我尝试用python从mysql中获取一些数据,但返回nan。下面是我的代码: import csv
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, types
from pandas.io import sql
import pymysql
import numpy as np
db = pymysql.connect(host='192.0.0.0',port=0000,user='123',passwd='123321',db='matomo',char
昨天我遇到了这个问题,当时我试图使用Azure ML中的“应用SQL转换”模块中使用的sqlite脚本,在Azure ML中使用Sqlite模块的脚本:
with tbl as (select * from t1)
select * from tbl
以下是我遇到的错误:
[Critical] Error: Error 0085: The following error occurred during script evaluation, please view the output log for more information:
---------- Start of error
我有一个数据集(14 in ),我正在尝试使用chunksize从chunksize中提取数据。但是,我继续得到以下错误:
TypeError: read_sql_query() got an unexpected keyword argument 'chunksize'
这是我的代码:
for chunk in pandas.read_sql_query(sql = SQL_QUERY, con = MYSQL_PHOENIX, chunksize = 10000):
DO STUFF TO chunk
我不知道为什么会产生这样的错误。
谢谢!
我想计算Pandas Dataframe上的分位数/百分位数。但是,该函数的执行速度非常慢。我用Numpy重复了一遍,我发现在Pandas中计算它需要大约10000倍的时间!
有人知道为什么会这样吗?我是否应该使用Numpy计算它,然后创建一个新的DataFrame,而不是使用Pandas?
请看下面的代码:
import time
import pandas as pd
import numpy as np
q = np.array([0.1,0.4,0.6,0.9])
data = np.random.randn(10000, 4)
df = pd.DataFrame(data, col
我试过运行这段代码
@cuda.jit
def arr():
a = np.array([1., 2., 3., 4.], dtype=np.float32)
arr()
但是它导致了这个错误-- TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend) Use of unsupported NumPy function 'numpy.array' or unsupported use of the function. --我不明白为什么会发生这种情况,难道cuda.jit不应该支持大
为什么pandas.DataFrame的操作这么慢?!看下面的例子。
计量:
创建一个由随机浮点数填充的numpy.ndarray 创建一个用相同的填充的pandas.DataFrame
I度量下列操作的时间
numpy.ndarray的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame.values ->
我有一个值为pandas._libs.tslib.Timestamp的numpy.ndarray
示例:
地址:type(closedDate)
输出:numpy.ndarray
地址:type(closedDate[0])
输出:pandas._libs.tslib.Timestamp
我想将closedDate的内容转换为datetime.date的列表
我尝试过以下几种方法:
for i in closedDate:
closedDate[i].to_datetime()
但是会出现这个错误:
IndexError: only integers, slices (`:`), el
我试图用以下代码对数据进行洗牌。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
data = pd.read_csv('dataset.txt')
np.random.shuffle(data)
但是,运行此操作将给出以下错误。我不明白这个错误是从何而来的。
Traceback (most recent call last):
File "sample2.py", line 12, in <module>
np.rand
在Python中,我有一个使用熊猫生成(或从CSV文件中读取)的日期数组,我想在每个日期中添加一年。我可以用熊猫让它发挥作用,但不使用矮胖。我做错了什么?或者是熊猫身上的虫子,还是小矮人身上的虫子?
谢谢!
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
# Generate range of dates using pandas.
dates = pd.date_range('1980-01-01', '2015-01-01')
# A
我正在尝试使用Python 3扩展数据
但我一直收到这样的错误:我不知道问题出在哪里?你们能帮帮我吗?我将非常感谢您的帮助!
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import randn
from pandas import Series, DataFrame
from pandas.plotting import scatter_matrix
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcPa
我从一个文件中读取了一个4D数组,该文件以2D形式i,j,k,x,y,z给出。我使用numpy.reshape将2D数组重塑为它的3-D形式。对此进行更改后,我希望以与读取时完全相同的顺序/格式写入文件。我不明白如何“反转”numpy.reshape以将其放回相同的格式。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import read_csv
header = read_csv("Input/Grid1_test.csv", nrows=1,skipinitialspace=True)
print h