对于当前的项目,我计划合并两个非常大的CSV文件与Dask作为一个替代潘达。我已经安装了达斯克彻底的pip install "dask[dataframe]"。
但是,在运行import dask.dataframe as dd时,我会收到反馈ModuleNotFoundError: No module named 'dask.dataframe'; 'dask' is not a package。
几个用户似乎也遇到了同样的问题,他们建议通过Conda安装模块,这在我的例子中都没有帮助。
没有找到模块的原因是什么?
我正在使用Python中的CSV文件。我试着阅读并把它分成一个列表:
# read file
with open("StudentsPerformance.csv") as file:
data = file.read().split("\n")
header = data[0]
students = data[1:]
# remove last student (empty student)
students.pop()
# get total number of students
total_student = len(students)
#
我是python的新手,我想知道您对实现以下预处理块(我已经使用ibm-opl实现)的最佳方式的想法。
我在下面的代码中做了如下操作:
我已经创建了一个空的二维矩阵,称为edu_bg。我已经有了一个查询,它在我的数据库表(我使用stuCount变量存储)中提供了学生的数量和他们的教育背景。所以我在这里做的是,我一次比较一对学生,如果他们的教育背景相同,我就把他们输入到我的二维矩阵中,如果他们的教育背景不同,我就把他们归零。
我的代码如下:
int edu_bg[student][student];
execute PREPROCESSING{
for(i=1; i
给出一个句子,如果这个句子包含了关于教育的信息,我会试着把这个句子分类。例如:
sentence1 = "Require minimum four years of professional degree."
sentence2 = "no degree required for this job."
作为识别的第一步,我已经建立了一个词汇,其中有一组关键字,以识别教育为基础的句子。在这样的句子有问题之前,我是部分成功的。
sentence3 = "BE or BTech or any degree equivalent to it"
在我的词