Python tempdf_专题 - Python中文网

有没有更快的方法将Pandas数据帧处理成大的csv？

我想让下面的代码更快地导出到csv（平均文件大小800MB）包含100+列。 ............................................................. ...

2024-06-16 已阅读: n次

我对编码非常陌生，希望代码能够计算单词的频率，但是我被阻止了，因为我不确定如何删除重复的单词。你知道吗 txt = " remember all those walls we built rememb ...

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我想生成一个由for循环中生成的单独数据帧组成的数据帧。每个单独的数据帧由一个名称列、一个整数范围和一个列组成，这些列标识整数所属的类别（例如，五分位1到5）。如果我单独生成每个数据帧，然后将一个附加 ...

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对于数据帧 import pandas as pd df=pd.DataFrame({'group':list("AADABCBCCCD"),'Values':[1,0,1,0,1,0,0,1,0,1 ...

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我对数据库具有只读访问权限，我使用pymssql查询并将其读入Pandas数据帧。其中一个变量包含日期，其中一些日期存储为0001年1月1日的午夜（即0001-01-01 00:00:00.00000 ...

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我正在将一个.csv文件读入pandas数据帧，如： tempDF = pd.DataFrame.from_csv('file.csv') .csv文件的其中一列具有以下值： ^{pr2}$ 加载. ...

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我使用Pandas数据帧来操作数据，我通常将它们可视化为虚拟的电子表格，用行和列定义各个单元格的位置。我对数据帧切片和切分的方法很满意，但是当数据帧包含一行时，似乎会有一些奇怪的行为。基本上，我希望从 ...

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标题可能会让人困惑：我有一个数据框，显示了一周内用户的id登录。我的目标是显示每个员工的重复数据消除ID和重复数据消除日期，以便获得用户在一周内唯一登录的天数。因此，我一直在努力执行一项规则，以确保我 ...

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我有以下基本格式的pandas数据帧： tempDF = pd.DataFrame({ 'id': [12,12,12,12,45,45,45,51,51,51,51,51,51,76,76,76,9 ...

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我有一个Pandas数据框，其中包含一列float64值： tempDF = pd.DataFrame({ 'id': [12,12,12,12,45,45,45,51,51,51,51,51,51, ...

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我正在寻找基于特定分区聚合值的最佳方法，相当于 SUM(TotalCost) OVER(PARTITION BY ShopName) Earnings ( SQL server) 我可以在熊猫身上 ...

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def store_to_10_rss(tempDF): s3 = boto3.resource('s3') try: s3.Object('abcData', 'cr ...

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