我有一个大约有400k - 700k行和大约700列的数据帧。数据帧需要转置,这意味着只修复了10列,其余的需要从列更改为行。我在这里不是在要求换位逻辑。我知道如何做到这一点,但在执行转置操作时,我遇到了内存错误。我试着分批执行这个操作,但这需要花费很多时间。我想使用ProcessPoolExecuter。 #df - original df
list_df = [df.iloc[i:i+CHUNK_SIZE] for i in range(0, len(df), CHUNK_SIZE) ]
del df # just to free some memory
gc.collect()
pa
所以我有一个文本文件,我需要按字母顺序对行进行排序。示例输入:
This is the first sentence
A sentence here as well
But how do I reorder them?
输出:
A sentence here as well
But how do I reorder them?
This is the first sentence
问题是:这个文件太大了,我没有足够的RAM将它分割成一个列表/数组。我试图使用Python内置的sorted()函数,但进程被终止了。
给你一个概念:
wc -l data
21788172 data
我有一个需求,我需要从http请求中获得一个对象列表,我需要响应202并安排我的对象数组进行并行处理。 @Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfiguration
{
@Bean(name = "asyncExecutor")
public Executor asyncExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize
我有一个名为“未处理”的表,我想在其中读取2000行,通过HTTP将它们发送到另一个服务器,然后将这些行插入到“已处理”表中,并从“未处理”表中删除它们。
我的python代码大致如下所示:
db = MySQLdb.connect("localhost","username","password","database" )
# prepare a cursor object using cursor() method
cursor = db.cursor()
# Select all the records not yet
我在python pandas中导入了一个很大的txt文件。现在,我想将csv文件导出到多个excel中,因为数据太大,无法放入单个excel表中。 我使用以下命令: import pandas as pd
df = pd.read_csv('basel.txt',delimiter='|')
df.to_excel('basel.txt') 不幸的是,我得到了以下错误: ****ValueError: This sheet is too large! Your sheet size is: 1158008, 18 Max sheet size
我想从任何文本文档输出一个简单的单词列表。我要列出每一个单词,但不要重复。这就是我所拥有的,但它什么也做不了。我对python还是个新手。谢谢! def MakeWordList():
with open('text.txt','r') as f:
data = f.read()
return set([word for wordd])
伙计们,我是一个新手,我是Python的新手。我想创建在列表中查找重复名称的方法。所以,我创建了它,但它并不以我想要的方式工作。 这是我的代码 def find_same_name(name) :
result = set()
for i in range(0 , len(name) - 1) :
for j in range(i + 1, len(name)) :
if name[i] == name[j] :
result.add(name[i])
return result
name = i