我有一个混合列名的pandas数据帧：当我将这个数据帧保存到h5file时，它说性能会因为混合类型而受到影响。如何在pandas中将整数转换为字符串？
浏览 12提问于2016-07-26得票数 37
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y: x + y, [random.choice(s) for i in numpy.arange(n_letters)])
"""map the types
浏览 5提问于2015-08-26得票数 2
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performance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannot
map directly to c-types ['pytables' 使用message 我最初尝试了PYTHONWARNINGS=ignore:your performance may suffer</
浏览 300提问于2021-07-05得票数 0
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当我尝试“df.to_hdf”来存储数据时，我会得到以下错误：
your performance may suffer as PyTables will pickle object types thatit cannot map directly to c-types [inferred_type->mixed,key->block0_values] [items->['operation', &
浏览 0提问于2015-02-18得票数 0
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'test']=myDFC:\PF\WinPython-64bit-3.3.3.3\python-3.3.3.amd64\lib\site-packages\pandas\io\pytables.py:2446: PerformanceWarning:
your performance may suffer as PyTables will pickle object types that
浏览 7提问于2014-04-10得票数 12
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然而，当我试图保存到熊猫商店(例如，hdf5store通过pytables)，我得到：TypeError: Cannot serialize the column [o] because its datacontents are [mixed] object dtypeimport pandas as pd
from decimal import Decimal
浏览 0提问于2014-10-28得票数 0
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A6) float64Channel 8 (B2) float64dtype: objectQ1:为什么上面写着'object‘？:2325: PerformanceWarning:
your performance may suffer as PyTables will pickle object <e
浏览 0提问于2013-10-30得票数 1
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PerformanceWarning:
yourperformance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannotmap directly to c-types [infe
浏览 13提问于2017-09-01得票数 3
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我的数据文件就是这样的。第一列是一个int。第二列是512个ints的单一列表。1899317 [0, 47715, 1757, 9, 38994, 230, 12, 241, 12228...2163410 [0, 26039, 41156, 227, 860, 3320, 6673, 260, 1...1224409
浏览 2提问于2020-05-10得票数 2
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如果这有帮助，下面是我的数据框架的样子：localtime datetime64[ns]exch objectindicatorint64bidsize int64
bidexch <e
浏览 4提问于2014-02-07得票数 3
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lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\start_ipython_kernel.py:1:> pickle object types that it cannot map directly to c-types420, in _
浏览 3提问于2016-09-06得票数 1
df.append({'x': arr, 'y': 1, 'z': arr}, ignore_index=True)
这将产生以下错误：
TypeError: object
浏览 10提问于2020-05-20得票数 0
line 504, saw 14sys:1: DtypeWarning: Columns (21) have mixed typesto_hdf时，会出现类似的性能问题：yourperformance may suffer as PyTables wil
浏览 9提问于2016-12-09得票数 0
runsfor n in range(5):store.close()yourperformance may suffer as PyT
浏览 5提问于2016-11-14得票数 2
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我在PySpark中使用下面的JDBC URL将data frame写成Azure SQL Database。但是，我觉得这个写操作的性能并没有达到标准，可以通过设置一些额外的属性来提高。有什么变通方法或参数可以让我提高JDBC的写入性能吗？下面是实际的数据帧写入语句。
浏览 2提问于2020-01-13得票数 0
文件中的init()函数如下所示：import numpy as npimport osfrom azureml.core.modelcode": "AciDeploymentFailed", "message": "Aci Deployment failed with exception: YourThis may b
浏览 31提问于2022-04-15得票数 0
Within your capabilities you can overwrite the spec and exclude options in * @param {Object</e
浏览 5提问于2022-05-02得票数 0
', async () => { types$.subscribe((types) => {expect(types.length).toBe(2); expect(types', async ()
浏览 9提问于2021-03-19得票数 0
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