我正在寻找最好的方法来计算存储在数据帧中的许多dask delayed指令。我不确定是否应该将pandas数据帧转换为包含delayed对象的dask数据帧,或者是否应该对pandas数据帧的所有值调用compute调用。
我非常感谢大家的建议,因为我在通过嵌套的for循环传递delayed对象的逻辑上遇到了问题。
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import hypergeom
from dask import delayed, compute
steps = 5
sample = [int(x) for x
我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架,我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想:
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤),并在该子集上计算关联矩阵,然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列,创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后,得到的数据帧将是一个相关性矩阵,其中列索引是地理位置,行索引是其他44个变量。
到目前为止,我拥有的代码是:
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
Windows平台上的Delphi RAD Studio 2010:
请原谅我的无知,如果我找错人了,请随时告诉我。
我只想知道我的想法在原则上是否可行?
我想在我的项目中创建框架‘A’。每当帧‘A’初始化时,它都会填充VirtualTree。我也有许多形式,将利用框架‘A’。
我希望能够创建框架‘A’,并在内存中初始化它时,项目加载。然后,当调用任何利用帧‘A’的窗体时,我希望能够通过指针(或其他方式?)将帧‘A’传递给该窗体。并将该表单上的现有框架“替换”为框架“A”。(不用担心位置等问题)。
我的推理是,帧‘A’在初始化时总是做同样的事情。由于这个初始化可能需要很长的时间,比如‘x’,因
我有一个要处理的pandas数据帧,最好是使用一个类。数据帧很大。 # some data
symbol_1 = 10000
symbol_2 = 10001
df = pd.DataFrame("some large dataframe")
# create a class to process the data
class Calc_stats:
"statistics on the symbol """
def __init__(self, symbol, df):
''' i
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧,但是我得到了以下错误; "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上,我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB),我计划将每个熊猫数据帧转换为dask,然后将它们全部附加到一
我正在使用留下一个内核模块的日志消息。我已经修改了 WLAN卡模块,以便在WLAN卡发送或接收数据或确认帧时留下日志消息。日志消息包含帧类型和时钟周期。
printk(KERN_DEBUG "MyModule: DATA at %llu\n", get_ccnt());
其中,get_ccnt()是:
static __inline__ long long int get_ccnt(void)
{
#if defined(__i386__)
long long int x;
__asm__ volatile (".byte 0x0f, 0x31"