我试图用来自临时df(self.df_ temp‘’linkedin_profile‘)的列来更新数据帧(self.df)，但似乎没有更新任何东西。代码： class NameToSocialURLScraper:
self.df = pd.read_csv(cs
浏览 8提问于2021-04-01得票数 0
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我正在尝试从pandas_udf返回一个特定的结构。它在一个集群上工作，但在另一个集群上失败。我尝试在组上运行udf，这需要返回类型为数据框架。from pyspark.sql.functions import pandas_udfimport numpy as np oneCar.loc[1:, &
浏览 2提问于2018-03-26得票数 5
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我有一些代码，其中我将pandas数据帧转换为dask数据帧，并在行上应用一些操作。代码过去工作得很好，但现在似乎由于dask导致的一些内部错误而崩溃。有人知道问题出在哪里吗？示例：x = pd.DataFrame(np.ones((4, 2)),columns=['a', 'b'])
浏览 26提问于2021-05-20得票数 3
我在macOS上使用Python3.5.3运行Pandas0.20.3。我有一个多索引的数据格式，类似于下面的dfimport numpy as np
dates = pd.date_range'value': np.random.randn(len(dates) * len(refs))})
df.set_index(["ref", "
浏览 2提问于2018-07-10得票数 1
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我在pandas dataframe中处理了大约500万行数据&大约45 minutes.There是多列，数据转换涉及到将一些列复制到新列，根据给定的逻辑更改某些列中的值，以及许多这样的转换。由于pandas一次只在一个核心上运行，我的其他节点仍然处于空闲状态。如何让pandas利用所有可用节点并减少总的转换时间？
浏览 52提问于2021-01-12得票数 0
我正在尝试并行化pandas操作，该操作将具有逗号分隔值的dataframe列拆分为2列。在我的python实例上，正常的pandas操作大约需要5秒，该实例直接在该特定列上使用df.str.split。我的数据帧包含两百万行，因此我试图降低代码的运行时间。但是，我发现多进程库所用的时间与正常pandas操作的时间大致相同(5秒)，而concurrent.futures运行相同的代码行所需的时间超过一分钟。GCP上运行</em
浏览 16提问于2019-02-18得票数 1
在将一些代码从Pandas迁移到Dask时，我发现通过使用多列调用DataFrame.assign()来修改Dask数据帧与使用多个DataFrame.使用导入对于定义如下的Dask数据帧：
dd = dask.dataframe.from_pandas(pandas.DataFrame({更重要的是，有没有办法
浏览 3提问于2020-04-16得票数 0
当根据第二个信息更新一个DataFrame时，NaN不会被传输。下面的代码import numpy as npdf2= pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[7,np.nan,6]})
df1.u
浏览 8提问于2022-02-24得票数 0
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当我尝试在'NoneType' object is not callable' IDE中调试调试时，就会得到PyCharm。在Visual代码中，或者在没有在Pycharm中调试的情况下运行代码时，我不会得到相同的错误。new_dataframe = dataframe.replace("\"", ""
浏览 6提问于2021-12-08得票数 3
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我在将primary_key_list中包含的数据正确写回我的CSV文件时遇到了问题。我希望将primary_key_list中的数据写入相同行号(Row_num)的新行。
浏览 0提问于2016-04-29得票数 0
在使用method='time'参数时，pandas.DataFrame.interpolate()方法抛出以下错误：这只是在pandas更新到0.24版后才开始发生的，这似乎改变了一些实现。用于使用0.24或更高版本的面包的代码。我认为这可能与列的数据类型有关，这意味着如果DataFrame包含非数字列，插值将失败。然而，情况似乎并非如此，
浏览 2提问于2019-09-28得票数 3
我正在写一段生成氨基酸序列的代码。它有两个相同的循环--第一个循环运行得很好，而另一个循环告诉我"ValueError: has‘t convert string to float：'’“。代码如下： from rdkit import Chemimport numpy as npimportO'R='N
浏览 32提问于2020-12-22得票数 0
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我知道python在库中是非常全面的，但是当我们切换到pyspark时，如果我们需要的东西还没有在pyspark中可用呢？而且，继续使用python可能更容易一些，因为我已经知道了python.So：
我可以运行我的普通python代码的火花，但仍然得到所有的好处，如速度？你能把它们混合在一起，用python编写一部分代码，用pyspark编写一部分代码吗？
浏览 4提问于2017-08-30得票数 0
目标:使用列表列表更新pandas数据帧的单元格值 问题:当尝试这样做的时候，我得到了一个错误“当使用迭代器设置时，必须有相等的len键和值”。概述:我有一个pandas dataframe，我想要更新一个单元格值。要输入的单元格值是一个列表，列表的列表。dataframe已经存储了一个这样的单元格值，但是这个值需要更新为列表列表的新列表。然而，当我尝试更新单元格时，我收到了上面提到的错误。我不能重现这个问题是一些简
浏览 5提问于2021-01-12得票数 0
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当满足某些条件时，我会尝试用另一个DataFrame更新。
pandas DataFrame中的combine_first函数运行良好。在Spark中有没有一个等效的方法可以有效地更新DataFrame？
浏览 10提问于2018-07-24得票数 0
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我试图在UPDATE-type中复制pandas的功能。我见过其他解决方案，建议使用pandas update方法或merge并删除列。1 TRUE Updated2 1 TRUE Updated但是，当我在dataframe中添加要更新的记录的限定符时，我会得到一个警告，而目标dataframe不会被更
浏览 4提问于2022-06-02得票数 0
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当处理一个大型数据集时，当加载为pandas DataFrame时，它需要占用大约10 to的内存，我注意到使用布尔值对它进行切片似乎占用了与制作副本一样多的内存，例如： dfsub = df[df['date']<20201001] 这应该返回大约一半的原始DataFrame的视图，实际上导致内存使用量增加了50%，达到~15 go (使用top进行实时观察)。切片不应该只返回原始DataFrame的视图，而不是实际复制底层
浏览 51提问于2021-09-30得票数 0
'avg_wind_speed', 'max_wind_direction', colNames = list(features)
colNames.append(&#
浏览 11提问于2019-07-29得票数 0
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问:当我尝试运行"from pandas import read_csv“或"from pandas import DataFrame”时，我得到的错误分别是"ImportError: cannot import我正在尝试运行的代码： from sklearn import datasets
iris = datasets
浏览 164提问于2018-07-31得票数 0
我在一个自动化系统中工作，它包括将数据帧的值发送到google工作表，以下是我的示例数据帧代码，它与我正在处理的数据帧类似： #Creates a dictionary containing values':["3"], 'class':["A"]}
df = pd.DataFrame(col)
df ? 我只需要发送到google sheet的数据框
浏览 101提问于2021-10-12得票数 0
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