尝试使用(.config)文件创建数据帧以获取文件,但在从下面的文件创建Dataframe时出错
实际文件name:rgf_ltd_060520202
my config fil的示例结构(它是分离的管道):
...|/user/Doc/ABC/rgf_ltd_[0-9]*|CSV|Collection
从这里开始,当我试图通过在脚本中获取我的配置文件来创建数据帧时
import pandas as pd
#fetching details fromconfig file
with open('config','r') as rd:
lines=rd.r
我正在尝试处理一个包含510,000行和636列的数据集。我使用dask dataframe方法将其加载到一个dataframe中,但是不能显示条目。当我试图得到形状时,它会导致延迟。有什么方法可以让我不使用大数据技术来分析整个数据集呢?
from dask import dataframe
import requests
import zipfile
import os
import pandas as pd
if os.path.exists('pisa2012.zip') == False:
r = requests.get('https://s3.am
我使用的是Python 3.7。
每次将excel文件(.xls)下载到特定的下载文件夹位置时,都必须下载该文件,该文件具有唯一的文件名。
然后使用Python和Pandas,我必须打开excel文件并将其读取/转换为数据帧。
我想自动化这个过程,但我在告诉Python获取XLS文件的全名作为变量时遇到了问题,然后pandas将使用该变量:
# add dependencies and set location for downloads folder
import os
import glob
import pandas as pd
download_dir = '/Users/
我正在尝试加载一个arff文件,并将数据转换为pandas数据帧。然而,当我这样做时,数据可以在上获得:
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.io import arff
dataframe, meta = arff.loadarff('chronic_kidney_disease.arff')
dataframe = pd.DataFrame(dataframe)
dataframe.head()
我得到以下错误:
ValueError: yes value not in ('yes',
我正在编写一个在AzureML中使用的python脚本。我的数据集非常大。我有一个数据集,其中的列名为ID(int)和DataType(text)。我希望将这些值连接在一起,只有一列包含由逗号分隔的ID和DataType文本。
当我这样做时,我如何避免得到一个错误。我的代码中有没有什么错误?
当我运行这段代码时,我得到以下错误:
Error 0085: The following error occurred during script evaluation, please view the output log for more information:
---------- Start o
我正在尝试用Python创建一些图表。我在CSV文件中有这个数据集:
Banana Water Rice
Rice Water
Bread Banana Juice
我有这样的代码:
import numpy as np
from pandas import DataFrame
import matplotlib
matplotlib.use('agg') # Write figure to disk instead of displaying (for Windows Subsystem for Linux)
import matplotlib.
TL;DR: asyncio vs multi-processing vs threading vs some other solution,将读取GCS文件的for循环并行化,然后将这些数据附加到熊猫数据中,然后写入BigQuery.
我想做一个并行的python函数,它从GCS目录中读取数十万个小.json文件,然后将这些.jsons转换成熊猫数据格式,然后将熊猫数据写入BigQuery表。
下面是该函数的一个非并行版本:
import gcsfs
import pandas as pd
from my.helpers import get_gcs_file_list
def load_g
我在python中使用unicode遇到了一些问题,所以我写了这个程序,我对结果感到困惑。每当我运行它时,不同的字符都会给出错误#2,这意味着当我试图向测试文件中写入unicode字符时,utf32、utf16和utf8都会给出错误。从来都不是一样的。是我的程序出了问题,还是我做了一些python设计不能处理的事情?
for a in range(65535):
try:
open('test_text.txt','w').write(unichr(a).encode("utf32"))
if len(op
考虑下面的数据帧和迭代:
pdata= {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
pdata= pd.DataFrame(data=pdata)
for i in [pdata, vdata, odata]:
i.index = i.iloc[:, 0]
如果未定义pdata、vdata或odata中的任何一个,Python将抛出错误:
NameError: name 'vdata' is not defined
有时,我想在尚未定义vdata和odata时运行该命令。告诉python对列表中已定义的对象执行
使用spark.read.csv和encoding='utf-8'将带有外来字符的数据帧加载到Spark中,并尝试执行一个简单的show()。
>>> df.show()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib/spark/python/pyspark/sql/dataframe.py", line 287, in show
print(self._jdf.showStri
我对numPartitions参数在以下方法中的行为感到困惑:
DataFrameReader.jdbc
Dataset.repartition
of DataFrameReader.jdbc表示关于numPartitions参数的如下内容
numPartitions:分区数。这与lowerBound (包含)、upperBound (独占)一起形成分区,用于生成WHERE子句表达式,用于平均分割列columnName。
of Dataset.repartition说
返回一个具有完全numPartitions分区的新数据集。
我目前的理解是:
num