我有两个数据帧。一个从拼图加载,另一个从JSON中的字典生成。 即使索引是相同的,例如0-5,我仍然得到这个错误。 E AssertionError: DataFrame.index are different
E
E DataFrame.index classes are not equivalent
E [left]: RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
E [right]: Index(['0', '1', '
我已经使用pandas read_json将带有嵌套对象的json数据读取到数据帧中。
我想使用pandas to_gbq将数据推送到Google Big Query中,但对于像这样的嵌套元素会出现以下错误:
StreamingInsertError: Error at Row: 0, Reason: invalid, Location: payment_details, Message: This field is not a record.
其中数据帧如下所示:
df['payment_details'][1]
{u'credit_card_bin': u&
我正在处理pyspark中的结构化数据帧。数据是从s3读取拼图格式的。然后,我想过滤掉一些符合条件的数据。例如:
Data:
key_1 value rec_date
A 1 2020-01-01
A 2 2020-01-02
A 10 2020-01-03
B 10 2020-10-10
B 10 2020-10-11
B 10 2020-10-12
Filter Condition:
{"A":{'abnormal_daterange':[('202
在我完成一个MovieClip之后,我试图将它从我的舞台上移除,这让我有点恼火。在加载框架时,我在创建拼图的函数中有一小段代码。
var piechart:MovieClip = new MovieClip();stage.addChild(piechart);//然后添加更多内容来绘制饼图
所以这段代码不在我的"Actions“层上。现在我在这个帧上有一个按钮,它导航到时间轴中的另一个帧,但当我更改帧时,拼图仍然存在。那么,在我完成之后,如何从舞台上删除这个拼图呢?我尝试过stage.removeChild(...)还有其他人,但也许我说错了?任何帮助都将不胜感激。
谢谢
我想使用pyarrow从rest服务器读取/查询拼图数据。目前,我正在将数据分块,转换为pandas,转储到json,然后流式传输这些数据块。像这样: p = pq.ParquetDataset('/path/to/data.parquet', filters=filter, use_legacy_dataset=False)
batches = p._dataset.to_batches(filter=p._filter_expression)
(json.dumps(b.to_pandas().values.tolist()) for b in batches) 这实际上
为了从一个pandas数据帧写入到parquet,我执行以下操作: df = pd.DataFrame(DATA)
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, 'DATA.parquet') 但是,如果我有1B行,这就不能很好地工作,而且它不能放入内存中。在这种情况下,我如何增量地写入数据。例如,如下所示: DATA = []
BACTCH_SIZE = 10000
with open('largefile.csv') as f:
for num, line in enumerate(f
我已经从位于同一文件夹中的多个拼图文件中创建了一个拼图文件。每个文件对应一个分区。
地块文件是在不同的过程中创建的(使用Python concurrent.futures)。下面是我在一个进程中运行的代码示例:
# `df` is a standard Pandas DataFrame with
# 22 columns of different types and at most 100e3 rows.
# Set the index
df.set_index("cid", inplace=True)
# Write to single file
fastparquet.
我正在运行一些测试,使用流分析将拼图文件保存到blob存储。当我尝试使用拼图文件类型时,文件似乎太大了。 例如,我有一个153KB的文件,当我从azure blob存储中下载它时。然后,当我使用pandas读取它,并再次将其保存为拼图文件时(不需要进行任何其他处理)。它将减少到17KB。 import pandas as pd
df = pd.read_parquet('downloaded_from_azure.parquet') # has a size of 153 KB
df.to_parquet('pandas.parquet') # has a