从2个pandas数据帧中的标签中删除不常见的唯一值
，可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入所需的库和模块：
import pandas as pd- 创建两个数据帧（DataFrame）：
df1 = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape'],
'B': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'kiwi', 'mango'],
'B': [5, 6, 7, 8]})- 合并两个数据帧，使用
concat()函数：
merged_df = pd.concat([df1, df2])- 找出不常见的唯一值，使用
value_counts()函数和布尔索引：
uncommon_values = merged_df['A'].value_counts() == 1- 根据不常见的唯一值，创建布尔索引来删除这些值：
filtered_df = merged_df[~merged_df['A'].isin(uncommon_values[uncommon_values].index)]最终，filtered_df将是一个包含两个数据帧中标签中不常见的唯一值的合并数据帧。
这个方法的优势是可以快速、简单地从两个数据帧中删除不常见的唯一值，并且适用于处理大型数据集。它可以应用于各种场景，例如数据清洗、数据分析和数据预处理等。
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1回答
我正在尝试使用dask和Dask手册中列出的dask.dataframe.to_csv(datframe_name, file etc..)命令导出数据帧：
我使用dask是因为原始的csv文件非常大(20 to )，并且使用pandas读取文件非常慢。
但是，每次我尝试导出数据帧时，都会得到以下错误：
ValueError: Mismatched dtypes found in `pd.read_csv`/`pd.read_table`.
+----------+--------+----------+
| Column | Found | Expected |
+---------
浏览 2提问于2019-10-16得票数 0
1回答
首先，我需要说明我的代码运行时没有任何错误消息，但是我不理解一些结果。
我在networkx中从一个pandas数据帧创建了一个图，它有398595个整数ID。
# Create Graph
G = nx.Graph()
G.name = "Graph from Pandas"
# Add Nodes to Graph
G.add_nodes_from(test_df['ID'].tolist())
print(nx.info(G))
nx.info(G)的输出如下所示，这也是正确的，这是我所期望的：
Type: Graph
Number of nodes:
浏览 0提问于2020-09-28得票数 0
我有一个模式：
patternDel = "( \\((MoM|QoQ)\\))";
我想删除pandas dataframe中列df['Event Name']与此模式匹配的所有行。哪种方法是最好的？数据帧中有超过100k行。
浏览 8提问于2016-10-10得票数 26
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1回答
我正在处理VCF文件格式，在获得pandas数据帧中的数据后，我得到了下面的输出。
代码
<code>A0</code>
输出-
<code>A1</code>
我只想获取第三列中的IDS的值。
预期输出：
<code>A2</code>
浏览 10提问于2019-03-31得票数 2
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2回答
这个问题很像是Pandas pivot or reshape dataframe with NaN的后续问题 解码视频时，一些帧丢失，需要对数据进行插值 当前df frame pvol vvol area label
0 NaN 109.8 120 v
2 NaN 160.4 140 v
0 23.1 NaN 110 p
1 24.3 NaN 110 p
2 25.6 NaN 112 p 预期的df fra
浏览 36提问于2020-11-21得票数 2
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1回答
使用列表中的名称创建数据帧
、、、、
我有很多带标签的excel文件。我想把它们都连接起来，一次一个制表符。 我正在做： mypath = "mypath"
files = os.listdir(mypath)
files = [os.path.join(mypath,f) for f in files if f[-4:]=='xlsx']
sheets = pandas.ExcelFile(files[0]).sheet_names 现在，假设我的标签是alpha，beta，gamma等，我想创建一个数据帧df_alpha，df_beta等的列表，它们是中文件的所有alpha标签的并集。我的目
浏览 15提问于2021-04-14得票数 3
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我正在尝试使用keras和tensorflow来训练网络。我有自己的缅甸语数据集。我正在尝试使用python开发使用神经网络的缅甸数字识别。我有一个带有格式标签，pixel0，...，pixel783的train.csv文件。我使用pandas加载数据帧。但我想将数据帧分割为特征和标签。请帮我详细解释一下。
import pandas as pd
dataframe = pd.read_csv("mmdigitstrain.csv")
dataframe2 = pd.read_csv("mmdigitstest.csv")
(X_train, y_train)
浏览 9提问于2020-02-25得票数 0
我想通过第一个索引'0‘将多索引数据帧拆分/切片为第一个索引的每个级别的数据帧(例如，下面将有4个数据帧)。然后，我想将每个数据框导出到EXCEL中的单独选项卡中。我希望得到帮助的最重要的问题是如何编写循环或列表理解，将多索引数据帧拆分成单独的数据帧。 示例Dataframe： import pandas as pd
import numpy as np
arrays = [
np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo',
浏览 17提问于2019-01-27得票数 0
回答已采纳
我想在Pandas数据帧中创建一个新的命名列，在其中插入第一个值，然后向同一列中添加另一个值：
类似于：
import pandas
df = pandas.DataFrame()
df['New column'].append('a')
df['New column'].append('b')
df['New column'].append('c')
etc.
我该怎么做？
浏览 1提问于2018-07-24得票数 3
回答已采纳
我从熊猫数据帧中切下一块来创建对象标签。原始数据帧中的列名为y。
现在，当我对label求和并将其赋值给m时，在打印时，它仍然显示y。为什么要这样做?编写y 50.0的目的是什么？
>>> type(label)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
>>> label.head(2)
y
0 1.0
1 1.0
>>> m = label.sum()
>>> m
y 50.0
dtype: float64
>>>
浏览 2提问于2018-10-07得票数 1
1回答
尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片，转置该切片，并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧，我目前正在运行for循环，逐个单元格地复制每个值，但效率非常低。
除了for循环，我已经尝试了.loc，.iloc，与转置，但没有成功。pivot，pivot_table，melt在这里似乎不适用，否则我无法理解如何将它们应用于这个看似简单的问题。
# Two dataframes here
import pandas as pd
import numpy as np
numRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df
浏览 15提问于2019-07-10得票数 1
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2回答
如何重新配置pandas数据帧？
、、、、
我正在尝试重新配置一个pandas数据帧，它目前看起来像这样： A B C D E F
0 7 5 2 1 2 2
1 3 4 3 1 4 6
2 1 3 2 6 5 5 变成类似这样的东西： c1 c2 c3
0 7 5 2
0 1 2 2
1 3 4 3
1 1 4 6
2 1 3 2
2 6 5 5 (尝试拆分数据帧，然后将后一个切片放在下面作为新行- c1、c2、c3是新的列标签)
浏览 36提问于2019-05-17得票数 1
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我正在使用多线程来访问和删除我的pandas数据帧中的数据。正因为如此，我想知道熊猫的数据帧是线程安全的吗？
浏览 1提问于2012-11-28得票数 19
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2回答
假设我以iris数据集为例。我随机地对数据进行采样，以获得数据的子集。接下来，我希望找到类数的计数，因此我按种类对数据进行分组，并使用.count()函数获取每个类中实例数的计数。到目前一切尚好
下面是这样做的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
iris_df = pd.read_csv('./data/iris.csv') # this file has 150 rows
subset_df = iris_df.iloc[np.random.randint(1, 150, 60), ]
subset_df.groupby(&#
浏览 1提问于2019-08-15得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将pandas dataframe的内容保存到windows/azure databricks的excel文件中。将熊猫作为pd导入 根据数据创建一个Pandas数据帧。 df = pd.DataFrame({'Data'：10，20，30，20，15，30，45}) 使用XlsxWriter作为引擎创建一个Pandas Excel编写器。 writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx'，engine='xlsxwriter') 将数据帧转换为XlsxWriter Excel对象。 Df.to
浏览 234提问于2020-07-03得票数 2
1回答
Networkx图和标签
、、、
我在理解networkx库是如何工作的&节点的标签方面遇到了一些麻烦。假设我在pandas数据帧中有一个相关矩阵： import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
D = pd.DataFrame\
({'A': [1, 0.5, 0.1], 'B': [0.5, 1, 0.3], 'C': [0.1, 0.3, 1]}, index = ['A', 'B', 'C']) 现在我想绘制这
浏览 25提问于2021-02-11得票数 0
回答已采纳
2回答
我有Dask系列的Dask数据帧。
我想在本系列中建立索引，以获取dask数据帧以供后续工作使用。
但是，使用loc[0]会导致另一个dask系列。使用to_frame也不起作用，因为结果是"Dask系列Dask数据帧的Dask数据帧“。
下面是一个使用Dask系列Pandas数据帧的最小示例(不完全相同，但说明了问题)：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
pdf1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4], 'b': [4,3,2,1]})
pdf2 = pd.Data
浏览 3提问于2020-02-03得票数 1
我有两个数据帧，df1和df2，我知道df2是df1的子集。我要做的是找出df1和df2之间的集合差异，这样df1就只包含与df2中不同的条目。为此，我首先在每个数据帧上使用pandas.util.hash_pandas_object，然后找到两个散列之间的集合差异。 df1['hash'] = pd.util.hash_pandas_object(df1, index=False)
df2['hash'] = pd.util.hash_pandas_object(df2, index=False)
df1 = df1.loc[~df1['hash&#
浏览 41提问于2021-04-13得票数 1
回答已采纳
2回答
我是新来的。我试图获得字符串列的最大值。
这里是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import mode
print ("Maximum Occurence of Store Owner " + str(mode(df_units["StoreOwner"], nan_policy='omit').mode[0]))
这里是商店所有者数据的前几行：
0 Muhammed MacIntyre
1
浏览 3提问于2017-04-01得票数 3
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我有一些分类预测因子(即变量)为0& 1的pandas数据帧，以及一些数值变量。当我把它放到一个stasmodel中时：
est = sm.OLS(y, X).fit()
它抛出：
Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with np.asarray(data).
我使用df.convert_objects(convert_numeric=True)转换了DataFrame的所有数据类型
在此之后，所有数据帧变量的数据类型都显示为int32或int64。但在最后，它仍然显示dtype: object，如
浏览 0提问于2015-11-21得票数 34
2回答
从训练数据中删除异常值
、、、
假设我有一个pandas数据帧，我使用以下内容来删除异常值： y = df['Label']
df = df.drop(['Label'], axis=1)
new_df = df[(np.abs(stats.zscore(df)) < 3).all(axis=1)] 由于我不想在流程中包含'Label'列，如何也删除异常值标签？ 谢谢
浏览 17提问于2020-10-01得票数 1
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我有一个包含1000行的Pandas数据帧。并且它的Names列包含客户名称及其记录。我希望根据每个客户的唯一名称为其创建单独的数据帧。我把独一无二的名字写进了名单
customerNames = DataFrame['customer name'].unique().tolist()这将提供以下数组
['Name1', 'Name2', 'Name3, 'Name4']
我尝试了一个循环，方法是捕获上面列表中的唯一名称，为每个名称创建数据帧，并将数据帧分配给客户名称。因此，例如，当我编写Name3时，它应该将Name3的
浏览 2提问于2017-06-23得票数 3
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1回答
我想知道如何将熊猫数据帧列值传递到正则表达式中。我尝试了以下方法，但得到了"TypeError：‘串联’对象是可变的，因此它们不能被散列“
我在下面的结果之后。(我只需要一个不同的正则表达式，但我想知道如何动态地完成这个任务)
(思想欣赏:)
to_search search_string search_result
ABC-T3-123 ABC ABC-T3
ABC-T2-123 ABC ABC-T3
DEF-T1-123 ABC DEF-T1
import pandas as pd
浏览 1提问于2021-12-07得票数 0
回答已采纳
6回答
我在pandas中打开了一个非常大的csv文件，如下所示。
import pandas
df = pandas.read_csv('large_txt_file.txt')
一旦我这样做了，我的内存使用量就增加了2 2GB，这是意料之中的，因为这个文件包含数百万行。当我需要释放这个内存时，我的问题就出现了。我跑..。
del df
但是，我的内存使用率并没有下降。这是释放pandas数据帧使用的内存的错误方法吗？如果是，正确的方式是什么？
浏览 11提问于2016-08-23得票数 154
我正在上一门关于CCNA的课程，当我学习VLAN标签时，我发现：“如果802.1Q主干端口接收到与本地VLAN相同的带有VLAN ID的标记帧，它就会删除该帧。”
是因为帧试图离开VLAN而丢弃帧吗？
浏览 0提问于2022-09-17得票数 1
回答已采纳
我有以下代码： print(df.drop(df[df['Quantity'] == 0].index).rename(columns={'Weight': 'Weight (oz.)'})) 我知道query想要做什么，但我不明白为什么需要添加“.index”部分？ .index在这个特定的代码中做了什么？ 对于上下文，这里是数据帧的样子： ? 我查看了有关dataframe索引的python文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Data
浏览 47提问于2019-10-02得票数 0
我有一个带有DataFrame索引的DateTime，其中有许多重复的索引标签(即具有相同日期时间的行)。我想查看具有相同日期时间的行。所以我有以下几点
utimes = pd.unique(data.index.tolist())
for time in utimes:
data_now = data.loc[time]
# Do some processing on the data_now
这将失败，并有一个示例错误: KeyError‘标签2015-02-05 21:54:00+00:00不在索引’。
只是为了检查这不是utimes创建过程中的问题，这是失败的
data
浏览 5提问于2015-02-06得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在尝试创建一个嵌套循环来加载s3存储桶中的多个文件，并将它们连接到一个数据帧中。为了做到这一点，我在安排嵌套循环时遇到了麻烦。下面是我的代码： import json
import pandas as pd
import boto3
import io
client = boto3.client('s3')
var = "filename"
filenumber = ["/0", "/1", "/2","/3"]
for j in range(len(filenumb
浏览 28提问于2021-04-08得票数 0
1回答
对于pandas dataframe中的无数据，我有两个结果不同的查询。 第一个查询： with self.connection as conn:
query = f"""SELECT current_client_name, client_phone_number, profile, effective_date, effective_time,
client_details.telegram_id, telegram_reference
浏览 11提问于2021-03-31得票数 0
回答已采纳
我使用Python语言中的PyMongo库在MongoDB中插入文档。pandas数据帧有37个字段和60k条记录(数据集链接：)。数据帧中的所有字段都已转换为str类型。我收到以下错误：
OverflowError: MongoDB can only handle up to 8-byte ints
当我使用for循环插入2500个文档的块时，错误仍然存在。
代码片段：
import pandas as pd
import pymongo
client = pymongo.MongoClient()
db = client['patenting_in_psi']
colle
浏览 0提问于2018-02-16得票数 0
1回答
我在pandas中运行了一个很长的ETL管道。我必须创建不同的pandas数据帧，并且我想为一些数据帧释放内存。 我一直在阅读如何释放内存，我发现运行此命令不会释放内存： del dataframe 下面是这个链接：How to delete multiple pandas (python) dataframes from memory to save RAM?，其中一个答案说del语句并不删除实例，它只是删除了一个名称。 在答案中，他们说将数据帧放在列表中，然后删除列表： lst = [pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()]
del
浏览 171提问于2020-10-15得票数 2
回答已采纳
我有一个带有巨大类不平衡的pandas数据帧。所以我想将多数标签(让我们称之为标签1)下采样到一个固定的数字。假设我有1000个标签1，我想让数据帧丢弃500个标签1，我该怎么做呢？
浏览 24提问于2020-12-29得票数 0
回答已采纳
我从一个pandas数据帧中的一些数据绘制了一个散点图，该数据帧具有year、name、ttotal和ftotal列。我使用matplotlib对ftotal/ttotal绘制year，并尝试根据每个点的名称对每个点进行着色，这似乎是最有效的方法。 但是，我试图让matplotlib中的图例与列表competition_colours中的颜色相匹配，但由于某些原因，图例中的四个标签(marteau、oistrakh_A、oistrakh_B、oistrakh_C)没有显示为我期望的颜色。有人知道为什么吗？代码截图如下所示。 ?
浏览 8提问于2020-04-24得票数 0
2回答
我是Python新手，我不知道为什么当我使用Numpy hstack将两个pandas数据框架连接在一起时，内存使用量会急剧上升。pandas.concat的性能甚至更差--如果它能完成的话--所以我使用了NumPy。
这两个数据帧比较大，但是我有20 gb的空闲RAM (使用11 gb，包括我想要复制的两个数据帧)。
数据帧a和b具有形状：
a.shape (66377, 30)
b.shape (66377, 11100)
当我使用np.hstack((a,b))时，免费的20 up的had已经完全用光了。
浏览 1提问于2014-05-23得票数 3
回答已采纳
1回答
基于来自stackoverflow的qs：
我试过了：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame()
df1['col1'] = [1,2,3,4,5]
str = ','.join([str(x) for x in df1['col1'].unique().tolist()])
但是，我看到了下面的错误：
TypeError: 'list' object is not callable
我希望将一列中的所有唯一项查询到另一个SQL表中，然后将这些结果附加到我的原始数据帧中
有没有其他内置的
浏览 11提问于2016-08-04得票数 0
我想将一个SAS7BDAT文件加载到pandas数据帧中，然后加载到数据库中。
我知道允许加载SAS7BDAT，但我也想检索SAS列标签并将其存储在数据库中。(注意--这与列名不同，通常是列的详细文本描述)。
是否可以使用Pandas为每一列加载SAS文本标签？
浏览 0提问于2017-04-04得票数 1
我在pandas数据帧中有两列:label(基本事实)和pred (模型预测)。我在标签中有4个类别:狗，猫，大象和蛇。我想要的是每类预测的准确性或精确度。例如，如果我有下面的数据帧：
label pred
dog cat
elephant elephant
dog snake
cat cat
snake snake
snake cat
dog dog
我所做的是为每个类使用value_counts，然后手动插入比率以获得pandas的准确性。问题是，标签是按原始计数数排序的，因此value_counts和pred的顺序可能不同。
numerator
浏览 26提问于2020-05-26得票数 1
2回答
所以我有一个pandas DataFrame，df，包含表示分类的列(即王国、门、类等)。我还有一个分类标签列表，这些标签对应于我希望DataFrame排序的顺序。
该列表如下所示：
class_list=['Gammaproteobacteria', 'Bacteroidetes', 'Negativicutes', 'Clostridia', 'Bacilli', 'Actinobacteria', 'Betaproteobacteria', 'delta/epsilon
浏览 1提问于2014-10-05得票数 6
回答已采纳
我想拒绝pandas数据帧中缺少键值的记录，只分配CSV中存在的记录。例如，只匹配那些提到“价格”的“名称”。 'Names' 'price'
Ram 100
John 200
dan
Mike 500
Capri
浏览 15提问于2019-12-19得票数 1
我正在尝试通过它的名称删除超过数百万行，这是超过1000个唯一值。
有一个主数据帧(df_summary)和另一个数据帧，其中包含必须从主数据帧中删除的行的名称。
删除一些列不是问题，但是需要删除的唯一值的数量太多了，无法手动执行。因此，我尝试遍历它。
“两个数据帧的整体外观，列后面有许多列”
以下是我尝试过的方法：
from pandas import read_csv
import pandas as pd
df_summary = read_csv ('path.csv', sep=',')
rows_to_remove = read_csv ('
浏览 28提问于2019-10-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我目前正在使用ffn库来分析股票数据。然而，在使用其中一个函数获取信息时，我得到了一个我不能操作的对象。
在尝试将该对象转换回pandas数据帧时，我得到了错误：Invalid file path or buffer object type: <class 'NoneType'>
有没有办法把这种数据类型读回pandas？
浏览 1提问于2020-09-16得票数 0
import pandas as pd
FB = financialReturns[financialReturns['ticker'] == 'FB']
AAPL = financialReturns[financialReturns['ticker'] == 'AAPL']
NFLX = financialReturns[financialReturns['ticker'] == 'NFLX']
TSLA = financialReturns[financialReturns['t
浏览 0提问于2018-03-04得票数 0
8回答
在Pandas中，当我选择一个在索引中只有一个条目的标签时，我会得到一个Series，但是当我选择一个包含多个条目的条目时，我会得到一个数据框架。
为什么会这样呢？有没有办法确保我总是能得到一个数据帧？
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame(data=range(5), index=[1, 2, 3, 3, 3])
In [3]: type(df.loc[3])
Out[3]: pandas.core.frame.DataFrame
In [4]: type(df.loc[1])
Out[4]: pandas.core
浏览 5提问于2013-12-04得票数 133
回答已采纳
3回答
我有一个包含无关信息的Pandas数据帧df。无关信息存储在名称包含"PM“的列中。我想删除这些列，但我不确定如何删除。下面是我这样做的尝试。但是，我收到了这个错误消息: AttributeError：'numpy.float64‘对象没有'PM’属性。我不确定如何解释这个错误消息。我也不明白为什么在消息中提到numpy，因为dataframe df是一个pandas对象。 for j in range(0,len(df.columns)-1):
df.iloc[0,j].str.contains("PM"):
df.drop(j, axis=
浏览 51提问于2021-10-19得票数 1
我有两个pandas数据帧，每个都有相同的索引和列。我想创建第三个pandas数据帧，其中包含其他两个细胞的乘积。 这是我目前的解决方案，但它太慢了。 import pandas as pd
new_df = pd.DataFrame(columns=df1.columns, index=df1.index, data=[])
for col, values in new_df.iteritems():
for idx, value in values.iteritems():
foo = df1.loc[idx][col]
bar = df2.l
浏览 10提问于2019-05-11得票数 1
回答已采纳
我已经将Excel工作表导入到pandas中。它有7列数字和1列字符串(标志)。
在将标志转换为分类变量之后，我尝试从Pandas数据帧中删除字符串列。然而，我不能做这件事。
代码如下：
[In] parts_median_temp.columns
[Out] Index([u'PART_NBR', u'PRT_QTY', u'PRT_DOL', u'BTS_QTY', u'BTS_DOL', u'Median', u'Upper_Limit', u'Flag_median
浏览 0提问于2016-07-10得票数 13
2回答
我试图用python中的pandas和numpy创建一个空的数据帧，因此一个充满NaN的数据帧，但每次它似乎都充满了值。为什么会发生这种情况，我如何创建一个空的？
这是我已经尝试过的：
data_class_b = pd.DataFrame(np.NaN, index=range(len(df)), columns=[0,1])
data_class_b = pd.DataFrame(np.empty((len(df),2)))
我使用的方法是基于对有关制作空数据帧的问题的回答，在这些问题中，他们声明它们应该起作用。但是我没有得到想要的结果。那么如何创建一个空的数据帧呢？
浏览 0提问于2020-11-19得票数 0
我有多个pandas数据帧对象cost1，cost2，cost3 .
它们有不同的列名(列数)，但有一些共同之处。
每个数据帧中的列数相当多，因此手动选择公共列将是痛苦的。
如何将所有这些数据帧中的行附加到一个数据帧中，同时只保留公共列名中的元素？
到现在为止
frames=[cost1,cost2,cost3]
new_combined = pd.concat(frames, ignore_index=True)
这显然包含并非在所有数据帧中常见的列。
浏览 5提问于2016-10-04得票数 17
回答已采纳
我是Pandas和python的新手，我正在尝试了解如何将Pandas Dataframe的所有内容(所有字段都是字符串)转换为分类内容。 在将行和列中的所有值转换为分类数字之前，必须将它们作为一个大型的唯一数据集处理。 到目前为止，我已经能够编写以下代码 for col_name in X.columns:
if(X[col_name].dtype == 'object'):
X[col_name]= X[col_name].astype('category')
X[col_name] = X[col_name].ca
浏览 16提问于2019-05-14得票数 1
回答已采纳
问题: DASK数据帧
loc[concrete_row, concrete_column]
返回多行的pandas数据帧，每行都有相同的索引：
0 [1,2,3]
0 [1,2]
0 [3]
而不是一个行值。
0 [1,2,3]
我正在阅读许多拼图文件：
dd.read_parquet(dataset_dir+'/train/date*/*.parquet')
拼图文件中的每一行都有一个数组！
似乎在调用具体行时，dask data
浏览 48提问于2019-06-05得票数 0
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