类似于列表理解的东西,但是对于DataFrame或numpy数组。有谁有主意吗?
此外,我还想知道,是否更好地操作大型的numpy数组或熊猫DataFrame。
我刚接触蟒蛇,需要你的帮助。基本上im有一个字符串列表和一个名为df的数据帧,它有许多列和行,我试图根据条件将每种语言分配给一个独立的df。看上去:
languages = ['JavaScript', 'HTML/CSS', 'SQL', 'Python', 'Bash/Shell/PowerShell', 'Java']
for language in languages:
language = df[df['LanguageWorkedWith'].str.contai
来自R,我试着让我的头为熊猫数据切片整数。令我困惑的是,使用相同的整数/切片表达式对行和列进行不同的切片行为。
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({'a': range(0,6),
'b': range(7,13),
'c': range(14, 20)})
x.ix[0:2, 0:2] # Why 3 x 2 and not 3 x 3 or 2 x 2?
a b
0 0 7
1 1 8
2 2 9
我