我有一个大的数据框架,我想使用pipeline和progress_apply()将一组函数应用到它的一个列中。
这是我的代码片段。
df = # a dataFrame object with multiple columns where df.columns[-1] == 'text'
from tqdm.auto import tqdm
tqdm.pandas()
pipeline = # list of pre-defined methods
prepare(text, pipeline):
"""
a method that cl
我正在尝试用pandas读取一个相当大的CSV (2 GB),以执行一些数据类型操作,并与我之前已经加载的其他数据帧连接。因为我想对记忆稍微小心一点,所以我决定分块阅读它。这里的问题是我的CSV布局的一个摘录,带有虚拟数据(不能真正分享真实数据,对不起!):
institution_id,person_id,first_name,last_name,confidence,institution_name
1141414141,4141414141,JOHN,SMITH,0.7,TEMP PLACE TOWN
10123131114,4141414141,JOHN,SMITH,0.7,TEMP
下面是一个代码片段,我喜欢和注释一起解释。脚本的主要目的:打开/创建一个csv,并在最后一个位置继续脚本。在运行脚本时,请确保将逐行写入Dataframe,以便不会丢失任何处理过的数据。
data = pd.read_csv('input.csv', sep=',')
...
with open('output.csv', 'a+') as f:
# Continue script where it stopped last
pos = len(f.readlines()[1:])
data = data.iloc[pos:
我在我的代码上使用了这个应用函数:
def entities_extraction(text):
doc = nlp(text)
entities= [ent.text for sentence in doc.sentences for ent in sentence.entities if ent.type in {"PERSON", "ORG", "GPE", "NORP", "FAC", "LOC", "PRODUCT", "EVENT",
我有一份数据文件,它的样本如下
review_id ngram date rating attraction indo
4 bigram 2021 10 uss sangat lengkap
359 bigram 2019 10 uss sangat lengkap
911 bigram 2018 10 uss sangat lengkap
977
我有关于产品id as i,time of as t, containing id as m和价格的数据。对于每一种产品i,都有一张t的时间列表,其中我列出了所有商家m的价格。
当一个特定的商人m在t上没有对i的任何报价时,(i,t,m)的条目就会丢失。
我想要一个价格为零的条目,以表示这个商家在这个时候没有报价。
注意到,每个产品的商家是分开的:我想为在某个时候出现在该产品上的商家添加条目,而不是为在某个时候出现在任何产品上的所有商家添加条目。
下面的代码实现了我想要的结果:
def addMissingMerchants(pDF):
return pDF.set_index([&